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