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