Która metoda nie należy do metod selekcji w algorytmach ewolucyjnych
Wybierz jedną odpowiedź:
b. Uznaniowa
c. Turniejowa
d. Rankingowa
a. Ruletka
b. Uznaniowa
Które algorytmy NIE są zaliczane do sztucznej inteligencji
Wybierz jedną odpowiedź:
b. algorytmy przeszukiwania struktury drzewa
c. algotymy ewolucyjne
d. algorytmy genetyczne
a. algorytmy mrówkowe
b. algorytmy przeszukiwania struktury drzewa
Wybierz cechy dotyczące agenta programowego (zwanego także systemem agentowym lub agentem)
Wybierz jedną lub więcej:
c. Potrafi analizować otoczenie i oddziaływać na nie w czasie
a. Dąży do wyznaczonych celów i symuluje wpływ zmian otoczenia
d. Działała w zastępstwie swoich właścicieli
b. Autonomiczny system umieszczony w otoczeniu (i będący jego częścią)
c. Potrafi analizować otoczenie i oddziaływać na nie w czasie
a. Dąży do wyznaczonych celów i symuluje wpływ zmian otoczenia
d. Działała w zastępstwie swoich właścicieli
b. Autonomiczny system umieszczony w otoczeniu (i będący jego częścią)
Które z poniższych przykładów stanowią przypadek zastosowania sztucznej inteligencji, a które nie? Odpowiedz tak, nie lub „w pewnym sensie”, gdzie „w pewnym sensie” oznacza „może tak lub może nie”, w zależności od punktu widzenia.
Pytanie: Przewidywanie zmian na giełdzie przez dopasowanie krzywej na podstawie wcześniejszych danych dotyczących cen akcji
Wybierz jedną odpowiedź:
a. W pewnym sensie
c. Tak
b. Nie
a. W pewnym sensie
Które z poniższych przykładów stanowią przypadek zastosowania sztucznej inteligencji, a które nie? Odpowiedz tak, nie lub „w pewnym sensie”, gdzie „w pewnym sensie” oznacza „może tak lub może nie”, w zależności od punktu widzenia.
8. System nawigacji GPS pozwalający znaleźć najszybszą trasę
Wybierz jedną odpowiedź:
a. Nie
c. Tak
b. W pewnym sensie
b. W pewnym sensie
7. Które z poniższych przykładów stanowią przypadek zastosowania sztucznej inteligencji, a które nie? Odpowiedz tak, nie lub „w pewnym sensie”, gdzie „w pewnym sensie” oznacza „może tak lub może nie”, w zależności od punktu widzenia.
9. Rozwiązania w zakresie przechowywania dużych zbiorów danych oferujące możliwość przechowywania olbrzymich ilości danych (takich jak zdjęcia lub materiały wideo) i przesyłania ich za pośrednictwem transmisji strumieniowej do wielu użytkowników w tym samym czasie
Wybierz jedną odpowiedź:
a. Nie
b. Tak
c. W pewnym sensie
a. Nie
W których zastosowaniach stosuje się metodę głębokiego uczenia
Wybierz jedną lub więcej:
d. akwizycji wiedzy
c. rozpoznawanie obiektów (twarzy, emocji), etykietowanie i lokalizacja obiektów
a. sterowanie robotami, samochodami, gry komputerowe
b. automatyczne tłumaczenie, analiza tekstu, mowy, chatboty
c. rozpoznawanie obiektów (twarzy, emocji), etykietowanie i lokalizacja obiektów
a. sterowanie robotami, samochodami, gry komputerowe
b. automatyczne tłumaczenie, analiza tekstu, mowy, chatboty
11. Obszary używania logiki predykatów
Ekspertowe systemy
Inteligentne wydobycie informacji (Data Miting)
Automatyczne udowodnienie twierdzeń
Automatyczne sterowanie robotem
Ekspertowe systemy
Automatyczne udowodnienie twierdzeń
Wybierz jedną lub więcej:
