A) Mesterséges intelligencia B) Analóg integráció C) Automatizált intelligencia D) Fejlett intelligencia
A) Egy gép energiafogyasztásának meghatározására szolgáló teszt B) Egy gép azon képességének tesztje, hogy képes-e az embertől megkülönböztethetetlen intelligens viselkedést tanúsítani. C) Egy gép fizikai erejének értékelésére szolgáló teszt D) A gép feldolgozási sebességének mérésére szolgáló teszt
A) Python B) Ruby C) C++ D) Java
A) A mesterséges intelligencia egy olyan részhalmaza, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy adatokból tanuljanak. B) A hardverkomponensek összeszerelésének folyamata C) A gépek kézi programozásának technikája D) Módszer a hálózati biztonság javítására
A) Egy program grafikai tervezéshez B) Zenei kompozíciós program C) Egy program a virtuális valóság játékhoz D) Egy program, amely szimulálja az emberi felhasználókkal való beszélgetést
A) Hálózati logisztikai teljesítmény B) Nemlineáris nyelvi minta C) Természetes nyelvi feldolgozás D) Neurális tanulási protokoll
A) Hangjelek elemzése B) Az emberi látás utánzása és objektumok azonosítása képeken vagy videókon C) Véletlenszerű pixelminták generálása D) Számítógépes hardverkomponensek tesztelése
A) A legrövidebb út megtalálása egy gráfban B) A számítógép memóriahasználatának optimalizálása C) Hibák felderítése az adatokban D) Véletlen számok generálása
A) Rekurrens neurális hálózat B) Robusztus neuron navigátor C) Gyors értesítő csomópont D) Szabályos numerikus jelölés
A) Egy hipotetikus jövőbeli pont, amikor a mesterséges intelligencia meghaladja az emberi intelligenciát és irányítást. B) Egyfajta gépi tanulási algoritmus C) Az adatok összetettségének mérőszáma D) Időjárás-manipulációs technika
A) 1972 B) 1956 C) 1980 D) 1965
A) Tudás reprezentáció B) Tanulás C) Kvantumszámítástechnika D) Érvelés
A) OpenAI B) Microsoft C) Intel D) IBM
A) Konvolúciós neurális hálózat B) Rekurrens neurális hálózat C) Transformer architektúra D) Perceptron
A) Ajánló rendszerek B) Fejlett webkereső motorok C) Virtuális asszisztensek D) Önvezető járművek
A) Pszichológia B) Nyelvészet C) Asztrográfia D) Neurotudomány
A) Állapotterek keresése B) Kvantum összefonódás C) Formális logika D) Mesterséges neurális hálózatok
A) 2020-as évek B) 1990-es évek C) 2010-es évek D) 2000-es évek
A) Alacsonyabb energiafogyasztás B) Csökkenő számítási teljesítmény C) Létezéshez kapcsolódó kockázatok D) Csökkentett szoftver komplexitás
A) Nem voltak képesek kezelni semmilyen formában hiányos információt. B) A korai mesterséges intelligencia nem volt képes logikai következtetéseket levonni. C) Ezek az algoritmusok egy „kombinatorikus robbanásnak” vannak kitéve, ami azt jelenti, hogy a problémák mérete növekedésével exponenciálisan lassabbak lesznek. D) Ezek az algoritmusok minden lépésben emberi beavatkozást igényeltek.
A) Az emberek gyors, ösztönös ítéleteket használnak, ahelyett, hogy lépésről lépésre következtetnének. B) Az emberek előre meghatározott algoritmusok alapján oldják meg a problémákat. C) Az emberek kizárólag logikai következtetésekre támaszkodnak, hasonlóan a korai mesterséges intelligencia modellekhez. D) Az emberek kizárólag ösztön és valószínűségi következtetések kombinációját használják.
A) Több cél, amelyeket egyidejűleg kell elérni. B) Véletlenszerűen kiosztott feladatok, amelyeknek nincs meghatározott sorrendje. C) Nincs egyértelmű cél vagy preferencia. D) Egy konkrét cél.
A) Transzfer tanulás B) Megerősítéses tanulás C) Felügyelt tanulás D) Felügyelet nélküli tanulás
A) A besorolás kategóriákat jósol, míg a regresszió numerikus függvényeket vezet le. B) A besorolás a felügyelt tanulás egyik típusa. C) A regresszió több adatot igényel, mint a besorolás. D) A besorolás neurális hálózatokat használ, a regresszió nem.
