Umetna inteligenca - Test
A) Avtomatizirana inteligenca B) Umetna inteligenca C) Napredna obveščevalna dejavnost D) Analogna integracija
A) Preizkus sposobnosti stroja, da pokaže inteligentno vedenje, ki ga ni mogoče razlikovati od človeškega. B) Preskus za določanje porabe energije stroja C) Test za oceno fizične moči stroja D) Test za merjenje hitrosti obdelave podatkov v stroju
A) Ruby B) C++ C) Java D) Python
A) Tehnika za ročno programiranje strojev B) Postopek sestavljanja sestavnih delov strojne opreme C) Metoda za izboljšanje varnosti omrežja D) Podvrsta umetne inteligence, ki omogoča strojem, da se učijo iz podatkov.
A) Redni številski zapis B) Ponavljajoče se nevronsko omrežje C) Robustni navigator nevronov D) Vozlišče za hitro obveščanje
A) Optimizacija uporabe pomnilnika v računalniku B) Generiranje naključnih številk C) Iskanje najkrajše poti v grafu D) Odkrivanje napak v podatkih
A) Ustvarjanje naključnih vzorcev slikovnih pik B) Preizkušanje komponent računalniške strojne opreme C) Analiziranje zvočnih signalov D) Posnemanje človeškega vida in prepoznavanje predmetov na slikah ali videoposnetkih
A) Program za grafično oblikovanje B) Program, ki simulira pogovor s človeškimi uporabniki C) Program za igranje iger v navidezni resničnosti D) Program za sestavljanje glasbe
A) vrsta algoritma za strojno učenje B) Hipotetična točka v prihodnosti, ko bo umetna inteligenca presegla človeško inteligenco in nadzor. C) Merilo kompleksnosti podatkov D) Tehnika manipulacije z vremenom
A) Mrežna logistična zmogljivost B) Protokol nevronskega učenja C) Obdelava naravnega jezika D) Nelinearni jezikovni vzorec
A) 1956 B) 1965 C) 1972 D) 1980
A) Predstavljanje znanja B) Učenje C) Kvantno računalništvo D) Razmišljanje
A) IBM B) Microsoft C) OpenAI D) Intel
A) Transformatorska arhitektura B) Rekurentna nevronska mreža C) Konvolucijska nevronska mreža D) Perceptron
A) Sistemi za priporočila B) Napredni spletni iskalniki C) Avtonomna vozila D) Virtualni pomočniki
A) Nevroznanost B) Linguistika C) Astronomska znanost D) Psihologija
A) Iskanje v prostoru stanj B) Umetna nevronska omrežja C) Formalna logika D) Kvantna prepletenost
A) 2020-ta B) 1990-ta C) 2000-ta D) 2010-ta
A) Manjša poraba energije B) Zmanjšana kompleksnost programske opreme C) Egzistencialne nevarnosti D) Zmanjšana računska moč
A) Niso mogli obdelovati nobenega oblike nepopolnih informacij. B) Zgodnja umetna inteligenca ni mogla opravljati logičnih sklepov. C) Ti algoritmi so zahtevali človeški vmesnik za vsak korak. D) Pri njih pride do 'kombinatorne eksplozije', kjer postanejo eksponentno počasnejši, ko se problemi povečajo.
A) Ljudje rešujejo probleme tako, da upoštevajo preddefinirane algoritme. B) Ljudje se zanašajo izključno na logične sklepe, podobno kot zgodnji modeli umetne inteligence. C) Ljudje uporabljajo hitre, intuitivne sodbe, namesto postopnega sklepanja. D) Ljudje uporabljajo kombinacijo intuicije in verjetnostnega razmišljanja, izključno.
A) Specifičen cilj. B) Več ciljev, ki jih je treba doseči hkrati. C) Ni jasnega cilja ali preference. D) Naloge, ki so dodeljene naključno in brez določenega vrstnega reda.
A) Učenje z nadzorom B) Prenosno učenje C) Učenje s krepitvijo D) Učenje brez nadzora
A) Klasifikacija uporablja nevronske mreže, regresija pa jih ne. B) Klasifikacija napoveduje kategorije, medtem ko regresija ugotavlja numerične funkcije. C) Klasifikacija je vrsta nenadzarovanega učenja. D) Regresija zahteva več podatkov kot klasifikacija.
