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Die Computerwissenschaft der künstlichen Intelligenz
Beigesteuert von: Brandt
  • 1. Die Informatik der Künstlichen Intelligenz (KI) ist ein weites und komplexes Gebiet, das sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Systemen befasst, die es Maschinen ermöglichen, menschliche kognitive Funktionen nachzuahmen. Im Kern stützt sich die KI auf verschiedene Disziplinen wie Mathematik, Statistik, Informatik und kognitive Psychologie, um Systeme zu entwickeln, die lernen, denken und sich anpassen können. Grundlegende Konzepte wie maschinelles Lernen, bei dem Algorithmen auf Daten trainiert werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, und neuronale Netze, die sich an der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns orientieren, bilden die Eckpfeiler der modernen KI-Forschung. Darüber hinaus ermöglicht die Verarbeitung natürlicher Sprache Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen, was die Interaktion zwischen Menschen und Maschinen erleichtert. Der Bereich befasst sich auch mit der Robotik, bei der KI in physische Systeme integriert wird, um Aufgaben autonom auszuführen, und mit der Computer Vision, die es Maschinen ermöglicht, visuelle Eingaben zu interpretieren und Entscheidungen zu treffen. Durch den Einsatz von Techniken wie Deep Learning, Reinforcement Learning und überwachtes Lernen verschieben die Forscher immer weiter die Grenzen des Machbaren, was zu Fortschritten in Bereichen von autonomen Fahrzeugen bis hin zur medizinischen Diagnostik führt. Da KI-Systeme immer komplexer werden und in verschiedene Aspekte der Gesellschaft integriert werden, rücken auch ethische Überlegungen zu Fairness, Verantwortlichkeit und Transparenz in den Vordergrund, um sicherzustellen, dass das Wachstum der KI-Technologie der Menschheit als Ganzes zugute kommt.

    Bei welcher Art des Lernens wird ein Modell mit einem markierten Datensatz trainiert?
A) Überwachtes Lernen.
B) Unüberwachtes Lernen.
C) Verstärkungslernen.
D) Semi-überwachtes Lernen.
  • 2. Wofür wird ein neuronales Netz hauptsächlich verwendet?
A) Code schreiben.
B) Speicherung von Daten.
C) Mustererkennung und Klassifizierung.
D) Sicherheit im Netz.
  • 3. Was bedeutet "Overfitting" im Zusammenhang mit maschinellem Lernen?
A) Ein Modell, das zu komplex ist und bei neuen Daten schlecht abschneidet.
B) Ein Modell ohne Parameter.
C) Ein Modell, das schneller lernt.
D) Ein Modell, das sich gut verallgemeinern lässt.
  • 4. Welcher Algorithmus wird üblicherweise für Klassifizierungsaufgaben verwendet?
A) K-means-Clustering.
B) Support-Vektor-Maschinen.
C) Gradientenabstieg.
D) Genetische Algorithmen.
  • 5. Was ist der Zweck des Verstärkungslernens?
A) Zur Optimierung linearer Gleichungen.
B) Verhaltensweisen durch Versuch und Irrtum lernen.
C) Einteilung der Daten in Kategorien.
D) Zur direkten Zuordnung von Eingängen zu Ausgängen.
  • 6. Was misst der "Turing-Test"?
A) Die Verarbeitungsgeschwindigkeit eines Computers.
B) Die Fähigkeit einer Maschine, intelligentes Verhalten zu zeigen, das dem eines Menschen entspricht.
C) Die Leistungsaufnahme eines Systems.
D) Die Speicherkapazität eines Computers.
  • 7. Was ist der Hauptvorteil von Deep Learning?
A) Fähigkeit zum automatischen Lernen von Merkmalen aus Daten.
B) Einfacher zu implementieren als Standardalgorithmen.
C) Funktioniert besser bei kleinen Datensätzen.
D) Benötigt weniger Daten als herkömmliche Methoden.
  • 8. Welcher der folgenden Algorithmen ist ein Clustering-Algorithmus?
A) K-means.
B) Lineare Regression.
C) Entscheidungsbäume.
D) Zufällige Wälder.
  • 9. Was ist "Data Mining" im Zusammenhang mit KI?
A) Extraktion von Mustern und Informationen aus großen Datenbeständen.
B) Bereinigung der Daten für die Analyse.
C) Speicherung großer Datenmengen in Datenbanken.
D) Verschlüsselung von Daten zur Sicherheit.