A) Információkeresés B) Beszédszintézis C) Gépi fordítás D) Szóbeágyazás
A) Rekurrenális neurális hálózatok (RNN) B) Transzformátorok C) Konvolúciós neurális hálózatok (CNN) D) Generatív, előre betanított transzformátorok (GPT)
A) Objektumok követése. B) Szöveges érzelmek elemzése. C) Beszéd felismerése. D) Képek besorolása.
A) Versenyhelyzeti keresés. B) Grádienstés. C) Helyi keresés. D) Részecske-csoport optimalizálás.
A) Cél-közvetítéses elemzés. B) Visszatáplálási algoritmus. C) Csoportintelligencia algoritmusok. D) Matematikai optimalizálás.
A) Grádienstés. B) Hangyák által vezérelt optimalizálás. C) Részecskecsapat-optimalizálás. D) Evolúciós számítás.
A) Evolúciós számítás. B) Deduktív következtetés. C) Részecskecsoport-optimalizálás. D) Induktív következtetés.
A) Csoportintelligencia algoritmusokat alkalmaz. B) Optimalizáláshoz gradienslejtés szükséges. C) A következtetés nem eldönthető, ami azt jelenti, hogy nehézkesen kezelhető. D) Igazságértékeket rendel a 0 és 1 közötti tartományban.
A) Részecskecsoport-optimalizálás. B) Evolúciós számítás. C) Grádienstés. D) Hangyák által vezetett optimalizálás.
A) Bayes-hálózatok B) Kalman-szűrők C) Dinamikus döntési hálózatok D) Markov-döntési folyamatok
A) Mechanizmustervezés B) Döntéshozatal elemzése C) Információérték-elmélet D) Várható érték-maximalizációs algoritmus
A) K-legközelebbi szomszéd algoritmus B) Döntési fa C) Támogatási vektor gép D) Naive Bayes osztályozó
A) Döntési fa B) Naive Bayes osztályozó C) Támogatási vektor gép D) K-legközelebbi szomszéd algoritmus
A) Bayesi hálózatok B) Osztályozók C) Neuronhálózatok D) Szabályozók
A) Támogatási vektor gép B) K-legközelebbi szomszéd algoritmus C) Döntési fa D) Naive Bayes osztályozó
A) Rejtett Markov-modellek B) Döntéshozatal elemzése C) Dinamikus döntési hálózatok D) Játékelmélet
A) Előrepropagáció B) Grádienstés C) Sztokasztikus grádienstés D) Visszafelé propagáció
A) 84% B) 53% C) 90% D) 75%
A) AI etikai irányelvek B) Blockchain-alapú ellenőrzés C) Személyazonosság igazolása D) Digitális aláírások
A) Stuart J. Russell B) Wendell Wallach C) Stephen Hawking D) Eliezer Yudkowsky
A) Felügyeleti célokra használt drónok B) Autonóm, halálos fegyver C) Hagyományos lőfegyver D) Kibervédelemhez használt eszköz
A) 10% B) 25% C) 50% D) Körülbelül 4%
A) 2023 február B) 2025 május C) 2017 december D) 2024 július
A) Elosztási igazságosság B) Előrejelző igazságosság C) Eljárási igazságosság D) Képviseleti igazságosság
A) Osztályozók B) Bayes-hálózatok C) Neuronhálózatok D) Vezérlők
A) Információs túlterhelés B) Megérdésekkel való elfogultság C) Szűrőbuborékok D) Visszhangkamrák
A) 75% B) 84% C) 53% D) 90%
A) Számok B) Arcok C) Szegélyek D) Egész objektumok
A) 2024 B) 2019 C) 2021 D) 2023
A) Markov-döntési folyamatok B) Dinamikus Bayes-hálózatok C) Játékelmélet D) Mechanizmustervezés
A) 75% B) Pontosan 61% C) 50% D) 80%
A) Sakk és Go (kő-papír-kő). B) Valós idejű stratégiai játékok. C) Olyan tökéletlen információval játszható játékok, mint például a póker. D) A Jeopardy! vetélkedőműsorok.
