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