|
Искусственный интеллект и нейронные сети. Синергия
|
|
| engineerklub | Дата: Суббота, 20.01.2024, 07:51 | Сообщение # 1 |
 Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 37316
Статус: Offline
| Искусственный интеллект и нейронные сети. Синергия
Тип работы: Тесты
Сдано в учебном заведении: МТИ МосТех МосАП МФПУ Синергия
Описание:
Ответы на тест. Искусственный интеллект и нейронные сети. Итоговый тест + Компетентностный тест. Синергия
Тема 1. Введение в машинное обучение и нейросети
Тема 2. Основы работы нейросетей
Тема 3. Сверточные нейронные сети
Тема 4. Оптимизация нейросетей
Тема 5. Библиотеки для работы с нейросетями
Тема 6. Введением в обработку естественного языка
Тема 7. Реккурентные нейронные сети, работа с последовательностями
Тема 8. Введение в обучение с подкреплением. Policy gradients
Заключение
Итоговый тест
Компетентностный тест
Комментарии: … – основная сложность синтаксического анализа английского языка с помощью компьютера
… – первый нейрокомпьютер, разработанный в 1960 году
… – это алгоритм, который умеет анализировать состояние среды и совершать в ней какие-то действия
… – это понятие впервые использовано в перцептроне
· машинное обучение
· искусственный интеллект
· нейронные сети
· биг дата
… — важный компонент архитектуры нейронных сетей
... — виртуальный мир, в котором существует наш Агент и своими действиями может менять его состояние
… в нейронных сетях позволяет делать эффективнее собакам в классификации изображений
… использовалась в данном случае
… используется для оценки ошибки
… надо получить на выходе сверточных нейронных сетей
… нейронные сети – это класс алгоритмов машинного обучения, специально разработанных для обработки и анализа данных с пространственной (например, изображения) или временной (например, звуковые сигналы) структурой
… повторяется процесс с другими весами
для учета разных критериев похожести слов
для учета только смысловой нагрузки слов
для учета только грамматической похожести слов
нет правильного ответа
… подается на вход сверточным нейронным сетям
… свертки – это основной строительный блок сверточной нейронной сети, применяющий фильтры свертки к входным данным с целью выделения признаков
… требовалось для достижения этого прорыва
… является наградой в этой игре
… являются корреляционными параметрическими методами
методы оценки связи между количественными переменными
методы строительства корреляционного поля
методы построения графиков функции регрессии
методы анализа выборки данных
Алгоритмы обучения … – для таких алгоритмов не нужно собирать базы данных
Аудио — это … последовательность
В … году была основана лаборатория искусственного интеллекта Массачусетского Технологического Института
1959
1961
1988
2009
В … году было изобретено первое беспилотное транспортное средство в лаборатории Стэнфордского университета
В … году Карнеги Мэллои создает беспилотный автомобиль с использованием нейронных сетей
В 1957 году Фрэнк Розенблатт придумал …, который представлял собой обучаемую систему
В 1978 году Дуглас Леннон создал самообучающуюся систему …
В библиотеке Caffe топология нейросетей, исходные данные и способ обучения задаются с помощью конфигурационных файлов в формате …
В документации к каждому оптимизатору приводится …
СКАЧАТЬ
|
| |
|
|
| engineerklub | Дата: Суббота, 20.01.2024, 07:51 | Сообщение # 2 |
|
Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 37316
Статус: Offline
| В компании разрабатывают нейросеть для распознавания изображений. Вы были назначены на проект. Определите оптимальное количество скрытых слоев для нейросети
В нейролингвистическом программировании (NLP) происходит …
обучение модели на базе данных
решение сложных задач в машинном обучении
выделение и классификация различных частей речи
создание моделей для различных частей обработки естественного языка
В популярные библиотеки глубокого обучения встроены такие оптимизаторы, как:
Ваша компания разрабатывает программу обработки естественного языка для автоматического категоризирования текстов по их настроению. Вам поручено проверить, какая из трех предлагаемых методик обработки языка будет наиболее эффективной. Какой метод обработки естественного языка наиболее эффективен для категоризации текстов по настроению?
Векторы … добавляются в эмбеддинги всех слов предложения
Время классификации одного изображения оценивает такой критерий, как:
гибкость настройки связей
объем функционала
скорость классификации
удобство использования
Всплеск интереса к нейронным сетям возник в …
Вы работаете в компании, специализирующейся на распознавании изображений с помощью сверточных нейронных сетей. Вашей задачей является определение, насколько точно модель сети решает поставленную задачу. Какой показатель лучше всего описывает точность сверточной нейронной сети?
Вы разрабатываете алгоритм для управления роботом-пылесосом в помещении. Цель алгоритма - максимально эффективно убирать помещение, избегая столкновений со стенами и предметами. Выберете подходящий метод обучения с подкреплением для тренировки робота.
Вы являетесь разработчиком и работаете над созданием рекуррентных нейронных сетей для анализа текстовых данных. Вашей задачей является определить, какая из предложенных реккурентных нейронных сетей наиболее подходит для анализа последовательностей слов в предложении. Какая из нижеперечисленных реккурентных нейронных сетей лучше всего подходит для работы с последовательностями слов в предложениях?
