Umetna inteligenca - Test
A) Analogna integracija B) Umetna inteligenca C) Napredna obveščevalna dejavnost D) Avtomatizirana inteligenca
A) Preizkus sposobnosti stroja, da pokaže inteligentno vedenje, ki ga ni mogoče razlikovati od človeškega. B) Test za merjenje hitrosti obdelave podatkov v stroju C) Preskus za določanje porabe energije stroja D) Test za oceno fizične moči stroja
A) Java B) Ruby C) Python D) C++
A) Postopek sestavljanja sestavnih delov strojne opreme B) Metoda za izboljšanje varnosti omrežja C) Tehnika za ročno programiranje strojev D) Podvrsta umetne inteligence, ki omogoča strojem, da se učijo iz podatkov.
A) Vozlišče za hitro obveščanje B) Ponavljajoče se nevronsko omrežje C) Redni številski zapis D) Robustni navigator nevronov
A) Optimizacija uporabe pomnilnika v računalniku B) Generiranje naključnih številk C) Iskanje najkrajše poti v grafu D) Odkrivanje napak v podatkih
A) Ustvarjanje naključnih vzorcev slikovnih pik B) Analiziranje zvočnih signalov C) Preizkušanje komponent računalniške strojne opreme D) Posnemanje človeškega vida in prepoznavanje predmetov na slikah ali videoposnetkih
A) Program za grafično oblikovanje B) Program za igranje iger v navidezni resničnosti C) Program za sestavljanje glasbe D) Program, ki simulira pogovor s človeškimi uporabniki
A) vrsta algoritma za strojno učenje B) Hipotetična točka v prihodnosti, ko bo umetna inteligenca presegla človeško inteligenco in nadzor. C) Tehnika manipulacije z vremenom D) Merilo kompleksnosti podatkov
A) Nelinearni jezikovni vzorec B) Protokol nevronskega učenja C) Mrežna logistična zmogljivost D) Obdelava naravnega jezika
A) 1965 B) 1972 C) 1956 D) 1980
A) Razmišljanje B) Kvantno računalništvo C) Predstavljanje znanja D) Učenje
A) Intel B) IBM C) OpenAI D) Microsoft
A) Transformatorska arhitektura B) Konvolucijska nevronska mreža C) Perceptron D) Rekurentna nevronska mreža
A) Sistemi za priporočila B) Napredni spletni iskalniki C) Avtonomna vozila D) Virtualni pomočniki
A) Linguistika B) Psihologija C) Nevroznanost D) Astronomska znanost
A) Formalna logika B) Kvantna prepletenost C) Iskanje v prostoru stanj D) Umetna nevronska omrežja
A) 2010-ta B) 2000-ta C) 1990-ta D) 2020-ta
A) Zmanjšana računska moč B) Manjša poraba energije C) Zmanjšana kompleksnost programske opreme D) Egzistencialne nevarnosti
A) Niso mogli obdelovati nobenega oblike nepopolnih informacij. B) Zgodnja umetna inteligenca ni mogla opravljati logičnih sklepov. C) Ti algoritmi so zahtevali človeški vmesnik za vsak korak. D) Pri njih pride do 'kombinatorne eksplozije', kjer postanejo eksponentno počasnejši, ko se problemi povečajo.
A) Ljudje uporabljajo hitre, intuitivne sodbe, namesto postopnega sklepanja. B) Ljudje se zanašajo izključno na logične sklepe, podobno kot zgodnji modeli umetne inteligence. C) Ljudje uporabljajo kombinacijo intuicije in verjetnostnega razmišljanja, izključno. D) Ljudje rešujejo probleme tako, da upoštevajo preddefinirane algoritme.
A) Ni jasnega cilja ali preference. B) Specifičen cilj. C) Več ciljev, ki jih je treba doseči hkrati. D) Naloge, ki so dodeljene naključno in brez določenega vrstnega reda.
A) Učenje s krepitvijo B) Učenje z nadzorom C) Učenje brez nadzora D) Prenosno učenje
A) Regresija zahteva več podatkov kot klasifikacija. B) Klasifikacija uporablja nevronske mreže, regresija pa jih ne. C) Klasifikacija napoveduje kategorije, medtem ko regresija ugotavlja numerične funkcije. D) Klasifikacija je vrsta nenadzarovanega učenja.
