Онлайн тесты на тему "Искусственный интеллект в логистической деятельности | Темы 1-4 | Итоговый и компетентностный тесты | МФПУ «Синергия», МТИ, МОИ, МОСАП [ID 65616]"

В тесте представлено 48 вопросов. Ответы следуют за списком вопросов. Сдавался в 2026 г. Формат файла – pdf.

Описание работы

1. Многослойный … – это алгоритм контролируемого обучения, который используется в нейросетях для обучения сложным зависимостям
2. Data … – это процесс преобразования необработанных данных в ценную информацию
3. Основные характеристики, отличающие большие данные от обычных, – это большой … данных, высокая скорость их поступления и разнообразие форматов
4. Сопоставляя процессы кластеризации и классификации, можно утверждать, что …
классификация – это обучение на размеченных данных (с метками), а кластеризация – на неразмеченных (без меток)
кластеризация – это обучение на размеченных данных (с метками), а классификация – на неразмеченных (без меток)
кластеризация является разновидностью классификации
классификация является разновидностью кластеризации
5. Данные, не имеющие фиксированной структуры (например, текст, видео), называются …
табличными
цифровыми
простыми
неструктурированными
6. Целью анализа больших данных может быть …
выбор нейросетевого алгоритма
обучение моделей искусственного интеллекта
выявление закономерностей и трендов в данных
выбор технологии для разработки программного обеспечения
7. Сопоставьте инструмент с его назначением:
A. Loginom
B. Power BI
C. Jupyter Notebook
D. Orange
E. блоковая аналитика No-code
F. визуальная аналитика и графики
G. анализ и визуализация на Python
H. визуальное машинное обучение
8. Пример использования больших данных – …
дополненная реальность
печать на 3D-принтере
использование криптовалюты Bitcoin
персональные рекомендации на Netflix или Яндекс Музыка
9. Сопоставьте понятия и их характеристики:
A. Визуализатор данных
B. Hadoop
C. Data Analyst
D. Неструктурированные данные
E. программа для построения диаграмм
F. платформа обработки больших данных
G. специалист по анализу информации
H. данные без таблиц и меток
10. Кластеризация применяется, когда …
нужно предсказать конкретное значение переменной
известны точные классы
данные нужно просто отсортировать
неизвестны метки и нужно сгруппировать объекты по сходству
11. … – это один из ключевых методов обучения без учителя в машинном обучении, основной задачей которого является автоматическое группирование объектов данных в однородные группы (кластеры) на основе сходства их характеристик
12. Упорядочьте действия пользователя в Loginom при создании анализа:
1 создание проекта
2 импорт данных
3 построение блок-схемы
4 настройка параметров
5 запуск анализа
6 просмотр результатов
13. … – это технология хранения, обработки и анализа огромных объемов информации
Облачные вычисления
Виртуальная реальность
Big Data (Большие данные)
Машинное обучение
14. Расположите в правильной последовательности этапы создания ИИ-системы:
1 понимание задачи
2 сбор данных
3 обучение системы
4 проверка результата
5 применение в жизни
15. Установите правильный порядок анализа данных в бизнесе:
1 получение данных о клиентах
2 построение модели
3 вывод рекомендаций
4 реализация кампании
5 анализ откликов
6 оптимизация действий
16. В отдел маркетинга поступили данные из разных источников: данные из CRM-системы, веб-аналитика и данные из соцсетей. Менеджер без навыков программирования хочет объединить эти данные, визуализировать, а затем построить простую модель для оценки того, как активность в соцсетях влияет на продажи. Он выбрал платформу с визуальным интерфейсом. Что он должен предпринять для решения задачи?
Попросить программиста переписать данные в таблицу Excel для их дальнейшей обработки. Визуализировать данные, используя рисунки и схемы.
Использовать платформу Low-code (например, Loginom), объединить данные, визуализировать зависимости и построить модель линейной регрессии.
Удалить все, кроме числовых данных, и построить гистограмму, используя технологии виртуальной реальности.
Применить готовые скрипты языка программирования Python для демонстрации модели.
17. Компания «ЛогикСнаб» занимается поставками оборудования. Руководство решает внедрить BPM-систему для оптимизации процесса обработки заказов, от поступления заявки до отгрузки товара. После первичной настройки системы выявлено, что сотрудники продолжают выполнять часть действий вручную, в обход цифрового процесса. Это тормозит работу и мешает анализу данных. Что следует предпринять для успешного внедрения процессного подхода?
Провести разъяснительную работу, назначить ответственных и ввести штрафные санкции за невыполнение указаний руководства.
