A) Аналогічна інтеграція B) Штучний інтелект C) Передова розвідка D) Автоматизована розвідка
A) Тест для оцінки фізичної міцності машини B) Тест для вимірювання швидкості обробки машини C) Тест на здатність машини демонструвати інтелектуальну поведінку, яку неможливо відрізнити від людської D) Тест для визначення енергоспоживання машини
A) Python B) Java C) Рубі. D) C++
A) Техніка ручного програмування машин B) Метод покращення мережевої безпеки C) Процес складання апаратних компонентів D) Підрозділ ШІ, який дозволяє машинам навчатися на основі даних
A) Імітація людського зору та ідентифікація об'єктів на зображеннях чи відео B) Тестування компонентів комп'ютерного обладнання C) Генерування випадкових піксельних візерунків D) Аналіз аудіосигналів
A) Міра складності даних B) Техніка маніпулювання погодою C) Гіпотетична точка в майбутньому, в якій ШІ перевершить людський інтелект і контроль D) Тип алгоритму машинного навчання
A) Програма для написання музики B) Програма для графічного дизайну C) Програма, яка імітує розмову з користувачами-людьми D) Програма для ігор у віртуальній реальності
A) Нелінійна лінгвістична модель B) Протокол нейронного навчання C) Ефективність мережевої логістики D) Обробка природної мови
A) Оптимізація використання пам'яті комп'ютера B) Виявлення помилок у даних C) Пошук найкоротшого шляху в графі D) Генерація випадкових чисел
A) Рекурентна нейронна мережа B) Вузол швидкого сповіщення C) Регулярне числове позначення D) Надійний навігатор нейронів
A) 1980 B) 1956 C) 1972 D) 1965
A) Представлення знань B) Міркування C) Навчання D) Квантові обчислення
A) OpenAI B) Microsoft C) IBM D) Intel
A) Архітектура Transformer B) Перцептрон C) Згорткова нейронна мережа D) Рекурентна нейронна мережа
A) Системи рекомендацій B) Розширені пошукові системи C) Віртуальні асистенти D) Автономні транспортні засоби
A) Астрономія B) Психологія C) Лінгвістика D) Нейронаука
A) Штучні нейронні мережі B) Формальна логіка C) Пошук у просторі станів D) Квантова заплутаність
A) 2010-ті роки B) 2000-ні роки C) 1990-ті роки D) 2020-ті роки
A) Зменшення складності програмного забезпечення B) Екзистенційні ризики C) Зменшення обчислювальної потужності D) Зниження споживання енергії
A) Ранні системи штучного інтелекту не могли здійснювати логічні висновки. B) Ці алгоритми вимагали втручання людини на кожному етапі. C) Вони не могли обробляти жодну форму неповних даних. D) Вони стикаються з так званою "комбінаторною експлозією", коли їхня швидкість роботи експоненціально знижується зі збільшенням складності задач.
A) Люди використовують швидкі, інтуїтивні оцінки, а не покрокове дедуктивне мислення. B) Люди використовують лише комбінацію інтуїції та ймовірнісного мислення. C) Люди покладаються виключно на логічні висновки, подібні до тих, що використовувалися в ранніх моделях штучного інтелекту. D) Люди вирішують проблеми, дотримуючись попередньо визначених алгоритмів.
A) Кілька цілей, які потрібно досягти одночасно. B) Конкретну ціль. C) Випадково призначені завдання без певного порядку. D) Відсутня чітка мета або перевага.
A) Навчання без учителя B) Навчання з учителем C) Трансферне навчання D) Навчання з підкріпленням
A) Класифікація передбачає визначення категорій, тоді як регресія визначає числові функції. B) Класифікація є одним з видів навчання без учителя. C) Регресія потребує більшого обсягу даних, ніж класифікація. D) Класифікація використовує нейронні мережі, тоді як регресія – ні.
A) Векторне представлення слів B) Синтез мовлення C) Машинний переклад D) Пошук інформації
A) Трансформери B) Рекурентні нейронні мережі (RNN) C) Генеративні попередньо навчені трансформери (GPT) D) Згорткові нейронні мережі (CNN)
A) Класифікація зображень. B) Відстеження об'єктів. C) Аналіз текстових емоцій. D) Розпізнавання мовлення.
