💯 Теории и системы искусственного интеллекта [Тема 1-6] — ответы на тесты Синергия / МОИ / МТИ / МосАП

Теории и системы искусственного интеллекта > Итоговый тест / Компетентностный тест

• правильные ответы на вопросы из тестов по данной дисциплине
• вопросы отсортированы в лексикографическом порядке

Теории и системы искусственного интеллекта

• Введение в курс
• Тема 1. История развития искусственного интеллекта
• Тема 2. Основные концепции искусственного интеллекта
• Тема 3. Источники и типы данных
• Тема 4. Высокие технологии искусственного интеллекта
• Тема 5. Аппаратные средства для искусственного интеллекта
• Тема 6. Будущее искусственного интеллекта
• Заключение
• Итоговая аттестация

… – это алгоритм, который применяется для классификации в задачах машинного обучения

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• Дерево решений
• Генетический алгоритм
• Кластеризация
• Нейронная сеть

… данные – это формат данных, который содержит метаданные или теги, позволяющие сохранять гибкую структуру

Тип ответа: Текcтовый ответ

… данные требуют для их анализа дополнительного парсинга

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• Структурированные
• Полуструктурированные
• Неструктурированные
• Структурированные, полуструктурированные и неструктурированные

В 1956 г. на Дартмутской конференции был введен термин «искусственный интеллект».  Какие подходы к созданию ИИ использовались в программах в это время?

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• Программы, основанные на логических правилах.
• Программы, использующие генетические алгоритмы и нейронные сети.
• Программы, работающие на нейронных сетях и глубоких обучающих моделях.
• Программы, фокусирующиеся исключительно на обработке естественного языка.

В машинном обучении функция потерь используется для оценки качества модели и минимизации ошибки с помощью метода … спуска

Тип ответа: Текcтовый ответ

Вы – исследователь в области искусственного интеллекта (ИИ), интересующийся историческими аспектами этой научной области. Ваша задача состоит в анализе и интерпретации различных этапов развития искусственного интеллекта.  В какой период, по мнению большинства экспертов, произошло значительное падение интереса к исследованиям в области ИИ, известное как «вторая зима ИИ»?

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• В 1950-е – начало 1960-х гг.
• В 1960–70-е гг.
• В 1980-е – начало 1990-х гг.
• В период с 2010-х гг. по настоящее время.

Говоря о тесте Тьюринга, можно утверждать, что он …

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• оценивает способность к самообучению
• проверяет уровень интеллекта человека
• идентифицирует степень сходства между машиной и человеком
• не имеет отношения к искусственному интеллекту

Для решения проблемы недостатка обучающих данных в сфере искусственного интеллекта существуют такие перспективные направления, как … (укажите 2 варианта ответа)

Тип ответа: Множественный выбор • с выбором нескольких правильных ответов из предложенных вариантов

• аугментация данных
• регуляризация
• обучение на обогащенных выборках
• использование виртуальных машин

Для экспертов в области искусственного интеллекта необходимы … (укажите 3 варианта ответа)

Тип ответа: Множественный выбор • с выбором нескольких правильных ответов из предложенных вариантов

• технологические навыки
• знания из области права
• знания из области гуманитарных наук
• только специализированные знания по математике

Инженер по аппаратному обеспечению разрабатывает специализированное устройство для выполнения задач глубокого обучения, используя архитектуру нейропроцессоров. Он выбирает между различными типами процессоров для своей системы.  Какой тип процессора будет наилучшим выбором для задач глубокого обучения, требующих высокой производительности и энергоэффективности? (Укажите 2 варианта ответа).

