СИНЕРГИЯ Нейронные сети и машинное обучение Тест 100 баллов 2024 год

Состав работы

material.view.file_icon 18C3D44F-04F4-4CB8-BC52-5D2E887CFF59.pdf

Необходимые программы

Работа представляет собой файл, который можно открыть в программе:
  • Adobe Acrobat Reader

Описание

СИНЕРГИЯ Нейронные сети и машинное обучение (Темы 1-5 Итоговый тест)
МТИ МосТех МосАП МФПУ Синергия Тест оценка ОТЛИЧНО
2024 год

Ответы на 60 вопросов
Результат – 100 баллов
С вопросами вы можете ознакомиться до покупки

ВОПРОСЫ:

УЧЕБНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
Тема 1. Введение в машинное обучение
Тема 2. Задачи машинного обучения
Тема 3. Методы обучения нейронных сетей
Тема 4. Глубокое обучение и нейросети
Тема 5. Ассоциативные запоминающие нейронные сети
Литература

1. "Обучение без учителя" характеризуется отсутствием:
2. "Обучение с учителем" это:
3. Активационной функцией называется:
4. Алгоритм k-средних предназначен для решения задачи:
5. Большие данные – это:
6. В 2016 году программа AlphaGo обыграла одного из мировых по шахматам чемпионов Ли Седоля. Следующий турнир за звание мирового чемпиона запланирован на май 2017. Какая компания разработала ИИ AlphaGo?
7. В какие игры нейросеть еще не научилась обыгрывать человека?
8. В каких условиях используется дерево решений в процессе формирование решений
9. В каком случае многослойные сети не могут привести к увеличению вычислительной мощности по сравнению с однослойной сетью?
10. В чем отличие нейросетевых технологий от обычных экспертных систем
11. Вопрос о выборе шага при применении процедуры обучения решается следующим образом:
12. Дендритами называются:
13. Допустим, нам нужно рассчитать необходимые параметры для создания обшивки самолета. Какая из областей машинного обучения нам в этом пригодится?
14. Если на данной обучающей паре символ персептрона не совпадает с нужным ответом, то:
15. Если сеть имеет очень большое число нейронов в скрытых слоях, то:
16. Если сеть содержит два промежуточных слоя, то она моделирует:
17. Запускаем обучающий вектор Х. В каком случае весовые значения не нужно изменять?
18. Искусственные нейронные сети (ИНС) — модели машинного обучения, использующие комбинации распределенных простых операций, зависящих от обучаемых параметров, для обработки входных данных. Какого вида ИНС не существует?
19. Искусственный интеллект научился разбираться в музыке. Насколько хорошо работает программа по определению музыкальных стилей? Сможет ли такая программа справиться с заданием типа «Угадай мелодию» в режиме реального времени?
20. Искусственный нейрон
21. К какому времени относятся первые упоминания об искусственно созданных человекоподобных существах?
22. Как происходит обучение нейронной сети?
23. Какие виды обучения нейронных сетей вы знаете?
24. Какие сети характеризуются отсутствием памяти?
25. Какой из видов машинного обучения основывается на взаимодействии обучаемой системы со средой?
26. Когда говорят о нейронных сетях и машинном обучении, часто упоминают закон Мура. В чем его суть?
27. Кто создал первую модель искусственных нейронных сетей?
28. Наиболее редко на практике применяются методы машинного обучения, основанные на:
29. Нейронная сеть является обученной, если:
30. Нейросети хорошо проявляют себя не только в распознавании, но и в генерации изображений. Но кое с чем у них все-таки возникают проблемы. С чем именно?
31. Объем исследований и разработок в области нейронных сетей резко возрос в настоящее время благодаря тому, что
32. Особых успехов нейросети достигли в работе с изображениями. Но что из этого нейросети не могут сделать?
33. Паралич сети может наступить, когда:
34. Подаем на вход персептрона вектор A. В каком случае весовые значения нужно уменьшать?
35. Подаем на вход персептрона вектор а. В каком случае весовые значения нужно увеличивать?
36. Программа от Google научилась рисовать на основе эскизов, сделанных людьми. Что при этом учитывала программа?
37. Процессом обучения нейронной сети называют:
38. Реализация метода обучения с учителем не нуждается в:
39. С помощью каких инструментов формируется решение в условиях неопределенности
40. С помощью каких инструментов формируется решение в условиях определенности
41. С помощью каких инструментов формируется решение в условиях риска
42. Сверточные нейронные сети наиболее эффективно применяются для решения задач:
43. Сети прямого распространения - это:
44. Сети с обратными связями - это:
45. Сеть Хопфилда заменяется на сеть Хэмминга, если:
46. Сетью без обратных связей называется сеть
47. Синапсами называются:
48. Сколько слоев может содержать персептрон?
49. Современную историю искусственного интеллекта связывают с появлением обучающих алгоритмов. Их существует множество типов, и среди них — алгоритмы сортировки. Какой из них считается самым простым?
50. Стратегия избежания локальных минимумов при сохранении стабильности заключается в
51. Теорема о "зацикливании" персептрона утверждает, что:
52. Теорема о двухслойности персептрона утверждает, что:
53. Теорема о сходных персептронах утверждает, что:
54. У машинного обучения есть ряд задач. Как называется та, что направлена на предсказание значения той или иной непрерывной числовой величины для входных данных?
55. Что называется "эпохой" в алгоритме обучения персептрона?
56. Что называется обучающей выборкой для обучения персептрона?
57. Что называют нейронами Кохонена?
58. Что необходимо выполнить, чтобы нейросеть могла помочь в формировании решения:
59. Что такое множество весовых значений нейрона?
60. Что является входом искусственного нейрона?
Контрольная работа по дисциплине: Основы управления техническими системами. Вариант №12
Задание 1. Для разомкнутой системы, состоящей из последовательного соединения трех типовых звеньев: • записать общую передаточную функцию; • записать общее дифференциальное уравнение; • изобразить ЛАЧХ и ЛФЧХ заданной системы; • построить АФЧХ (годограф); • привести схему технической реализации системы звеньев с применением операционных усилителей. Таблица 1 № варианта 2 К1(р) интегр К1 =10 К2(р) форсир Т1 =0.1 К1 = 1 К3(р) инерц Т1=0.01 К1 =10 ---------------------------------------
User IT-STUDHELP : 8 ноября 2022
800 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Основы управления техническими системами. Вариант №12 promo
Машинно-аппаратурная схема производства творога
1 ТЕХНОЛОГИЯ ПРОИЗВОДСТВА ТВОРОГА 1.1 Свойства перерабатываемого сырья Молоко – это биологическая жидкость, выделяемая молочной железой млекопитающих и предназначенная для поддержания жизни и роста новорожденного. Молоко синтезируется клетками эпителиальной ткани молочной железы из питательных веществ, поступающих в молочную железу с кровью. Сырьём в молочной промышленности являются цельное молоко и отдельные его компоненты, в частности, жир, белок, казеин, лактоза. Пластические вещества
User kurs9 : 9 ноября 2021
490 руб.
Машинно-аппаратурная схема производства творога promo
Лабораторная работа №3, 4 семестр, 7 вариант
Задание 1:Создание простейшего приложения базы данных с использованием эксперта форм базы данных (DataBase Form Wizard). 1. Создайте новое приложение. 2. Выполните команду DataBase - Form Wizard (или File - New и на закладке Business выберите элемент DataBase Form Wizard). • В раскрывшемся окне DataBase Form Wizard выберите опции: • Create a simple form; • Create a form using Ttable objects. Нажмите кнопку Next. • В следующем раскрывшемся окне выберите в комбинированных списках папку C:\Progra
User Madam : 25 сентября 2018
50 руб.
Курсовая работа по дисциплине: Электроника. Вариант 22
Разработка интегрального аналогового устройства. Содержание Техническое задание 2 Введение 3 1. Разработка структурной схемы 5 2. Разработка принципиальной схемы 6 Расчет второго каскада: 8 3. Разработка интегральной микросхемы 12 3.1. Выбор навесных элементов и расчет конфигурации пленочных элементов 12 3.2. Разработка топологии 14 3.3. Этапы изготовления устройства в виде гибридной интегральной микросхемы 16 Заключение 18 Список литературы 19 Техническое задание Разработать принципиальную с
User SibGOODy : 22 августа 2018
1000 руб.
promo
up Наверх