Гибкость настройки связей между слоями оценивает такой критерий, как:
объем функционала
скорость классификации
гибкость настройки связей
наличие и удобство использования документации
Глубокое обучение – это метод …
Глубокое обучение рассматривает методы моделирования высокоуровневых … в данных с помощью множества последовательных нелинейных трансформаций
Для понимания особенностей английского языка компьютер необходимо научить …
пониманию структурированных данных
распознаванию именованных объектов
определению значения слов в предложениях
базовым концепциям письменного языка
До применения нейронных сетей в этой задаче люди …
реализовывали различные алгоритмы для каждой игры
обучали нейронные сети без использования методов
разрабатывали новые игровые консоли
играли в компьютерные игры для разработки стратегий
Интерес к нейронным сетям возобновился в …годы
1940–1950-е
1970–1980-е
1990–2000-е
2010–2020-е
СКАЧАТЬ
|
| |
|
|
| engineerklub | Дата: Суббота, 20.01.2024, 07:51 | Сообщение # 3 |
|
Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 37316
Статус: Offline
| Исчезающий градиент для реккурентной нейронной сети (RNN) означает …
Когда компьютер встречает новое слово, он …
Кратковременная память вызвана печально известной проблемой … градиента
Машинное обучение в сравнении с традиционными методами обработки данных осуществляется …
На выходе после конкатенации векторов получается …
взвешенный вектор первого слова предложения
вектор первого слова предложения
несколько векторов с весами остальных слов предложения
взвешенная сумма всех слов предложения
На эффективность и скорость обучения Агента оказывает следующее изменение параметров среды:
никакое
положительное
отрицательное
случайное
Набор статистики ходов занимает следующую часть работы алгоритма по обучению Агента:
основное время работы
второстепенное время работы
зависит от параметров нейросети
не занимает времени
Наличие реализации типовых методов глубокого обучения оценивает такой критерий, как:
объем функционала
скорость классификации
гибкость настройки связей
наличие и удобство использования документации
Нейронная сеть делает ошибку следующего типа на изображении с далматином и вишне:
предсказывает далматина
предсказывает вишню
предсказывает обезьяну
ошибки нет
Нейронные сети – один из самых тяжеловесных … машинного обучения
Нейронные сети … на маленьком объеме данных
хорошо обобщают
плохо обобщают
используют сложные алгоритмы
работают только с изображениями
Нейронные сети критичны к …
объему данных
вычислительным ресурсам
объему обучающей выборки
типу информации
Нейронные сети отличаются от других алгоритмов машинного обучения тем, что они …
работают только с изображениями
выделяют новые признаки самостоятельно
не требуют обучающей выборки
основаны на геометрических линиях
Нейронные сети уступили место другим алгоритмам машинного обучения, потому что …
более сложные в использовании
меньшая точность
недостаток вычислительных ресурсов
более сильные алгоритмы
Нейронным сетям помогает учиться признак использования градиента, получивший название …
Новая архитектура для работы с последовательностями – Transformer базируется на …
Новые признаки, полученные после операции свертки, находятся в …
Обработка … языка — это раздел информатики и искусственного интеллекта, который занимается взаимодействием между компьютерами и человеческими языками
Основная задача обработки естественного языка – это …
Отсортируйте следующие библиотеки для работы с нейросетями по поддерживаемым языкам программирования в алфавитном порядке:
1) Caffe
2) MXNet
3) PyTorch
4) TensorFlow
Оценивает время обучения нейросетевых моделей такой критерий, как:
скорость обучения
гибкость настройки связей
удобство использования
объем функционала
СКАЧАТЬ
|
| |
|
|
| engineerklub | Дата: Суббота, 20.01.2024, 07:52 | Сообщение # 4 |
|
Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 37316
Статус: Offline
| Первая ячейка … сети была предложена в 1943 году Уорреном Маккалоком и Уолтером Питтсом
Первый самообучающийся компьютер появился в … году
Перцептрон придумал …
Фрэнк Розенблатт
Айзек Азимов
Артур Сэмюэл
Джон Маккарти
Пометка частью речи в рамках нейролингвистического программирования – это процесс …
определения окончательной стоимости продукции
присвоения каждому слову в предложении определенной части речи
оценки качества текстового материала
распознавания голоса
После каждой … весовые значения будут обновляться
После сложения «ослабленных» векторов всех слов предложения получаются такие выходные вектора, как:
одномерный вектор размерности одного эмединга
вектор первого слова предложения
вектор второго слова предложения
все векторы всех слов предложения
Работа алгоритма начинается с выбора некоторых случайных значений обоих весов и вычисления значения …
Работа стандартного алгоритма градиентного спуска рассматривается на таком типе изображения, как:
2D-изображения
3D-изображения
цветные изображения
градиентные изображения
Распознавание именованных объектов (NER) в рамках нейролингвистического программирования – это процесс …
распознавания лиц на фотографиях
распознавания и категоризации именованных объектов в тексте
распознавания смысла фразы
распознавания настроения в тексте
Расположите следующие библиотеки для работы с нейросетями в порядке их возникновения (от самой старой до наиболее новой):
Тип ответа: Сортировка
1Theano
2Caffe
3TensorFlow
4PyTorch
Расположите следующие типы реккурентных нейронных сетей по убыванию количества обратных связей:
Тип ответа: Сортировка
1GRU
2LSTM
3Simple RNN
Расположите следующие функции активации в порядке их применения в нейронной сети:
Тип ответа: Сортировка
1 сигмоидная функция
2 ректифицированная линейная функция (ReLU)
3 гиперболический тангенс
Расположите следующие функции активации нейронов по возрастанию нелинейности:
Тип ответа: Сортировка
1линейная функция
2гиперболический тангенс
3сигмоидальная функция
4ReLU (Rectified Linear Unit)
Самой распространённой в нейронных сетях является техника оптимизации такая, как:
Самые простые признаки изображений – это …
Сверточные нейронные сети классифицируют …
изображения домов
геометрические линии
признаки, разработанные людьми
различные объекты на изображениях
СКАЧАТЬ
|
| |
|
|
