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