A) Pridobivanje informacij B) Sintetiziranje govora C) Vgraditev besed (word embedding) D) Strojni prevod
A) Generativni transformatorji, predhodno usposobljeni (GPT) B) Transformatorji C) Rekurentne nevronske mreže (RNN) D) Konvolucijske nevronske mreže (CNN)
A) Prepoznava govora. B) Analiza čustvenega tonala v besedilu. C) Sledenje objektom. D) Razvrščanje slik.
A) Metoda gradientnega spusta. B) Lokalno iskanje. C) Iskanje v nasprotujočih se okoljih (adversarialni iskalnik). D) Optimizacija s pomočjo rojení delcev (particle swarm optimization).
A) Algoritem backpropagation. B) Algoritmi za inteligentno delovanje česar. C) Matematična optimizacija. D) Analiza sredstev in ciljev.
A) Metoda gradientnega spusta. B) Evolucijski algoritem. C) Optimizacija s kolonijami mravelj. D) Optimizacija s čapljami.
A) Induktivno razmišljanje. B) Deduktivno razmišljanje. C) Optimizacija s pomočjo česar je podobnega rojenju. D) Evolucijsko računalništvo.
A) Približuje stopnje resničnosti med 0 in 1. B) Ugotavljanje je nedoločljivo, kar ga otežuje. C) Uporablja algoritme, ki temeljijo na inteligenci črede. D) Za optimizacijo zahteva uporabo metode gradientnega spusta.
A) Optimizacija s pomočjo kolonij mravljic (ant colony optimization). B) Evolucijski izračun. C) Metoda gradientnega spusta. D) Optimizacija s pomočjo čopičev (particle swarm optimization).
A) Bayesianove mreže B) Dinamične mreže odločanja C) Markovove procese odločanja D) Kalmanovi filtri
A) Teorija informacijske vrednosti B) Algoritem pričakovanj in maksimizacije C) Analiza odločanja D) Pobuda mehanizmov
A) Algoritem najbližjih sosedov (K-nearest neighbor) B) Naivni Bayesov klasifikator C) Stroj za podpiranje vektorjev D) Odločitveno drevo
A) Algoritem najbližjih sosedov B) Naivni Bayesov klasifikator C) Odločitveno drevo D) Stroj za podporne vektorje
A) Nevronske mreže B) Bayesove mreže C) Razvrščalniki D) Krmilniki
A) Naivni Bayesov klasifikator B) Odločitveno drevo C) Stroj za podporo vektorjem D) Algoritem K najbližjih sosedov
A) Analizo odločanja B) Dinamične odločilne mreže C) Skrite Markovljeve modele D) Teorijo iger
A) Ponarejene slike B) Klonirane vsebine, ustvarjene z umetno inteligenco C) Globoke ponarejenine (deepfakes) D) Sintetični mediji
A) Številke B) Celotni objekti C) Lica D) Robovi
A) AlphaStar B) Pluribus C) MuZero D) SIMA
A) Google DeepMind B) Microsoft C) OpenAI D) Alibaba Group
A) Keras. B) PyTorch. C) TensorFlow. D) Scikit-learn.
A) Zmanjšanje širjenja napačnih informacij. B) Izboljšanje raznolikosti vsebine. C) Spodbujanje natančnih informacij. D) Povečanje angažiranosti uporabnikov.
A) Etični smernice za umetno inteligenco B) Digitalni podpisi C) Preverjanje s pomočjo tehnologije blockchain D) Akreditacije osebnosti
A) Claude B) ChatGPT C) Prolog D) Gemini
A) 84% B) 53% C) 75% D) 90%
A) Orodje za kibernetsko varnost. B) Avtonomno orožje, ki povzroča smrt. C) Droni, ki se uporabljajo za nadzor. D) Konvencionalno strelno orožje.
A) Klasifikatorji B) Nevronske mreže C) Bayesove mreže D) Krmilniki
A) Talen Energy B) Microsoft C) Constellation Energy D) Amazon
A) MuZero B) Watson C) AlphaStar D) Deep Blue
A) Coca-Cola, PepsiCo, Red Bull, Monster B) Nike, Adidas, Puma, Reebok C) Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms, Microsoft D) Tesla, SpaceX, Uber, Lyft
A) Prevajanje jezikov v realnem času. B) Analiza in interpretacija slik. C) Ustvarjanje besedila na podlagi semantičnih povezav med besedami. D) Napovedovanje prihodnjih trendov na borzi.
