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