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