A) 50% B) 5% C) 10% D) 20%
A) TensorFlow. B) PyTorch. C) Keras. D) Scikit-learn.
A) 50% B) 22% C) 75% D) 5%
A) Google B) Microsoft C) Amazon D) Apple
A) IBM B) DeepMind C) Google D) Microsoft
A) 25 millió dollár B) 100 millió dollár C) 50 millió dollár D) 10 millió dollár
A) Claude B) Gemini C) Prolog D) ChatGPT
A) Google Asszisztens B) Siri C) Cortana D) Alexa
A) 47% B) 25% C) 60% D) 9%
A) Ök nem használhatók kereskedelmi célokra. B) A beépített biztonsági intézkedések hatástalanokká válhatnak a megfelelő képzés hiányában. C) Az architektúrájuk és a paramétereik titkosak. D) Folyamatos internetkapcsolat szükséges a működésükhöz.
A) Nyelvek fordítása valós időben. B) Képek elemzése és értelmezése. C) A jövőbeli tőzsdei trendek előrejelzése. D) Szövegek generálása a szavak közötti szemantikai kapcsolatok alapján.
A) 10-szer B) 20-szer C) 15-szer D) 5-szer
A) Watson B) MuZero C) Deep Blue D) AlphaStar
A) 30% B) 15% C) 47% D) 9%
A) Elon Musk B) Geoffrey Hinton C) Tim Cook D) Bill Gates
A) Természetes nyelvi feldolgozás B) Valószínűségi modellek C) Különböző topológiai megközelítések D) Monte Carlo fa-keresés
A) Susquehanna B) Fukushima C) Three Mile Island D) Palisades atomerőmű
A) Tesla, SpaceX, Uber, Lyft B) Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms, Microsoft C) Coca-Cola, PepsiCo, Red Bull, Monster D) Nike, Adidas, Puma, Reebok
A) 4,0 billió dollár B) 3,5 billió dollár C) 2,7 billió dollár D) 1,5 billió dollár
A) Automatizációs vezető (CAO) B) Technológiai vezető (CTO) C) Adatvezető (CDO) D) Információs vezető (CIO)
A) A pontos információk népszerűsítése. B) A felhasználói aktivitás maximalizálása. C) A tartalmi sokszínűség növelése. D) A hamis információk terjedésének csökkentése.
A) Tajvan B) Szingapúr C) Japán D) Egyesült Államok
A) Stuart J. Russell B) Wendell Wallach C) Eliezer Yudkowsky D) Stephen Hawking
A) Huang-törvény. B) Moore-törvény. C) Gibson-törvény. D) Bell-törvény.
A) Microsoft B) Talen Energy C) Constellation Energy D) Amazon
A) OpenAI B) Google DeepMind C) Microsoft D) Alibaba Group
A) Etikus számítástechnika B) Számítástechnikai etika C) Morális robotika D) Mesterséges intelligencia etika
A) 2015 B) 2014 C) 2016 D) 2013
A) Hamis videók (deepfakes) B) Szintetikus média C) Mesterséges intelligencia által generált másolatok D) Hamis képek
A) 90% B) 30% C) 50% D) 70%
A) MuZero B) Watson C) Deep Blue D) AlphaGo
A) Adat titkosítás B) Felhőalapú tárolás C) Blockchain technológia D) Differenciális adatvédelem
A) Dinamikus Bayes-hálózatok B) Döntésteória C) Kalman-szűrők D) Várható érték-maximalizációs algoritmus
A) 12% B) 8% C) 10% D) 5%
A) Gemini Deep Think B) Qwen2-Math C) rStar-Math D) AlphaTensor
A) 5% B) 10% C) 3% D) 7%
A) Deep Blue B) AlphaStar C) MuZero D) Watson
A) Mindkét irányban B) Visszafelé C) Egy irányban D) Váratlanul
A) 2026 B) 2028 C) 2030 D) 2025
A) DALL-E B) ChatGPT C) GPT-3 D) AlphaGo
A) AlphaStar B) MuZero C) SIMA D) Pluribus
A) Gemini Deep Think B) Qwen-7B C) rStar-Math D) AlphaTensor
A) 7% B) 3% C) 10% D) 5%
A) Alan Turing. B) Jensen Huang. C) Gordon Moore. D) John McCarthy. |