Тип ответа: Множественный выбор • с выбором нескольких правильных ответов из предложенных вариантов

• нтральные процессорные устройства (CPU), так как они универсальны и могут выполнять широкий спектр задач.
• Графические процессорные устройства (GPU), поскольку они предназначены для параллельных вычислений и обеспечивают высокую производительность в обучении нейронных сетей.
• Тензорные процессорные устройства (TPU), так как они оптимизированы для глубокого обучения и способны выполнять сложные операции с матрицами с высокой плотностью операций.
• Нейроморфные процессоры, так как они эффективно обрабатывают задачи распознавания образов и имеют высокую энергоэффективность.

Искусственная нейронная сеть состоит из входного слоя, скрытых слоев и … слоя

Тип ответа: Текcтовый ответ

Искусственный интеллект – это междисциплинарная область … и технологий, направленная на создание компьютерных систем, способных выполнять задачи, которые традиционно требуют человеческого интеллекта

Тип ответа: Текcтовый ответ

К основным функциям шлюзов в архитектуре AI следует отнести … (укажите 2 варианта ответа)

Тип ответа: Множественный выбор • с выбором нескольких правильных ответов из предложенных вариантов

• агрегацию данных
• обработку изображений
• снижение задержек
• сбор данных

Ключевым фактором улучшения моделей искусственного интеллекта (ИИ) в 2010-х гг. стало …

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• увеличение объемов доступных данных
• уменьшение сложности алгоритмов
• падение интереса к ИИ
• увеличение числа специалистов в области ИИ

Ключевыми направлениями искусственного интеллекта являются машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, а также … – прикладная наука, направленная на проектирование и создание роботов

Тип ответа: Текcтовый ответ

Команда разработчиков работает над проектом объяснимого искусственного интеллекта (XAI) и планирует создать модель в области медицины, результаты которой будут интерпретироваться простыми пользователями и профессиональными медицинскими работниками. Это необходимо для повышения доверия к ИИ-системе и обеспечения ее этического применения.  Что следует учитывать при создании XAI для медицинских приложений, с учетом изложенных условий? (Укажите 2 варианта ответа).

Тип ответа: Множественный выбор • с выбором нескольких правильных ответов из предложенных вариантов

• Уровень объяснимости модели, чтобы пользователи могли понять, как принимаются решения.
• Объем данных для обучения, чтобы достигнуть высокой точности модели.
• Этические принципы, касающиеся прозрачности и недискриминации.
• Сложность модели, чтобы обеспечить возможность работы на ограниченных ресурсах.

Метод обучения, в котором для создания модели используются размеченные данные, – это …

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• обучение без учителя
• обучение с подкреплением
• обучение с учителем
• полуавтоматическое обучение

Организация планирует создать систему управления клиентскими данными. У этой организации есть возможность собирать данные из различных источников, таких как веб-формы, анкетные исследования и сторонние API.  К каким типам будут относиться данные, собранные через веб-формы? (Укажите 2 варианта ответа).

Тип ответа: Множественный выбор • с выбором нескольких правильных ответов из предложенных вариантов

• Структурированные данные, поскольку они собраны в определенных полях и можно применять SQL-запросы для их обработки.
• Неструктурированные данные, так как они могут содержать свободные текстовые поля и не имеют заранее определенной структуры.
• Полуструктурированные данные, так как они могут содержать метаданные и не всегда следуют жесткой схеме, но все же могут быть частично организованы.
• Синтетические данные, так как они сгенерированы системой для аналитических целей.

Основная задача системы обработка естественного языка (NLP) заключается в том, чтобы преобразовать неструктурированные текстовые данные в понятные и структурированные форматы.  Какой подход может использоваться для выполнения этой задачи?

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• Системы машинного обучения, основанные на методах глубинного обучения, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN).
• Полуавтоматические подходы, которые объединяют экспертов и статистические методы.
• Эвристические алгоритмы, которые основываются на одноразовых правилах и частных данных.
• Формальные логические системы, которые используют строгие аксиомы и законы.

