Искусственный интеллект в образовании (Ответы на тест СИНЕРГИЯ / МТИ / МОИ)

Готовые ответы на тест Искусственный интеллект в образовании.
Учебное заведение: СИНЕРГИЯ, МОИ, МТИ.
Дата сдачи - свежая.
Результат - 100-100 баллов.

ВОПРОСЫ К ТЕСТУ:
Большие данные – это:
Данные объемом более 1Тб
Данные объемом более 100Тб
Данные объемом более 10Тб
Нет ограничений на минимальный объем

Вопрос о выборе шага при применении процедуры обучения решается следующим образом:
Веса и порог следует изменять на число ≤1
Веса и порог следует изменять на целое число
Веса и порог следует изменять на 1
Веса и порог менять не следует

К какому времени относятся первые упоминания об искусственно созданных человекоподобных существах?
Период Возрождения (в трудах Да Винчи)XX век (в материалах, появившихся после
Возникновения обучающих алгоритмов)
Период до н.э. (в источниках Древнего Египта)
XXI век (в материалах, появившихся после возникновения искусственного интеллекта)

Нейросети хорошо проявляют себя не только в распознавании, но и в генерации изображений. Но кое с чем у них все- таки возникают проблемы. С чем именно?
Текстуры
Форма
Глубина, количество пикселей
Цвет

Объем исследований и разработок в области нейронных сетей резко возрос в настоящее время благодаря тому, что
Открыли новые возможности человеческого мозга
Только нейрокибернетика обеспечивает моделирование функций биологических систем
Появились нейропроцессоры, транспьютеры и т.п.
Появились новые методы решения задач в области нейрокибернетики

Когда говорят о нейронных сетях и машинном обучении, часто упоминают закон Мура. В чем его суть?
20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий — лишь 20% результата
Если все слова языка или длинного текста упорядочить по убыванию частоты их использования, то частота n-го слова в таком списке окажется приблизительно обратно пропорциональной его порядковому номеру n
Каждое следующее поколение компьютеров работает в 2,5 раза быстрее
Не следует множить сущее без необходимости

Особых успехов нейросети достигли в работе с изображениями. Но что из этого нейросети не могут сделать?
Пластическую коррекцию лица
Омолаживать и состаривать лица на фотографиях
Догадаться, что вы нарисовали
Стилизовать вашу фотографию под работу импрессиониста

Паралич сети может наступить, когда:
Размер шага становится очень большой
Весовые значения становятся очень большими
Размер шага становится очень маленький
Весовые значения становятся очень маленькими

Сети с обратными связями - это:
Сети, у которых существуют соединения, идущие от выходов некоторого слоя к входам предшествующего слоя
Сети, у которых нет памяти
Сети, имеющие много слоев
Сети, имеющие один слой

Как происходит обучение нейронной сети?
Сеть запускается на обучающем множестве, и добавляются или убираются соединения между нейронами
Эксперты настраивают нейронную сеть
Сеть запускается на обучающем множестве, и незадействованные нейроны выкидываются
Сеть запускается на обучающем множестве, и подстраиваются весовые значения

Какие виды обучения нейронных сетей вы знаете?
«с учеником»
«без ученика»
«с учителем»
«без учителя»

Какие сети характеризуются отсутствием памяти?
Без обратных связей
С обратными связями
Однослойные
Многослойные

Теорема о сходных персептронах утверждает, что:
Найдутся задачи, которым персептроны не смогут обучиться
Если данная задача представляет персептрон, то он способен ей обучиться
Алгоритм обучения всегда сходится
Не могут существовать задачи, которым персептроны не смогут обучиться

У машинного обучения есть ряд задач. Как называется та, что направлена на предсказание значения той или иной непрерывной числовой величины для входных данных?
Регрессия
Переобучение
Классификация
Кластеризация


Сеть Хопфилда заменяется на сеть Хэмминга, если:
Необходимо обеспечить устойчивость сети
Нет необходимости, чтобы сеть в явном виде выдавала запомненный образец
Необходимо ускорить время сходимости сети
Необходимо повысить число запомненных образцов

Если сеть имеет очень большое число нейронов в скрытых слоях, то:
Возможно переобучение сети
Сеть может оказаться недостаточно гибкой для решения поставленной задачи
Время, необходимое на обучение сети, максимально
Время, необходимое на обучение сети, минимально

Дендритами называются:
Точки соединения нейронов, через которые передаются нейронные сигналы
"усики" нейронов, по которым проходят электрохимические сигналы
Тело нейрона, в котором происходит обработка электрохимического сигнала
Скопления нейронов