A) Strojni prevod B) Sintetiziranje govora C) Pridobivanje informacij D) Vgraditev besed (word embedding)
A) Rekurentne nevronske mreže (RNN) B) Konvolucijske nevronske mreže (CNN) C) Transformatorji D) Generativni transformatorji, predhodno usposobljeni (GPT)
A) Analiza čustvenega tonala v besedilu. B) Sledenje objektom. C) Razvrščanje slik. D) Prepoznava govora.
A) Lokalno iskanje. B) Iskanje v nasprotujočih se okoljih (adversarialni iskalnik). C) Metoda gradientnega spusta. D) Optimizacija s pomočjo rojení delcev (particle swarm optimization).
A) Matematična optimizacija. B) Analiza sredstev in ciljev. C) Algoritmi za inteligentno delovanje česar. D) Algoritem backpropagation.
A) Optimizacija s kolonijami mravelj. B) Metoda gradientnega spusta. C) Optimizacija s čapljami. D) Evolucijski algoritem.
A) Evolucijsko računalništvo. B) Deduktivno razmišljanje. C) Induktivno razmišljanje. D) Optimizacija s pomočjo česar je podobnega rojenju.
A) Približuje stopnje resničnosti med 0 in 1. B) Za optimizacijo zahteva uporabo metode gradientnega spusta. C) Ugotavljanje je nedoločljivo, kar ga otežuje. D) Uporablja algoritme, ki temeljijo na inteligenci črede.
A) Metoda gradientnega spusta. B) Optimizacija s pomočjo čopičev (particle swarm optimization). C) Optimizacija s pomočjo kolonij mravljic (ant colony optimization). D) Evolucijski izračun.
A) Kalmanovi filtri B) Markovove procese odločanja C) Dinamične mreže odločanja D) Bayesianove mreže
A) Pobuda mehanizmov B) Teorija informacijske vrednosti C) Algoritem pričakovanj in maksimizacije D) Analiza odločanja
A) Odločitveno drevo B) Algoritem najbližjih sosedov (K-nearest neighbor) C) Stroj za podpiranje vektorjev D) Naivni Bayesov klasifikator
A) Naivni Bayesov klasifikator B) Stroj za podporne vektorje C) Algoritem najbližjih sosedov D) Odločitveno drevo
A) Krmilniki B) Bayesove mreže C) Nevronske mreže D) Razvrščalniki
A) Odločitveno drevo B) Stroj za podporo vektorjem C) Algoritem K najbližjih sosedov D) Naivni Bayesov klasifikator
A) Analizo odločanja B) Teorijo iger C) Dinamične odločilne mreže D) Skrite Markovljeve modele
A) Klasifikatorji B) Nevronske mreže C) Bayesove mreže D) Krmilniki
A) Teorija odločanja B) Algoritem pričakovanj in maksimizacije C) Dinamične Bayesianove mreže D) Kalmanovi filtri
A) Teorija iger B) Dinamične Bayesove mreže C) Načinovanje mehanizmov D) Markovske odločitvene procese
A) Naprej propogacijo (forward propagation) B) Metoda najnižje točke (gradient descent) C) Nazaj propogacijo (backpropagation) D) Stohastična metoda najnižje točke (stochastic gradient descent)
A) Naključno B) V obe smeri C) Nazaj D) V eno smer
A) Številke B) Celotni objekti C) Robovi D) Lica
A) Analiza in interpretacija slik. B) Prevajanje jezikov v realnem času. C) Napovedovanje prihodnjih trendov na borzi. D) Ustvarjanje besedila na podlagi semantičnih povezav med besedami.
A) Claude B) ChatGPT C) Gemini D) Prolog
A) TensorFlow. B) Scikit-learn. C) PyTorch. D) Keras.
A) Jensen Huang. B) John McCarthy. C) Alan Turing. D) Gordon Moore.
A) Gibsonov zakon. B) Bellov zakon. C) Mooreov zakon. D) Huangov zakon.
A) IBM B) Microsoft C) DeepMind D) Google
A) MuZero B) Deep Blue C) AlphaStar D) Watson
A) 2021 B) 2019 C) 2023 D) 2024
A) AlphaStar B) Pluribus C) SIMA D) MuZero
A) Alexa B) Siri C) Google Assistant D) Cortana
A) Direktor za tehnologijo (CTO) B) Direktor za podatke (CDO) C) Direktor za avtomatizacijo (CAO) D) Direktor za informacijsko tehnologijo (CIO)
A) Watson B) MuZero C) Deep Blue D) AlphaGo
A) Telemrežne oddaje Jeopardy! B) Šah in Go. C) Strateške igre v realnem času. D) Igre z nepopolnimi informacijami, kot je poker.
