Тесты на тему "СИНЕРГИЯ Нейронные сети и машинное обучение Тест 100 баллов 2024 год"

СИНЕРГИЯ Нейронные сети и машинное обучение (Темы 1-5 Итоговый тест)
МТИ МосТех МосАП МФПУ Синергия Тест оценка ОТЛИЧНО
2024 год

Ответы на 60 вопросов
Результат – 100 баллов
С вопросами вы можете ознакомиться до покупки

Описание работы

СИНЕРГИЯ Нейронные сети и машинное обучение (Темы 1-5 Итоговый тест)
МТИ МосТех МосАП МФПУ Синергия Тест оценка ОТЛИЧНО
2024 год

Ответы на 60 вопросов
Результат – 100 баллов
С вопросами вы можете ознакомиться до покупки

ВОПРОСЫ:

УЧЕБНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
Тема 1. Введение в машинное обучение
Тема 2. Задачи машинного обучения
Тема 3. Методы обучения нейронных сетей
Тема 4. Глубокое обучение и нейросети
Тема 5. Ассоциативные запоминающие нейронные сети
Литература

1. "Обучение без учителя" характеризуется отсутствием:
2. "Обучение с учителем" это:
3. Активационной функцией называется:
4. Алгоритм k-средних предназначен для решения задачи:
5. Большие данные – это:
6. 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?
7. В какие игры нейросеть еще не научилась обыгрывать человека?
8. В каких условиях используется дерево решений в процессе формирование решений
9. В каком случае многослойные сети не могут привести к увеличению вычислительной мощности по сравнению с однослойной сетью?
10. В чем отличие нейросетевых технологий от обычных экспертных систем
11. Вопрос о выборе шага при применении процедуры обучения решается следующим образом:
12. Дендритами называются:
13. Допустим, нам нужно рассчитать необходимые параметры для создания обшивки самолета. Какая из областей машинного обучения нам в этом пригодится?
14. Если на данной обучающей паре символ персептрона не совпадает с нужным ответом, то:
15. Если сеть имеет очень большое число нейронов в скрытых слоях, то:
16. Если сеть содержит два промежуточных слоя, то она моделирует:
17. Запускаем обучающий вектор Х. В каком случае весовые значения не нужно изменять?
18. 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?
19. 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?
20. Искусственный нейрон
21. К какому времени относятся первые упоминания об искусственно созданных человекоподобных существах?
22. Как происходит обучение нейронной сети?
23. Какие виды обучения нейронных сетей вы знаете?
24. Какие сети характеризуются отсутствием памяти?
25. Какой из видов машинного обучения основывается на взаимодействии обучаемой системы со средой?
26. Когда говорят о нейронных сетях и машинном обучении, часто упоминают закон Мура. В чем его суть?
27. Кто создал первую модель искусственных нейронных сетей?
28. Наиболее редко на практике применяются методы машинного обучения, основанные на:
29. Нейронная сеть является обученной, если:
30. 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?
31. Объем исследований и разработок в области нейронных сетей резко возрос в настоящее время благодаря тому, что
32. Особых успехов нейросети достигли в работе с изображениями. Но что из этого нейросети не могут сделать?
33. Паралич сети может наступить, когда:
34. Подаем на вход персептрона вектор A. В каком случае весовые значения нужно уменьшать?
35. Подаем на вход персептрона вектор а. В каком случае весовые значения нужно увеличивать?
36. Программа от Google научилась рисовать на основе эскизов, сделанных людьми. Что при этом учитывала программа?
37. Процессом обучения нейронной сети называют:
38. Реализация метода обучения с учителем не нуждается в:
39. С помощью каких инструментов формируется решение в условиях неопределенности
40. С помощью каких инструментов формируется решение в условиях определенности
41. С помощью каких инструментов формируется решение в условиях риска
42. Сверточные нейронные сети наиболее эффективно применяются для решения задач:
43. Сети прямого распространения - это:
44. Сети с обратными связями - это:
45. Сеть Хопфилда заменяется на сеть Хэмминга, если:
46. Сетью без обратных связей называется сеть
47. Синапсами называются:
48. Сколько слоев может содержать персептрон?
49. Современную историю искусственного интеллекта связывают с появлением обучающих алгоритмов. Их существует множество типов, и среди них — алгоритмы сортировки. Какой из них считается самым простым?
50. Стратегия избежания локальных минимумов при сохранении стабильности заключается в
51. Теорема о "зацикливании" персептрона утверждает, что:
52. Теорема о двухслойности персептрона утверждает, что:
53. Теорема о сходных персептронах утверждает, что:
54. У машинного обучения есть ряд задач. Как называется та, что направлена на предсказание значения той или иной непрерывной числовой величины для входных данных?
55. Что называется "эпохой" в алгоритме обучения персептрона?
56. Что называется обучающей выборкой для обучения персептрона?
57. Что называют нейронами Кохонена?
58. Что необходимо выполнить, чтобы нейросеть могла помочь в формировании решения:
59. Что такое множество весовых значений нейрона?
60. Что является входом искусственного нейрона?