A) Метод градієнтного спуску. B) Оптимізація роєм частинок. C) Антагоністичний пошук. D) Локальний пошук.
A) Алгоритми колективного інтелекту (swarm intelligence). B) Математична оптимізація. C) Алгоритм зворотного поширення (backpropagation). D) Аналіз "засіб-ціль".
A) Метод градієнтного спуску. B) Оптимізація методом рою частинок. C) Еволюційні обчислення. D) Оптимізація методом мурашиної колонії.
A) Еволюційні обчислення. B) Оптимізація методом рою частинок. C) Індуктивне міркування. D) Дедуктивне міркування.
A) Вона присвоює значення істинності в діапазоні від 0 до 1. B) Виведення є нерозв'язною задачею, що робить її складною для вирішення. C) Для оптимізації вона вимагає використання методу градієнтного спуску. D) Вона використовує алгоритми, що базуються на принципах колективного інтелекту.
A) Метод градієнтного спуску. B) Оптимізація методом колонії мурах. C) Еволюційні обчислення. D) Оптимізація методом рою частинок.
A) Байєсівські мережі B) Фільтри Калмана C) Динамічні мережі прийняття рішень D) Процеси прийняття рішень Маркова
A) Аналіз рішень B) Алгоритм очікування-максимізації C) Проектування механізмів D) Теорія інформаційної цінності
A) Алгоритм найближчих сусідів (K-найближчих сусідів) B) Дерево рішень C) Машина опорних векторів D) Класифікатор Наївного Баєса
A) Дерево рішень B) Машина опорних векторів C) Класифікатор Наївного Баєса D) Алгоритм k-найближчих сусідів
A) Нейронні мережі B) Контролери C) Класифікатори D) Байєсівські мережі
A) Машина опорних векторів B) Алгоритм k-найближчих сусідів C) Класифікатор Наївного Баєса D) Дерево рішень
A) Теорія ігор B) Приховані марковські моделі C) Аналіз рішень D) Динамічні мережі прийняття рішень
A) 75% B) 53% C) 84% D) 90%
A) 10% B) 3% C) 7% D) 5%
A) Дистрибутивна справедливість B) Прогнозна справедливість C) Процедурна справедливість D) Представницька справедливість
A) ChatGPT B) DALL-E C) GPT-3 D) AlphaGo
A) Етичні обчислення B) Етика штучного інтелекту C) Обчислювальна етика D) Моральна робототехніка
A) Фальшиві зображення B) Синтетичні медіа C) Діпфейки D) Клони, створені штучним інтелектом
A) Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms, Microsoft B) Tesla, SpaceX, Uber, Lyft C) Coca-Cola, PepsiCo, Red Bull, Monster D) Nike, Adidas, Puma, Reebok
A) Алгоритм очікування-максимізації B) Теорія прийняття рішень C) Динамічні байєсівські мережі D) Фільтри Калмана
A) 2028 B) 2030 C) 2025 D) 2026
A) Метод градієнтного спуску B) Алгоритм прямого поширення (forward propagation) C) Стохастичний градієнтний спуск D) Алгоритм зворотного поширення помилки (backpropagation)
A) 90% B) 30% C) 70% D) 50%
A) Прогнозування майбутніх тенденцій на фондовому ринку. B) Генерація тексту на основі семантичних зв'язків між словами. C) Аналіз та інтерпретація зображень. D) Переклад мов у режимі реального часу.
A) 2023 B) 2019 C) 2024 D) 2021
A) Amazon B) Talen Energy C) Microsoft D) Constellation Energy
A) Alexa B) Google Assistant C) Cortana D) Siri
A) Точно 61% B) 80% C) 75% D) 50%
A) Елізер Юдковскі B) Стівен Хокінг C) Венделл Валлах D) Стюарт Дж. Рассел
A) 10 мільйонів доларів США B) 100 мільйонів доларів США C) 50 мільйонів доларів США D) 25 мільйонів доларів США
A) Перевірка за допомогою блокчейну B) Етичні принципи ШІ C) Кваліфікаційні дані щодо особистості D) Цифрові підписи
A) MuZero B) SIMA C) Pluribus D) AlphaStar
A) У 15 разів більше B) У 5 разів більше C) У 10 разів більше D) У 20 разів більше
A) Qwen2-Math B) Gemini Deep Think C) rStar-Math D) AlphaTensor
A) Цілі об'єкти B) Контури C) Обличчя D) Цифри
A) Шахи та го. B) Ігри з неповним обсягом інформації, наприклад, покер. C) Вікторини "Jeopardy!". D) Стратегічні ігри в реальному часі.