Назначить одного человека ответственным за внедрение процессного подхода и решать проблему использования BPM-системы в административном порядке.
Проанализировать узкие места, донастроить бизнес-процессы и провести обучение сотрудников работе в BPM-системе.
Премировать сотрудников, которые освоили использование BPM-системы в полном объеме. Организовать тимбилдинг для сплоченности коллектива и большего принятия всеми сотрудниками ценностей компанией и важности стоящих перед ней задач.
18. Склад логистической компании использует систему искусственного интеллекта (ИИ) для автоматического распределения заказов по зонам хранения. При большом объеме поступлений заказов система допустила ошибку, и заказы оказались распределены неэффективно. Какая технология ИИ здесь используется?
Глубокое обучение.
Экспертная система на основе базы знаний и анализа данных.
Компьютерное зрение.
Робототехника.
19. Установите правильную последовательность этапов анализа больших данных:
1 сбор данных
2 очистка данных
3 обработка данных
4 анализ данных
5 визуализация результатов
6 принятие решений
20. … – это система, которая учится на примерах
Виртуальная реальность
Машинное обучение
Искусственный интеллект
Регрессия
21. Сопоставьте источник данных и его тип:
A. Видео с камеры наблюдения
B. База данных онлайн магазина
C. Сенсор температуры
D. Запрос в поисковике
E. неструктурированный медиафайл
F. покупательское поведение
G. числовой поток
H. лог событий
22. Ритейлер собирает информацию о покупках, активности на сайте, кликах в приложении и отзывах клиентов. Данные поступают из разных источников и в разных форматах. Компания хочет предлагать клиентам персонализированные акции и прогнозировать интерес к новым товарам. Какие шаги необходимы для реализации этой цели?
Перевести все данные в PDF и отправить сотрудникам персональные письма с прикрепленными PDF-файлами.
Собрать данные в одну систему, отфильтровать по приоритету и принимать решения на основании самых важных данных об интересе пользователя к конкретным товарам.
Использовать хранилище больших данных, объединить источники, применить алгоритмы аналитики и рекомендательные системы.
Перевести все данные в формат csv выгрузить в нейросеть и попросить YandexGPT посчитать вероятный прогноз на спрос товара.
23. Сопоставьте задачу и технологию, которая используется для ее решения:
A. Распознавание лиц
B. Автоматическая сортировка писем
C. Помощь врача при диагнозе
D. Умная колонка
E. нейросеть
F. машинное обучение
G. экспертная система
H. голосовой искусственный интеллект
24. К преимуществам использования платформ No-code и Low-code в анализе данных следует отнести быстрое создание моделей без программирования, удобный визуальный … и автоматизацию анализа
25. Для интерпретации полученных результатов Loginom предлагает богатый арсенал средств визуализации, в том числе интерактивные графики и многоуровневые …, что значительно упрощает процесс принятия решений
26. … знаний – это процесс формализации и оформления знаний таким образом, чтобы компьютер мог их использовать
27. Расположите в правильной последовательности этапы внедрения процессного подхода:
1 анализ текущих процессов
2 моделирование AS IS
3 оптимизация процесса
4 моделирование TO BE
5 внедрение изменений
6 оценка результатов
28. Сопоставьте компонент бизнес-процесса с его описанием:
A. Диаграмма BPMN
B. Задача
C. Роль
D. Событие
E. дает графическое представление процесса
F. обозначает действие, выполняемое в процессе
G. обозначает участника, исполняющего процесс
H. обозначает начало, завершение или переход процесса
29. Искусственный интеллект на сегодня … (укажите 3 варианта ответа)
может помогать человеку
умеет обучаться
умеет думать, как человек
может использоваться в повседневной жизни
может полностью заменить человека в ряде профессий
30. … – это графическая схема, показывающая последовательность действий и событий в бизнес-процессе
Гистограмма
Организационная таблица
Диаграмма BPMN
Отчет в PDF
31. Линейная регрессия используется для …
определения групп без обучения
создания базы данных
предсказания числовых значений по одной или нескольким переменным
сжатия файлов
32. Сопоставьте метод анализа с задачей:
A. Кластеризация
B. Линейная регрессия
C. Визуализация
D. Анализ No-code
E. группировка без меток
F. предсказание значений переменной
G. графическое представление данных
H. работа без кода
33. … – это основной элемент бизнес-процесса, описывающий конкретное действие
Сообщение
Событие
Задача
Маршрут
34. Аналитик компании получил набор данных о клиентах: возраст, пол, количество покупок, средний чек. Он хочет выявить группы клиентов с похожим поведением, не зная заранее, сколько таких групп существует. Какое решение будет наиболее подходящим для выполнения этой задачи?
