Штучний інтелект
A) Аналогічна інтеграція B) Автоматизована розвідка C) Штучний інтелект D) Передова розвідка
A) Тест на здатність машини демонструвати інтелектуальну поведінку, яку неможливо відрізнити від людської B) Тест для оцінки фізичної міцності машини C) Тест для вимірювання швидкості обробки машини D) Тест для визначення енергоспоживання машини
A) C++ B) Рубі. C) Java D) Python
A) Підрозділ ШІ, який дозволяє машинам навчатися на основі даних B) Техніка ручного програмування машин C) Метод покращення мережевої безпеки D) Процес складання апаратних компонентів
A) Імітація людського зору та ідентифікація об'єктів на зображеннях чи відео B) Аналіз аудіосигналів C) Тестування компонентів комп'ютерного обладнання D) Генерування випадкових піксельних візерунків
A) Міра складності даних B) Техніка маніпулювання погодою C) Тип алгоритму машинного навчання D) Гіпотетична точка в майбутньому, в якій ШІ перевершить людський інтелект і контроль
A) Програма для ігор у віртуальній реальності B) Програма для написання музики C) Програма для графічного дизайну D) Програма, яка імітує розмову з користувачами-людьми
A) Протокол нейронного навчання B) Ефективність мережевої логістики C) Нелінійна лінгвістична модель D) Обробка природної мови
A) Оптимізація використання пам'яті комп'ютера B) Генерація випадкових чисел C) Виявлення помилок у даних D) Пошук найкоротшого шляху в графі
A) Надійний навігатор нейронів B) Рекурентна нейронна мережа C) Вузол швидкого сповіщення D) Регулярне числове позначення
A) 1972 B) 1980 C) 1956 D) 1965
A) Представлення знань B) Навчання C) Квантові обчислення D) Міркування
A) OpenAI B) Microsoft C) IBM D) Intel
A) Архітектура Transformer B) Рекурентна нейронна мережа C) Згорткова нейронна мережа D) Перцептрон
A) Системи рекомендацій B) Автономні транспортні засоби C) Розширені пошукові системи D) Віртуальні асистенти
A) Астрономія B) Психологія C) Нейронаука D) Лінгвістика
A) Штучні нейронні мережі B) Квантова заплутаність C) Формальна логіка D) Пошук у просторі станів
A) 2020-ті роки B) 2010-ті роки C) 2000-ні роки D) 1990-ті роки
A) Зменшення складності програмного забезпечення B) Зниження споживання енергії C) Зменшення обчислювальної потужності D) Екзистенційні ризики
A) Ці алгоритми вимагали втручання людини на кожному етапі. B) Ранні системи штучного інтелекту не могли здійснювати логічні висновки. C) Вони не могли обробляти жодну форму неповних даних. D) Вони стикаються з так званою "комбінаторною експлозією", коли їхня швидкість роботи експоненціально знижується зі збільшенням складності задач.
A) Люди використовують швидкі, інтуїтивні оцінки, а не покрокове дедуктивне мислення. B) Люди покладаються виключно на логічні висновки, подібні до тих, що використовувалися в ранніх моделях штучного інтелекту. C) Люди використовують лише комбінацію інтуїції та ймовірнісного мислення. D) Люди вирішують проблеми, дотримуючись попередньо визначених алгоритмів.
A) Кілька цілей, які потрібно досягти одночасно. B) Випадково призначені завдання без певного порядку. C) Конкретну ціль. D) Відсутня чітка мета або перевага.
A) Навчання з підкріпленням B) Навчання з учителем C) Навчання без учителя D) Трансферне навчання
A) Регресія потребує більшого обсягу даних, ніж класифікація. B) Класифікація використовує нейронні мережі, тоді як регресія – ні. C) Класифікація є одним з видів навчання без учителя. D) Класифікація передбачає визначення категорій, тоді як регресія визначає числові функції.
A) Пошук інформації B) Синтез мовлення C) Машинний переклад D) Векторне представлення слів
A) Трансформери B) Рекурентні нейронні мережі (RNN) C) Згорткові нейронні мережі (CNN) D) Генеративні попередньо навчені трансформери (GPT)
A) Класифікація зображень. B) Відстеження об'єктів. C) Аналіз текстових емоцій. D) Розпізнавання мовлення.