A) Watson B) AlphaStar C) MuZero D) Deep Blue
A) 9% B) 15% C) 30% D) 47%
A) 10% B) Приблизно 4% C) 50% D) 25%
A) 7% B) 10% C) 3% D) 5%
A) Безпілотні літальні апарати, що використовуються для розвідки. B) Інструмент кібербезпеки. C) Звичайна вогнепальна зброя. D) Автономна зброя, здатна завдавати смертельних ушкоджень.
A) 2016 B) 2015 C) 2014 D) 2013
A) Ймовірнісні моделі B) Обробка природної мови C) Метод Монте-Карло для пошуку в деревах D) Різні топологічні підходи
A) Вбудовані заходи безпеки можуть бути обійдені, ставши неефективними. B) Вони не можуть використовуватися в комерційних цілях. C) Їхня архітектура та параметри зберігаються в таємниці. D) Вони потребують постійного підключення до Інтернету.
A) Диференційна конфіденційність B) Хмарне сховище C) Технологія блокчейн D) Шифрування даних
A) У зворотному напрямку B) Лише в одному напрямку C) Випадковим чином D) В обох напрямках
A) Google B) Amazon C) Microsoft D) Apple
A) Інформаційні ехо-камери B) Інформаційне перевантаження C) Інформаційні бульбашки D) Упередження підтвердження
A) Стівен Хокінг B) Венделл Валлах C) Елізер Юдковскі D) Стюарт Дж. Рассел
A) Claude B) Gemini C) ChatGPT D) Prolog
A) Scikit-learn. B) TensorFlow. C) Keras. D) PyTorch.
A) 22% B) 5% C) 75% D) 50%
A) Директор з даних (CDO) B) Директор з інформаційних технологій (CIO) C) Технічний директор (CTO) D) Директор з автоматизації (CAO)
A) Gemini Deep Think B) Qwen-7B C) rStar-Math D) AlphaTensor
A) Липень 2024 року B) Лютий 2023 року C) Травень 2025 року D) Грудень 2017 року
A) Deep Blue B) Watson C) AlphaGo D) MuZero
A) 90% B) 53% C) 75% D) 84%
A) Процеси прийняття рішень за Марковим ланцюгом B) Теорія ігор C) Динамічні байєсівські мережі D) Механізм проєктування
A) Microsoft B) Google DeepMind C) OpenAI D) Alibaba Group
A) Контролери B) Нейронні мережі C) Класифікатори D) Байєсівські мережі
A) Сінгапур B) Японія C) Сполучені Штати D) Тайвань
A) Закон Гібсона. B) Закон Хуанга. C) Закон Белла. D) Закон Мура.
A) Watson B) Deep Blue C) MuZero D) AlphaStar
A) DeepMind B) Microsoft C) Google D) IBM
A) Гордон Мур. B) Джон Маккарті. C) Дженсен Хуанг. D) Алан Тюрінг.
A) Розширення різноманітності контенту. B) Просування достовірної інформації. C) Максимізація залученості користувачів. D) Зменшення поширення дезінформації.
A) 25% B) 9% C) 60% D) 47%
A) 5% B) 20% C) 10% D) 50%
A) Джеффрі Хінтон B) Ілон Маск C) Біл Гейтс D) Тім Кук
A) 3,5 трильйона доларів США B) 4,0 трильйона доларів США C) 2,7 трильйона доларів США D) 1,5 трильйона доларів США
A) Фукусіма B) Сускеганна C) Атомна електростанція Three Mile Island D) Атомний реактор Palisades
A) 10% B) 12% C) 5% D) 8% |