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