A) $2,7 trilijona B) $1,5 trilijona C) $3,5 trilijona D) $4,0 trilijona
A) AlphaGo B) GPT-3 C) ChatGPT D) DALL-E
A) Obdelava naravnega jezika B) Verjetnostni modeli C) Monte Carlo drevesna iskanja D) Različni topološki pristopi
A) Mooreov zakon. B) Gibsonov zakon. C) Bellov zakon. D) Huangov zakon.
A) Računalniška moralnost B) Moralna robotika C) Etično računalništvo D) Etični vidiki umetne inteligence
A) Algoritem pričakovanj in maksimizacije B) Kalmanovi filtri C) Teorija odločanja D) Dinamične Bayesianove mreže
A) 12% B) 5% C) 10% D) 8%
A) 7% B) 10% C) 3% D) 5%
A) 90% B) 75% C) 53% D) 84%
A) 10% B) Približno 4% C) 50% D) 25%
A) Stuart J. Russell B) Wendell Wallach C) Stephen Hawking D) Eliezer Yudkowsky
A) Gordon Moore. B) John McCarthy. C) Jensen Huang. D) Alan Turing.
A) 7% B) 10% C) 5% D) 3%
A) 100 milijonov dolarjev B) 10 milijonov dolarjev C) 50 milijonov dolarjev D) 25 milijonov dolarjev
A) DeepMind B) IBM C) Microsoft D) Google
A) MuZero B) AlphaGo C) Watson D) Deep Blue
A) Vgrajeni varnostni ukrepi se lahko z učenjem oslabijo in postanejo neučinkoviti. B) Za njihovo delovanje je potrebna stalna povezava z internetom. C) Ne morejo se uporabljati za komercialne namene. D) Njihova arhitektura in parametri so skriti.
A) 90% B) 70% C) 30% D) 50%
A) Gemini Deep Think B) rStar-Math C) AlphaTensor D) Qwen2-Math
A) Amazon B) Microsoft C) Apple D) Google
A) Teorija iger B) Dinamične Bayesove mreže C) Načinovanje mehanizmov D) Markovske odločitvene procese
A) Direktor za tehnologijo (CTO) B) Direktor za informacijsko tehnologijo (CIO) C) Direktor za avtomatizacijo (CAO) D) Direktor za podatke (CDO)
A) 2019 B) 2023 C) 2024 D) 2021
A) Jedrska elektrarna Palisades B) Jedrska elektrarna Fukushima C) Jedrska elektrarna Three Mile Island D) Jedrska elektrarna Susquehanna
A) Natančno 61% B) 80% C) 50% D) 75%
A) Potrditvena pristranost B) Filtri C) Preobremenjenost z informacijami D) Mehurčki odmevov
A) Tehnologija blockchain B) Skladiščenje v oblaku C) Diferencialna zasebnost D) Šifriranje podatkov
A) Pravičnost zastopanosti B) Predvidljiva pravičnost C) Postopkovna pravičnost D) Distributivna pravičnost
A) AlphaStar B) MuZero C) Deep Blue D) Watson
A) 2016 B) 2013 C) 2015 D) 2014
A) Cortana B) Alexa C) Google Assistant D) Siri
A) AlphaTensor B) rStar-Math C) Gemini Deep Think D) Qwen-7B
A) Metoda najnižje točke (gradient descent) B) Nazaj propogacijo (backpropagation) C) Naprej propogacijo (forward propagation) D) Stohastična metoda najnižje točke (stochastic gradient descent)
A) Igre z nepopolnimi informacijami, kot je poker. B) Telemrežne oddaje Jeopardy! C) Strateške igre v realnem času. D) Šah in Go.
A) 2028 B) 2025 C) 2026 D) 2030
A) Tim Cook B) Bill Gates C) Elon Musk D) Geoffrey Hinton
A) Februar 2023 B) Julij 2024 C) December 2017 D) Maj 2025
A) Stephen Hawking B) Eliezer Yudkowsky C) Stuart J. Russell D) Wendell Wallach
A) V obe smeri B) Naključno C) V eno smer D) Nazaj
A) 5% B) 75% C) 22% D) 50%
A) 5-krat več B) 20-krat več C) 10-krat več D) 15-krat več
A) 5% B) 50% C) 10% D) 20%
A) 47% B) 60% C) 25% D) 9%
A) Singapur B) Tajvan C) Japonska D) Združene države
A) 15% B) 47% C) 9% D) 30% |
Ustvarjeno z That Quiz —
stran za ustvarjanje matematičnih testov in testov za druge predmete.