Если сеть содержит два промежуточных слоя, то она моделирует:
По одной выпуклой «взвешенности» для каждого скрытого элемента второго слоя
Одну выпуклую «взвешенность»
По одной выпуклой «взвешенности» для каждого скрытого элемента первого слоя
По одному «сигмовидному склону» для каждого скрытого элемента

Какой из видов машинного обучения основывается на взаимодействии обучаемой системы со средой?
Обучение с учителем
Обучение без учителя
Обучение с подкреплением
Глубинное обучение

Что является входом искусственного нейрона?
Множество сигналов
Единственный сигнал
Весовые значения
Значения активационной функции

Допустим, нам нужно рассчитать необходимые параметры для создания обшивки самолета. Какая из областей машинного обучения нам в этом пригодится?
Обучение ранжированию
Предсказательное моделирование
Латентная модель
Компьютерное зрение

Если на данной обучающей паре символ персептрона не совпадает с нужным ответом, то:
Нужно изменять все весовые значения
Нужно изменять все весовые значения между одновременно активными нейронами
Нужно запускать другую обучающую пару
Нужно завершить процесс обучения

Кто создал первую модель искусственных нейронных сетей?
Дэвид И. Румельхарт, Дж. Е. Хинтон и Рональд Дж. Вильямс
Ян Лекун
Фрэнк Розенблатт
Мак-Каллок и Питтс

Наиболее редко на практике применяются методы машинного обучения, основанные на:
Алгоритмах обучения без учителя
Алгоритмах обучения с учителем
Алгоритмах обучения с подкреплением
Свёрточных нейронных сетях

Нейронная сеть является обученной, если:
При подаче на вход некоторого вектора сеть будет выдавать ответ, к какому классу векторов он принадлежит
При запуске обучающих входов она выдает соответствующие обучающие выходы
Алгоритм обучения завершил свою работу и не зациклился
Алгоритм обучения завершил свою работу и зациклился

"Обучение с учителем" это:
Использование знаний эксперта
Использование сравнения с идеальными ответами
Подстройка входных данных для получения нужных выходов
Подстройка матрицы весов для получения нужных ответов

Подаем на вход персептрона вектор а. В каком случае весовые значения нужно увеличивать?
Если на выходе 1, а нужно 0
Если сигнал персептрона не совпадает с нужным ответом
Всегда, когда на выходе 0

С помощью каких инструментов формируется решение в условиях определенности
Дерево вывода
Дерево решений
Древо целей
Нечеткие множества

Что необходимо выполнить, чтобы нейросеть могла помочь в формировании решения:
Указать правила вывода
Указать формулы для расчетов
Обучить на примерах
Ввести информацию о ситуации

Современную историю искусственного интеллекта связывают с появлением обучающих алгоритмов. Их существует множество типов, и среди них — алгоритмы сортировки. Какой из них считается самым простым?
Сортировка вставками
Сортировка выбором
Пузырьковая сортировка
Сортировка по условию

Стратегия избежания локальных минимумов при сохранении стабильности заключается в
Достаточно больших изменениях весовых значений
Больших начальных шагах изменения весовых значений и постепенном уменьшении этих шагов
Малых начальных шагах изменения весовых значений и постепенном увеличении этих шагов
Достаточно малых изменениях весовых значений

С помощью каких инструментов формируется решение в условиях риска
Дерево решений
Древо целей
Нечеткие множества
Дерево вывода

Сверточные нейронные сети наиболее эффективно применяются для решения задач:
Прогнозирования изменения параметров
Дешифровки сообщений
Обработки изображений
Реализации рекомендательных систем

Сети прямого распространения - это:
Сети, у которых один слой
Сети, имеющие много слоев
Сети, у которых нет соединений, идущих от выходов некоторого слоя к входам предшествующего слоя
Сети, у которых есть память

Что называется "эпохой" в алгоритме обучения персептрона?
Один цикл предъявления всей обучающей выборки
Полный цикл настройки персептрона на все обучающие пары
Процесс настройки персептрона на одну обучающую пару

Что называется обучающей выборкой для обучения персептрона?
Набор входных векторов, для которых заранее известны значения аппроксимируемой функции
Набор выходных векторов, являющихся точными значениями аппроксимируемой функции
Набор входов, используемых при обучении
Набор пар входов и выходов, используемых при обучении

Что называют нейронами Кохонена?
Те нейроны, которые на выходе похожи на исходные.
Те нейроны, выход которых минимален
Если центры кластеров взаимно однозначно соответствуют нейронам скрытого слоя
Если центры кластеров взаимно однозначно соответствуют нейронам открытого слоя

Реализация метода обучения с учителем не нуждается в:
Обучающей выборке
Тестовой выборке
Оценочной выборке
Проверочной выборке

С помощью каких инструментов формируется решение в условиях неопределенности
Дерево вывода
Дерево решений
Древо целей
Нечеткие множества