A) Метод градієнтного спуску. B) Оптимізація роєм частинок. C) Антагоністичний пошук. D) Локальний пошук.
A) Алгоритм зворотного поширення (backpropagation). B) Алгоритми колективного інтелекту (swarm intelligence). C) Аналіз "засіб-ціль". D) Математична оптимізація.
A) Метод градієнтного спуску. B) Оптимізація методом мурашиної колонії. C) Оптимізація методом рою частинок. D) Еволюційні обчислення.
A) Дедуктивне міркування. B) Індуктивне міркування. C) Оптимізація методом рою частинок. D) Еволюційні обчислення.
A) Для оптимізації вона вимагає використання методу градієнтного спуску. B) Виведення є нерозв'язною задачею, що робить її складною для вирішення. C) Вона використовує алгоритми, що базуються на принципах колективного інтелекту. D) Вона присвоює значення істинності в діапазоні від 0 до 1.
A) Оптимізація методом рою частинок. B) Метод градієнтного спуску. C) Еволюційні обчислення. D) Оптимізація методом колонії мурах.
A) Байєсівські мережі B) Динамічні мережі прийняття рішень C) Процеси прийняття рішень Маркова D) Фільтри Калмана
A) Проектування механізмів B) Аналіз рішень C) Алгоритм очікування-максимізації D) Теорія інформаційної цінності
A) Класифікатор Наївного Баєса B) Дерево рішень C) Алгоритм найближчих сусідів (K-найближчих сусідів) D) Машина опорних векторів
A) Алгоритм k-найближчих сусідів B) Машина опорних векторів C) Класифікатор Наївного Баєса D) Дерево рішень
A) Класифікатори B) Байєсівські мережі C) Нейронні мережі D) Контролери
A) Алгоритм k-найближчих сусідів B) Класифікатор Наївного Баєса C) Машина опорних векторів D) Дерево рішень
A) Динамічні мережі прийняття рішень B) Аналіз рішень C) Теорія ігор D) Приховані марковські моделі
A) Нейронні мережі B) Байєсівські мережі C) Класифікатори D) Контролери
A) Теорія прийняття рішень B) Динамічні байєсівські мережі C) Алгоритм очікування-максимізації D) Фільтри Калмана
A) Динамічні байєсівські мережі B) Процеси прийняття рішень за Марковим ланцюгом C) Теорія ігор D) Механізм проєктування
A) Метод градієнтного спуску B) Алгоритм прямого поширення (forward propagation) C) Стохастичний градієнтний спуск D) Алгоритм зворотного поширення помилки (backpropagation)
A) В обох напрямках B) Лише в одному напрямку C) Випадковим чином D) У зворотному напрямку
A) Цифри B) Обличчя C) Контури D) Цілі об'єкти
A) Генерація тексту на основі семантичних зв'язків між словами. B) Переклад мов у режимі реального часу. C) Прогнозування майбутніх тенденцій на фондовому ринку. D) Аналіз та інтерпретація зображень.
A) ChatGPT B) Prolog C) Claude D) Gemini
A) TensorFlow. B) PyTorch. C) Keras. D) Scikit-learn.
A) Дженсен Хуанг. B) Алан Тюрінг. C) Гордон Мур. D) Джон Маккарті.
A) Закон Хуанга. B) Закон Белла. C) Закон Мура. D) Закон Гібсона.
A) Microsoft B) Google C) DeepMind D) IBM
A) Watson B) AlphaStar C) MuZero D) Deep Blue
A) 2019 B) 2024 C) 2023 D) 2021
A) Pluribus B) SIMA C) MuZero D) AlphaStar
A) Alexa B) Siri C) Cortana D) Google Assistant
A) Директор з автоматизації (CAO) B) Технічний директор (CTO) C) Директор з інформаційних технологій (CIO) D) Директор з даних (CDO)
A) Deep Blue B) MuZero C) AlphaGo D) Watson
A) Ігри з неповним обсягом інформації, наприклад, покер. B) Шахи та го. C) Вікторини "Jeopardy!". D) Стратегічні ігри в реальному часі.