Основная проблема, связанная с работой с данными, – это …

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• высокая скорость анализа
• защита данных от утечек
• пропуски в данных
• большие объемы структурированных данных

Преимуществом использования глубокого машинного обучения является …

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• обработка больших объемов структурированных данных
• автоматическое извлечение признаков из данных
• понимание простых моделей
• применение технологии в реальном времени

Проект … в области искусственного интеллекта способствовал повышению интереса к глубокому обучению

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• ELIZA
• Watson
• AlphaGo
• GPT

Разработчик системы искусственного интеллекта планирует внедрить облачную платформу для обучения своих моделей. Разработчик выбирает облачную платформу из трех вариантов: AWS SageMaker, Google Vertex AI и Microsoft Azure ML.  Какие факторы должны быть учтены при выборе подходящей облачной платформы для задач глубокого обучения? (Укажите 2 варианта ответа).

Тип ответа: Множественный выбор • с выбором нескольких правильных ответов из предложенных вариантов

• Стоимость использования платформы.
• Поддержка необходимых фреймворков для разработки (например, TensorFlow, PyTorch).
• Возможности интеграции с существующими корпоративными средами.
• Доступность на глобальном уровне и скорость подключения к Интернету.

Разработчик создает систему для предсказания спроса на товары в онлайн-магазине, используя методы глубокого обучения. Он применяет свёрточные нейронные сети (CNN) для обработки временных рядов, связанных с продажами.  Какие преимущества могут предоставить свёрточные нейронные сети в данной задаче? (Укажите 2 варианта ответа).

Тип ответа: Множественный выбор • с выбором нескольких правильных ответов из предложенных вариантов

• Свёрточные нейронные сети позволяют напрямую работать с текстовыми данными, игнорируя необходимость в числовых представлениях.
• Свёрточные нейронные сети способны выявлять пространственные зависимости и локальные паттерны в данных, что полезно для анализа временных рядов.
• Свёрточные нейронные сети имеют меньшую вычислительную сложность по сравнению с полносвязанными нейронными сетями, что облегчает их применение.
• Свёрточные нейронные сети качественно обрабатывают только изображения, поэтому подходят для анализа временных рядов.

Расположите в порядке возрастания приоритетности (от наиболее важной к менее важным) основные проблемы искусственного интеллекта:

Тип ответа: Сортировка

• 1 этические проблемы 
• 2 технологические проблемы 
• 3 социальные проблемы 
• 4 экономические проблемы

Расположите в правильном порядке этапы работы искусственного интеллекта:

Тип ответа: Сортировка

• 1 сбор данных 
• 2 обработка данных 
• 3 обучение модели 
• 4 применение модели

Расположите ранние результаты использования искусственного интеллекта в медицине в хронологическом порядке их реализации:

Тип ответа: Сортировка

• 1 автоматизация диагностики 
• 2 предиктивные модели 
• 3 персонализированная медицина

Расположите типы процессоров для задач искусственного интеллекта в порядке возрастания уровня их вычислительной мощности (от низкой к высокой вычислительной мощности):

Тип ответа: Сортировка

• 1 CPU 
• 2 нейроморфные процессоры 
• 3 GPU 
• 4 TPU

Согласно наиболее корректному определению, данные – это …

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• физические объекты, используемые в вычислениях
• цифровые представления событий, процессов или состояний объектов реального мира
• алгоритмы, использующиеся для анализа информации
• текстовая информация, используемая в обработке

Сопоставьте важнейшие события в истории искусственного интеллекта и соответствующие годы:

Тип ответа: Сопоставление

• A. Создание шахматной программы Deep Blue
• B. Презентация термина «искусственный интеллект»
• C. Разработка первой нейронной сети
• D. Предложение идеи теста Тьюринга
• E. 1997 г.
• F. 1956 г.
• G. 1958 г.
• H. 1950 г.

