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