  • 10. Welche Art von neuronalem Netz eignet sich am besten für die Bilderkennung?
A) Netze mit radialen Basisfunktionen.
B) Neuronale Netze mit Vorwärtskopplung.
C) Faltungsneuronale Netze (CNNs).
D) Rekurrente neuronale Netze (RNNs).
  • 11. Was ist das Grundprinzip genetischer Algorithmen?
A) Das Überleben des Stärkeren durch die Evolution.
B) Iteration durch Zufallsstichproben.
C) Sortieren durch Quicksort.
D) Angleichung der Funktionen.
  • 12. Was ist mit "Big Data" gemeint?
A) Große und komplexe Datensätze, deren Verarbeitung fortgeschrittene Werkzeuge erfordert.
B) Daten, die für eine Analyse zu klein sind.
C) Von Apps gesammelte private Nutzerdaten.
D) In einer relationalen Datenbank gespeicherte Daten.
  • 13. Wovon ist ein künstliches neuronales Netz inspiriert?
A) Das Internet.
B) Statistische Modelle.
C) Die Struktur und die Funktionen des menschlichen Gehirns.
D) Geometrische Transformationen.
  • 14. Welchen Vorteil hat die Verwendung eines Validierungssatzes?
A) Vergrößerung der Trainingsdaten.
B) Zum Ersetzen von Testsätzen.
C) Um Modelle glücklicher zu machen.
D) Bewertung der Modellleistung während des Trainings.
  • 15. Welche ist eine beliebte Bibliothek für maschinelles Lernen in Python?
A) Scikit-learn.
B) Pygame.
C) Schöne Suppe.
D) Fläschchen.
  • 16. Welches Prinzip steckt hinter Support-Vektor-Maschinen?
A) Suche nach der Hyperebene, die die Datenpunkte am besten trennt.
B) Maximierung des Volumens des Datensatzes.
C) Einsatz von Deep Learning für die Klassifizierung.
D) Minimierung des Abstands zwischen allen Punkten.
  • 17. Was bedeutet "Transferlernen"?
A) Nutzt das bei einer Aufgabe gewonnene Wissen, um die Leistung bei einer verwandten Aufgabe zu verbessern.
B) Überträgt Daten zwischen verschiedenen Benutzern.
C) Verschiebt Modelle von einem Datensatz zu einem anderen ohne Änderungen.
D) Verschiebt Softwareanwendungen zwischen Plattformen.
  • 18. Was ist eine der größten Herausforderungen in der KI?
A) Verzerrungen in Daten und Algorithmen.
B) Zu viel öffentliches Interesse.
C) Hardware-Einschränkungen.
D) Einheitliche Kodierungsstandards.
  • 19. Welche der folgenden Sprachen ist eine beliebte Programmiersprache für KI?
A) HTML.
B) Python.
C) C++.
D) Montage.
  • 20. Was ist ein Beispiel für unüberwachtes Lernen?
A) Clustering
B) Klassifizierung
C) Regression
D) Vorhersage
  • 21. Welcher Algorithmus wird häufig für Klassifizierungsaufgaben verwendet?
A) Monte-Carlo-Simulation
B) Genetische Algorithmen
C) Gradienter Abstieg
D) Entscheidungsbäume
  • 22. Was ist eine gängige Bewertungsmethode für Klassifizierungsmodelle?
A) Entropie
B) Genauigkeit
C) Abweichung
D) Durchsatz
  • 23. Welches dieser Systeme ist ein Deep Learning Framework?
A) Git
B) Windows
C) TensorFlow
D) MySQL
  • 24. Welches Konzept ist für das Verständnis des maschinellen Lernens entscheidend?
A) Latenzzeit
B) Überanpassung
C) Bandbreite
D) Durchsatz
  • 25. Welches ist eine gängige Anwendung von KI?
A) Grundlegende arithmetische Berechnungen.
B) Tabellenkalkulationen.
C) Textverarbeitung.
D) Verarbeitung natürlicher Sprache.
  • 26. Welcher Algorithmus wird üblicherweise beim überwachten Lernen verwendet?
A) Verstärkungslernen.
B) Lineare Regression.
C) K-means-Clustering.
D) Genetische Algorithmen.
  • 27. Welcher dieser Algorithmen ist ein Verstärkungslernalgorithmus?
A) K-means-Clustering.
B) Q-learning.
C) Support-Vektor-Maschine.
D) Lineare Regression.
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