A) Deep Blue B) MuZero C) AlphaStar D) Watson
A) OpenAI B) Google DeepMind C) Microsoft D) Alibaba Group
A) 53% B) 84% C) 75% D) 90%
A) Gemini Deep Think B) Qwen2-Math C) AlphaTensor D) rStar-Math
A) 84% B) 75% C) 53% D) 90%
A) Qwen-7B B) rStar-Math C) Gemini Deep Think D) AlphaTensor
A) Monte Carlo drevesna iskanja B) Različni topološki pristopi C) Obdelava naravnega jezika D) Verjetnostni modeli
A) Februar 2023 B) Maj 2025 C) Julij 2024 D) December 2017
A) Google B) Microsoft C) Amazon D) Apple
A) 50% B) 20% C) 5% D) 10%
A) Tehnologija blockchain B) Diferencialna zasebnost C) Šifriranje podatkov D) Skladiščenje v oblaku
A) Tesla, SpaceX, Uber, Lyft B) Coca-Cola, PepsiCo, Red Bull, Monster C) Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms, Microsoft D) Nike, Adidas, Puma, Reebok
A) 10 milijonov dolarjev B) 50 milijonov dolarjev C) 100 milijonov dolarjev D) 25 milijonov dolarjev
A) $4,0 trilijona B) $2,7 trilijona C) $1,5 trilijona D) $3,5 trilijona
A) 2025 B) 2026 C) 2030 D) 2028
A) 10-krat več B) 5-krat več C) 15-krat več D) 20-krat več
A) 8% B) 5% C) 10% D) 12%
A) 7% B) 3% C) 5% D) 10%
A) Jedrska elektrarna Susquehanna B) Jedrska elektrarna Fukushima C) Jedrska elektrarna Three Mile Island D) Jedrska elektrarna Palisades
A) Talen Energy B) Constellation Energy C) Amazon D) Microsoft
A) Združene države B) Singapur C) Tajvan D) Japonska
A) 5% B) 7% C) 10% D) 3%
A) Povečanje angažiranosti uporabnikov. B) Zmanjšanje širjenja napačnih informacij. C) Izboljšanje raznolikosti vsebine. D) Spodbujanje natančnih informacij.
A) Mehurčki odmevov B) Filtri C) Preobremenjenost z informacijami D) Potrditvena pristranost
A) Geoffrey Hinton B) Tim Cook C) Elon Musk D) Bill Gates
A) Globoke ponarejenine (deepfakes) B) Klonirane vsebine, ustvarjene z umetno inteligenco C) Sintetični mediji D) Ponarejene slike
A) Etični smernice za umetno inteligenco B) Akreditacije osebnosti C) Digitalni podpisi D) Preverjanje s pomočjo tehnologije blockchain
A) Natančno 61% B) 80% C) 75% D) 50%
A) 50% B) Približno 4% C) 10% D) 25%
A) Predvidljiva pravičnost B) Distributivna pravičnost C) Pravičnost zastopanosti D) Postopkovna pravičnost
A) Avtonomno orožje, ki povzroča smrt. B) Orodje za kibernetsko varnost. C) Droni, ki se uporabljajo za nadzor. D) Konvencionalno strelno orožje.
A) 2015 B) 2014 C) 2016 D) 2013
A) 47% B) 9% C) 60% D) 25%
A) 15% B) 9% C) 47% D) 30%
A) 50% B) 90% C) 30% D) 70%
A) Eliezer Yudkowsky B) Stuart J. Russell C) Wendell Wallach D) Stephen Hawking
A) Etično računalništvo B) Moralna robotika C) Etični vidiki umetne inteligence D) Računalniška moralnost
A) Stuart J. Russell B) Stephen Hawking C) Wendell Wallach D) Eliezer Yudkowsky
A) Ne morejo se uporabljati za komercialne namene. B) Vgrajeni varnostni ukrepi se lahko z učenjem oslabijo in postanejo neučinkoviti. C) Za njihovo delovanje je potrebna stalna povezava z internetom. D) Njihova arhitektura in parametri so skriti.
A) DALL-E B) AlphaGo C) ChatGPT D) GPT-3
A) 50% B) 75% C) 22% D) 5% |
Ustvarjeno z That Quiz —
stran za ustvarjanje matematičnih testov in testov za druge predmete.