Сопоставьте источники данных с их описаниями:

Тип ответа: Сопоставление

• A. Первичные источники
• B. Вторичные источники
• C. Синтетические источники
• D. непосредственное измерение характеристик объектов
• E. данные, полученные на основе обработки данных непосредственных измерений
• F. данные, сгенерированные моделями и симуляциями

Сопоставьте ключевые направления развития искусственного интеллекта (ИИ) с их описаниями:

Тип ответа: Сопоставление

• A. Этичный ИИ
• B. Объяснимый ИИ
• C. Самообучающиеся системы
• D. Квантовый ИИ
• E. ИИ, который стал частью сложной социальной системы 
• F. модели, обеспечивающие прозрачность решений 
• G. системы, обучающиеся без необходимости размеченных данных 
• H. алгоритмы, способные к экспоненциальному ускорению 

Сопоставьте основные концепции искусственного интеллекта с их характеристиками:

Тип ответа: Сопоставление

• A. Нейронные сети
• B. Экспертные системы
• C. Генетические алгоритмы
• D. моделируют работу человеческого мозга 
• E. основаны на знаниях экспертов в узкой области 
• F. используют принципы естественного отбора

Сопоставьте платформы для глубокого обучения с их основными характеристиками:

Тип ответа: Сопоставление

• A. AWS SageMaker
• B. Google Vertex AI
• C. Microsoft Azure ML
• D. расширенные возможности MLOps
• E. нативная поддержка для работы с TPU
• F. интеграция в корпоративные среды 

Сопоставьте технологии с их особенностями:

Тип ответа: Сопоставление

• A. Квантовые технологии
• B. Нанотехнологии
• C. Искусственные нейронные сети
• D. технология, использующая явления квантовой физики для реализации новых вычислительных и коммуникационных возможностей
• E. технология создания и манипулирования материалами и устройствами на атомарном и молекулярном уровне
• F. моделирование когнитивных процессов

Специалист по машинному обучению работает над проектом по созданию модели для предсказания цен на жилье. Для этой задачи ему необходимо выбрать метод регрессии.  Какой метод подходит для выполнения данной задачи (с учетом того, что у специалиста есть обучающая выборка с размеченными данными)? Ответ обоснуйте.

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• Линейная регрессия, так как она проста в реализации и хорошо подходит для задач с линейными зависимостями.
• Метод k-средних, так как это метод кластеризации, который поможет разбить данные на группы.
• Алгоритм k-ближайших соседей (KNN), так как он эффективен при наличии небольшого объема данных и прост в использовании.
• Алгоритм опорных векторов (SVM), так как он хорошо работает с небольшими наборами данных, даже если они имеют высокую размерность.

Специалист по обработке естественного языка разрабатывает модель для автоматического анализа текстовых данных, чтобы определить тональность отзывов пользователей на продукт. Он решает использовать рекуррентные нейронные сети (RNN) в сочетании с механизмами внимания (attention mechanism).  Какие преимущества обеспечивает применение механизмов внимания в этой модели? (Укажите 2 варианта ответа).

Тип ответа: Множественный выбор • с выбором нескольких правильных ответов из предложенных вариантов

• Механизмы внимания увеличивают общее количество параметров модели, что всегда приводит к улучшению качества.
• Механизмы внимания позволяют модели сосредоточиться на наиболее значимых элементах входного текста, улучшая качество понимания контекста.
• Механизмы внимания уменьшают время вычислений в процессе обучения, что позволяет быстрее обучить большую модель.

Так называемые «зимы искусственного интеллекта (ИИ)» – это …

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• периоды активного финансирования исследований в области ИИ
• периоды спада интереса и финансирования в области ИИ
• этапы, когда ИИ успешно использовался в промышленности
• периоды открытых научных конференций по ИИ

Такой метод, как …, используется для минимизации значения функции потерь в нейронных сетях

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• деревья решений
• градиентный спуск
• метод главных компонент
• алгоритм k-средних

Такой тип анализа данных, как …, подходит для полуструктурированных данных

Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов

• классические статистические методы
• машинное обучение
• SQL-запросы
• парсинг и преобразование данных