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