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