Сетью без обратных связей называется сеть
Все слои которой соединены иерархически
У которой нет синаптических связей, идущих от выхода некоторого нейрона к входам этого же нейрона или нейрона из предыдущего слоя
У которой есть синаптические связи
У которой есть родственные связи

Программа от Google научилась рисовать на основе эскизов, сделанных людьми. Что при этом учитывала программа?
Стиль типичный для похожих изображений
Только конечный результат
Концепцию (идею) рисунка
Цветовую гамму типичную для похожих изображений

Запускаем обучающий вектор Х. В каком случае весовые значения не нужно изменять?
Если на выходе сеть даст 0
Если на выходе сеть даст 1
Если сигнал персептрона совпадает с правильным ответом
Если сигнал персептрона не совпадает с правильным ответом

Процессом обучения нейронной сети называют:
Процесс подстройки весовых коэффициентов сети
Процесс подбора входных данных
Процесс подбора архитектуры сети
Процесс подстройки количества скрытых слоев

Синапсами называются:
Точки соединения нейронов, через которые передаются нейронные сигналы
"усики" нейронов, по которым проходят электрохимические сигналы
Тело нейрона, в котором происходит обработка электрохимического сигнала
Скопления нейронов

Сколько слоев может содержать персептрон?
Один
Три
Пять
Любое конечное число

Подаем на вход персептрона вектор A. В каком случае весовые значения нужно уменьшать?
Если на выходе 0, а нужно 1
Если на выходе 1, а нужно 0
Если сигнал персептрона не совпадает с нужным ответом
Всегда, когда на выходе

Теорема о двухслойности персептрона утверждает, что:
Любой многослойный персептрон может быть представлен в виде двухслойного персептрона
В любом многослойном персептроне могут обучаться только два слоя
Способностью к обучению обладают персептроны, имеющие не более двух слоев
Однослойный персептрон может быть представлен в виде двухслойного персептрона

Активационной функцией называется:
Функция, вычисляющая выходной сигнал нейрона
Функция, суммирующая входные сигналы нейрона
Функция, корректирующая весовые значения
Функция, распределяющая входные сигналы по нейронам


Искусственные нейронные сети (ИНС) — модели машинного обучения, использующие комбинации распределенных простых операций, зависящих от обучаемых параметров, для обработки входных данных. Какого вида ИНС не существует?
Импульсные
Противоборствующие
Наивные
Рекуррентные

Искусственный интеллект научился разбираться в музыке. Насколько хорошо работает программа по определению музыкальных стилей? Сможет ли такая программа справиться с заданием типа «Угадай мелодию» в режиме реального времени?
Да, лучше, чем программа, написанная вручную
Да, но программа, написанная вручную будет точнее
Нет, в режиме реального времени программа не справится
Справится, но не в режиме реального времени

Искусственный нейрон
Является моделью биологического нейрона
Не существует
Имитирует основные функции биологического нейрона
По своей функциональности превосходит биологический нейрон

В 2016 году программа alphago обыграла одного из мировых по шахматам чемпионов Ли Седоля. Следующий турнир за звание мирового чемпиона запланирован на май 2017. Какая компания разработала ИИ alphago?
Facebook
Google
Microsoft
Yandex

В какие игры нейросеть еще не научилась обыгрывать человека?
Шахматы
Бридж
«Марио»
Го

В каких условиях используется дерево решений в процессе формирование решений
В условиях риска
В условиях неопределенности
В условиях полной определенности и информированности
В условиях конфиденциальности.

В каком случае многослойные сети не могут привести к увеличению вычислительной мощности по сравнению с однослойной сетью?
Если они имеют два слоя
Если они не имеют обратных связей
Если они имеют сжимающую активационную функцию
Если они имеют линейную активационную функцию

"Обучение без учителя" характеризуется отсутствием:
Желаемого выхода сети
Эксперта, корректирующего процесс обучения
Обучающего множества
Входных векторов

Что такое множество весовых значений нейрона?
Множество значений, характеризующих "силу" соединений данного нейрона с нейронами предыдущего слоя
Множество значений, характеризующих "силу" соединений данного нейрона с нейронами последующего слоя
Множество значений, моделирующих "силу" родственных связей
Множество значений, характеризующих вычислительную "силу" нейрона

Алгоритм k-средних предназначен для решения задачи:
Классификации
Кластеризации
Прогнозирования
Снижения размерности

Теорема о "зацикливании" персептрона утверждает, что:
Любой алгоритм обучения зацикливается
Если данная задача не представима персептроном, то алгоритм обучения зацикливается
Если задача не имеет решения, то алгоритм обучения зацикливается
Если обучать персептрон любой задаче, то алгоритм всегда зацикливается