A) AlphaStar B) MuZero C) Deep Blue D) Watson
A) Microsoft B) Google DeepMind C) OpenAI D) Alibaba Group
A) 53% B) 84% C) 75% D) 90%
A) Qwen2-Math B) rStar-Math C) AlphaTensor D) Gemini Deep Think
A) 90% B) 84% C) 75% D) 53%
A) Gemini Deep Think B) rStar-Math C) Qwen-7B D) AlphaTensor
A) Метод Монте-Карло для пошуку в деревах B) Різні топологічні підходи C) Ймовірнісні моделі D) Обробка природної мови
A) Липень 2024 року B) Грудень 2017 року C) Травень 2025 року D) Лютий 2023 року
A) Apple B) Google C) Amazon D) Microsoft
A) 10% B) 20% C) 50% D) 5%
A) Шифрування даних B) Хмарне сховище C) Технологія блокчейн D) Диференційна конфіденційність
A) Tesla, SpaceX, Uber, Lyft B) Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms, Microsoft C) Nike, Adidas, Puma, Reebok D) Coca-Cola, PepsiCo, Red Bull, Monster
A) 10 мільйонів доларів США B) 100 мільйонів доларів США C) 50 мільйонів доларів США D) 25 мільйонів доларів США
A) 4,0 трильйона доларів США B) 2,7 трильйона доларів США C) 1,5 трильйона доларів США D) 3,5 трильйона доларів США
A) 2028 B) 2030 C) 2026 D) 2025
A) У 10 разів більше B) У 15 разів більше C) У 20 разів більше D) У 5 разів більше
A) 10% B) 8% C) 12% D) 5%
A) 5% B) 10% C) 3% D) 7%
A) Сускеганна B) Атомна електростанція Three Mile Island C) Атомний реактор Palisades D) Фукусіма
A) Microsoft B) Amazon C) Talen Energy D) Constellation Energy
A) Сінгапур B) Тайвань C) Японія D) Сполучені Штати
A) 5% B) 10% C) 3% D) 7%
A) Максимізація залученості користувачів. B) Просування достовірної інформації. C) Розширення різноманітності контенту. D) Зменшення поширення дезінформації.
A) Інформаційні ехо-камери B) Інформаційні бульбашки C) Інформаційне перевантаження D) Упередження підтвердження
A) Біл Гейтс B) Ілон Маск C) Джеффрі Хінтон D) Тім Кук
A) Синтетичні медіа B) Діпфейки C) Клони, створені штучним інтелектом D) Фальшиві зображення
A) Етичні принципи ШІ B) Кваліфікаційні дані щодо особистості C) Перевірка за допомогою блокчейну D) Цифрові підписи
A) 80% B) 75% C) Точно 61% D) 50%
A) 10% B) 50% C) 25% D) Приблизно 4%
A) Прогнозна справедливість B) Дистрибутивна справедливість C) Процедурна справедливість D) Представницька справедливість
A) Звичайна вогнепальна зброя. B) Автономна зброя, здатна завдавати смертельних ушкоджень. C) Інструмент кібербезпеки. D) Безпілотні літальні апарати, що використовуються для розвідки.
A) 2015 B) 2014 C) 2016 D) 2013
A) 9% B) 25% C) 47% D) 60%
A) 47% B) 9% C) 30% D) 15%
A) 90% B) 70% C) 50% D) 30%
A) Венделл Валлах B) Стівен Хокінг C) Стюарт Дж. Рассел D) Елізер Юдковскі
A) Етика штучного інтелекту B) Етичні обчислення C) Обчислювальна етика D) Моральна робототехніка
A) Венделл Валлах B) Стівен Хокінг C) Стюарт Дж. Рассел D) Елізер Юдковскі
A) Їхня архітектура та параметри зберігаються в таємниці. B) Вони не можуть використовуватися в комерційних цілях. C) Вбудовані заходи безпеки можуть бути обійдені, ставши неефективними. D) Вони потребують постійного підключення до Інтернету.
A) GPT-3 B) AlphaGo C) ChatGPT D) DALL-E
A) 22% B) 75% C) 5% D) 50% |
Створено з That Quiz —
де тест з математики виконуються одним клацанням миші.