Która architektura NIE jest stosowana w systemach ekspertowych:
Wybierz jedną odpowiedź:
e. Hierarchiczna
c. Modułowa
d. Hybrydowa
a. Symulacyjna
b. Tablicowa
c. Modułowa
W jakim celu stosowana jest funkcja aktywacji w sieciach neuronowych:
wprowadzenie nieliniowości
polepsza jakość klasyfikacji
wprowadzenie liniowości
wprowadzenie nieliniowości
polepsza jakość klasyfikacji
Wybierz jedną lub więcej:
Które cechy modeli głębokiego uczenia są prawdziwe:
niższe warstwy mają połączenia z wyższą warstwą
każda „warstwa" tworzy reprezentację danych na innym poziomie abstrakcji
więcej niż 2 warstwy przetwarzania, np. wielowarstwowe MLP
model hierarchiczny, wiele transformacji od wejścia do wyjścia
każda „warstwa" tworzy reprezentację danych na innym poziomie abstrakcji
więcej niż 2 warstwy przetwarzania, np. wielowarstwowe MLP
model hierarchiczny, wiele transformacji od wejścia do wyjścia
Wybierz jedną lub więcej:
Czym różną się AG od tradycyjnych rozwiązań?
Wybierz jedną lub więcej:
b. AG stosują deterministyczne reguły wyboru podczas generowania osobników populacji potomnej
c. AG stosują probabilistyczne reguły wyboru podczas generowania osobników populacji potomnej
a. AG prowadzą poszukiwania wychodząc nie z jednego, lecz z wielu punktów
d. AG nie przetwarzają bezpośrednio parametrów zadania lecz ich postać zakodowaną
c. AG stosują probabilistyczne reguły wyboru podczas generowania osobników populacji potomnej
a. AG prowadzą poszukiwania wychodząc nie z jednego, lecz z wielu punktów
d. AG nie przetwarzają bezpośrednio parametrów zadania lecz ich postać zakodowaną
Metody ewolucyjne powstały i zostały rozwinięte w tym celu, aby:
Wybierz jedną lub więcej:
c. znajdować dokładne rozwiązania problemów optymalizacyjnych
a. znajdować przybliżone rozwiązania problemów optymalizacyjnych
b. uniknąć pułapek ekstremów lokalnych podczas poszukiwania wyniku
d. znajdować wynik w miarę szybko
a. znajdować przybliżone rozwiązania problemów optymalizacyjnych
b. uniknąć pułapek ekstremów lokalnych podczas poszukiwania wyniku
d. znajdować wynik w miarę szybko
18. Jakie mogą być warianty ułożenia genów w chromosomie AG:
Drzewiasty
Permutacyjny
Klasyczny
Losowy
Drzewiasty
Permutacyjny
Klasyczny
Wybierz jedną lub więcej:
19. Które z poniższych zagadnień NIE należą do kluczowych zagadnień AI?
Wybierz jedną lub więcej:
c. Rozpoznawanie mowy
a. Symulacja komputerowa
b. Reprezentacja wiedzy
d. Rozpoznawanie obrazów
a. Symulacja komputerowa
Które obszary dziedzinowe nie są zaliczane są do AI?
Wybierz jedną odpowiedź:
b. Sieci neuronowe
d. Systemy ekspertowe
a. Uczenie maszynowe
c. Sieci Bayesa
c. Sieci Bayesa
21. Która z podanych aplikacji nie jest systemem ekspertowym?
Wybierz jedną odpowiedź:
a. Prospector
d. Mycin
b. Gideon
c. Domican
c. Domican
Co to jest klasyfikacja?
Wybierz jedną odpowiedź:
a. Przyporządkowanie obiektów do danych grup ze względu na ich właściwości
d. Traktowanie wiedzy jako przyporządkowanej informacji
b. Składanie urządzeń z podzespołów w optymalny sposób
c. Losowe łączenie narzędzi w grupy
a. Przyporządkowanie obiektów do danych grup ze względu na ich właściwości