игра брюс 2048
Главная / Искусственный интеллект и робототехника / Проектирование систем искусственного интеллекта / Тест 2

Проектирование систем искусственного интеллекта - тест 2

Упражнение 1:
Номер 1
Что служит основой логического подхода построения систем искусственного интеллекта?

Ответ:

 (1) логика 

 (2) булева алгебра 

 (3) тригонометрия 

 (4) теория вероятности 


Номер 2
Что представляет собой система искусственного интеллекта, построенная на логическом принципе?

Ответ:

 (1) машину доказательства теорем 

 (2) программу вычисления значений по формулам 

 (3) систему решения простых алгебраических вычислений 

 (4) программу решения тригонометрических задач 


Номер 3
Чем определяется мощность системы искусственного интеллекта, построенная на логическом принципе?

Ответ:

 (1) скоростью обработки транзакций 

 (2) возможностями генератора целей 

 (3) машиной доказательства теорем 

 (4) качеством полученных результатов 


Упражнение 2:
Номер 1
Где хранятся исходные данные системы искусственного интеллекта, построенной на логическом принципе и в виде чего?

Ответ:

 (1) на листке бумаге и в виде записей 

 (2) в таблице excel и в виде закодированных правил 

 (3) в базе данных и в виде аксиом 


Номер 2
Что позволило логическому подходу придать большей выразительности?

Ответ:

 (1) нечеткая логика 

 (2) теория вероятности 

 (3) логика предикатов 

 (4) математическая статистика 


Номер 3
В нечеткой логике правдивость высказывания может принимать следующие значения?

Ответ:

 (1) только значение 1 или 0 

 (2) значения не входящие в промежуток от 0 до 1 

 (3) значения 1 и 0 и промежуточные значения 

 (4) значение от 0 до 9 


Упражнение 3:
Номер 1
Что понимается под структурным подходом построения систем искусственного интеллекта?

Ответ:

 (1) построение системы ИИ основанной на нечеткой логике 

 (2) построение системы ИИ основанной на булевой алгебре  

 (3) построение системы путем имитации деятельности человека 

 (4) построение системы ИИ путем моделирования структуры человеческого мозга 


Номер 2
Что означает слово "персептрон"?

Ответ:

 (1) чувствительность 

 (2) восприятия 

 (3) распознавание 


Номер 3
Кто из ученых первым попробовал смоделировать структуру человеческого мозга?

Ответ:

 (1) Винер 

 (2) Тьюринг 

 (3) Розенблатт 

 (4) Виттгенштейн 


Упражнение 4:
Номер 1
Что является основной моделирующей единицей в персептронах?

Ответ:

 (1) аксон 

 (2) дендрит 

 (3) нейрон 

 (4) синапс 


Номер 2
Существует большое количество моделей основанных на структуре человеческого мозга. По каким характеристикам они различаются?

Ответ:

 (1) по строению нейронов 

 (2) по топологии связей между нейронами 

 (3) по алгоритму обучения 


Номер 3
Могут нейронные сети решать задачи классификации, прогнозирования, кластеризации?

Ответ:

 (1) да 

 (2) нет 


Упражнение 5:
Номер 1
Какие бывают архитектуры нейронных сетей?

Ответ:

 (1) синхронные 

 (2) слоистые 

 (3) асинхронные 

 (4) структурированные 

 (5) полносвязные 


Номер 2
Что происходит в синхронных нейронных сетях?

Ответ:

 (1) в каждый момент времени свое состояние меняет лишь один нейрон 

 (2) состояние меняется сразу у целой группы нейронов, как правило, у всего слоя 


Номер 3
Что происходит в асинхронных нейронных сетях?

Ответ:

 (1) в каждый момент времени свое состояние меняет лишь один нейрон 

 (2) состояние меняется сразу у целой группы нейронов, как правило, у всего слоя 


Упражнение 6:
Номер 1
На что обращается наибольшее внимание при построении системы искусственного интеллекта по эволюционному подходу?

Ответ:

 (1) построение начальной модели 

 (2) структуру системы 

 (3) правила изменения 

 (4) составные элементы системы 


Номер 2
Может ли модель основанная на эволюционном подходе быть построена на основе нейронных сетей?

Ответ:

 (1) да 

 (2) нет 


Номер 3
Что лежит в основе моделей эволюционного подхода?

Ответ:

 (1) теория нейронных сетей 

 (2) эволюционный алгоритм обучения 

 (3) набор логических правил 


Упражнение 7:
Номер 1
Что известно при построении имитационной системы в "виде черного ящика"?

Ответ:

 (1) входные значения 

 (2) управляющее воздействие 

 (3) информационные ресурсы 

 (4) выходные значения 


Номер 2
Что лежит в основе имитационного подхода построения систем искусственного интеллекта?

Ответ:

 (1) системный анализ 

 (2) теория игр 

 (3) "черный ящик" 

 (4) data mining 


Номер 3
Что является недостатком имитационного подхода?

Ответ:

 (1) низкая информационная способность 

 (2) отсутствие контроля над процессом происходящем в "черном ящике" 

 (3) необратимость процесса обучения 


Упражнение 8:
Номер 1
Какое свойство моделируется при имитационном подходе?

Ответ:

 (1) восприятия действительности 

 (2) понимание 

 (3) способность копировать, то что делают другие 

 (4) распознавание объектов 


Номер 2
Что представляет собой "черный ящик"?

Ответ:

 (1) устройство преобразующее входные значения в выходные, с наличия информации о внутренней структуре 

 (2) устройство преобразующее входные значения в выходные, без наличия информации о внутренней структуре 

 (3) алгоритм построения имитационной модели 


Номер 3
Способны ли модели эволюционного подхода освобождать разработчика от построения модели и переносить эту деятельность на алгоритм модификации?

Ответ:

 (1) да 

 (2) нет 


Упражнение 9:
Номер 1
Почему логические методы характерны большой трудоемкостью?

Ответ:

 (1) так как в этих методах возможен полный перебор 

 (2) большая совокупность входных значений 

 (3) отсутствие эффективной реализации вычислительного процесса 


Номер 2
Могут ли нейронные сети работать в условии неполной информации об окружающей среде?

Ответ:

 (1) да 

 (2) нет 


Номер 3
На чем основана теория эволюции?

Ответ:

 (1) наследственность 

 (2) адаптация 

 (3) изменчивость 

 (4) отбор 

 (5) восприятия 


Упражнение 10:
Номер 1
Чем определяется выбор активационной функции?

Ответ:

 (1) спецификой поставленной задачи 

 (2) ограничениями, накладываемыми некоторыми алгоритмами обучения 


Номер 2
Что вычисляет активационная функция нейронной сети?

Ответ:

 (1) выходной сигнал нейрона 

 (2) входной сигнал нейрона 

 (3) вес нейрона 


Номер 3
Как определяется текущее состояние нейрона?

Ответ:

 (1) как взвешенная сумма его входов 

 (2) как взвешенная сумма его выходов 

 (3) как взвешенная сумма его весов 




Главная / Искусственный интеллект и робототехника / Проектирование систем искусственного интеллекта / Тест 2