Построить линейную регрессию для прогноза суммы чека и визуализировать результаты.
Выполнить сортировку таблиц по возрасту, полу, количеству покупок и среднему чеку. Подготовить выводы в вербальной форме, используя таблицы.
Применить алгоритм кластеризации (например, k-средних) в Loginom и визуализировать результат для анализа групп.
Удалить столбец «средний чек» и сравнить только пол и возраст. Визуализировать результаты и сделать выводы.
35. Пример больших данных (Big Data) – …
набор данных, содержащий информацию о продажах товаров в магазине за один день
данные, полученные с одного датчика о температуре в комнате за одну неделю
статистика посещений сайта, собранная за несколько лет, с несколькими миллионами уникальных пользователей и запросов
личный дневник пользователя, состоящий из 100 записей за месяц
36. … – это программы, которые могут думать и решать задачи, как человек
Виртуальная реальность
Дополненная реальность
Искусственный интеллект
Алгоритмы машинного обучения
37. … – это тип платформ, которые позволяют выполнять анализ данных с помощью визуального интерфейса, без программирования
BPMN
No-code
Loginom
Workflow
38. В компании внедрена цифровая система моделирования бизнес-процессов. Сотрудники описали бизнес-процессы, реализуемые в отделе закупок, от формирования потребности до заключения договора. Руководство хочет сократить время согласования, повысить прозрачность и автоматизировать контроль сроков. Возникает вопрос: как правильно подойти к дальнейшей оптимизации? Какой шаг будет наиболее эффективным?
Пригласить специалистов для проведения дополнительных исследований по данному вопросу.
Использовать технологии роботизации и виртуальной реальности для решения данных проблем.
Использовать диаграммы BPMN для выявления лишних шагов, настроить автоматические напоминания и контроль статусов.
Использовать функционал мониторинга сторонних сервисов.
39. Сопоставьте понятия и их характеристики:
A. Искусственный интеллект
B. Экспертная система
C. Машинное обучение
D. Нейросеть
E. думает и принимает решения
F. использует знания эксперта
G. учится на примерах
H. по структуре и функциям напоминает мозг человека
40. … – это подход к управлению, при котором внимание сосредоточено на процессах, а не на функциях
Функциональный подход
Административный подход BPMN-диаграмма
Процессный подход
Матричная модель
41. Одним из преимуществ внедрения BPM-систем в организации относятся повышение … процессов – то есть BPM-системы позволяют руководителям видеть полную картину текущих процессов, отображая статус каждого из них в реальном времени, что помогает отслеживать выполнение задач и оперативно реагировать на возникающие проблемы
42. Компания по доставке товаров в реальном времени получает информацию с датчиков: температура, местоположение, скорость движения, сообщения от водителей. Ежедневно собираются гигабайты данных. Руководство хочет использовать эти данные для оптимизации маршрутов и прогнозирования задержек. Какое решение лучше всего подойдет для работы с такими данными?
Ввести ручной журнал учета маршрутов, куда вносить только ключевые данные, полученные с датчиков.
Использовать Excel-таблицы для сортировки и распределения данных по типам и источникам получения.
Использовать технологию дополненной реальности для сортировки данных.
Внедрить платформу анализа больших данных и алгоритмы предсказания на основе машинного обучения.
43. … – это система, предназначенная для анализа, моделирования и оптимизации бизнес-процессов
Hadoop
BPM-система
Диаграмма BPMN
Планировщик задач
44. Примерами применения искусственного интеллекта в повседневной жизни являются такие решения, как … (укажите 2 варианта ответа)
голосовой помощник
умная колонка
3D-принтер
блокчейн
big data
45. Расположите в правильной последовательности этапы работы с голосовым помощником:
1 пользователь дает команду голосовому помощнику
2 система распознает речь пользователя
3 система выбирает ответ пользователю
4 система озвучивает ответ пользователю
46. Модель AS IS – это модель … состояния процесса
47. В школе установили систему распознавания лиц для автоматической регистрации учеников при входе. Однако у некоторых учащихся система иногда не распознает лицо с первого раза, особенно при измененной прическе или если учащийся приходит в медицинской маске. Какие технологии и методы используются в этой системе?
Электронный журнал и камера наблюдения.
Искусственная нейросеть и компьютерное зрение.
Виртуальная реальность и дополненная реальность.
48. Сопоставьте тип системы с ее функцией:
A. BPM-система
B. ERP-система
C. Workflow-система
D. CRM-система
E. автоматизация бизнес-процессов
F. управление ресурсами организации
G. контроль последовательности задач
H. управление отношениями с клиентами