СИНЕРГИЯ Основы искусственного интеллекта Тест 100 баллов 2024 год
Состав работы
|
|
Работа представляет собой файл, который можно открыть в программе:
- Adobe Acrobat Reader
Описание
СИНЕРГИЯ Основы искусственного интеллекта (Темы 1-5 Итоговый тест)
МТИ МосТех МосАП МФПУ Синергия Тест оценка ОТЛИЧНО
2024 год
Ответы на 33 вопроса
Результат – 100 баллов
С вопросами вы можете ознакомиться до покупки
ВОПРОСЫ:
УЧЕБНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
1 Введение в ML
2 Практические задания для самостоятельного выполнения 1
3 Постановка задачи ML
4 Практические задания для самостоятельного выполнения 2
5 Классические алгоритмы ML. 1 часть
6 Практические задания для самостоятельного выполнения 3
7 Классические алгоритмы ML. 2 часть
8 Практические задания для самостоятельного выполнения 4
9 Метрика качества и работа с признаками
10 Практические задания для самостоятельного выполнения 5
11 Основы NLP
12 Практические задания для самостоятельного выполнения 6
13 Векторные представления слов
14 Практические задания для самостоятельного выполнения 7
15 Рекомендательные системы. Часть 1
16 Практические задания для самостоятельного выполнения 8
17 Рекомендательные системы. Часть 2
18 Практические задания для самостоятельного выполнения 9
19 Нейронные сети
20 Практические задания для самостоятельного выполнения 10
21 Компьютерное зрение
22 Практические задания для самостоятельного выполнения 11
23 Заключение
1. Алгоритм Backpropagation:
2. Архитектура полносвязной нейронные сети основана на идее
3. В каком случае метрика accuracy будет репрезентативной
4. Все описанные в лекции алгоритмы обладают общим свойством. Каким?
5. Выберете верное утверждение:
6. Выберете верное утверждение:
7. Градиентный бустинг - это:
8. Если мы предсказываем средние затраты на обслуживание машины, то максимальная скорость разгона машины – это
9. Если мы предсказываем среднюю стоимость машины в зависимости от ее класса, то класс представляет собой
10. Задача автоматического выделения похожих новостных статей без размеченной выборки – это задача
11. Задача автоматической идентификации марки машины по ее изображению – это задача
12. Задача классификации – это задача
13. Задача понижения размерности признакового пространства – это задача
14. Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Выбор модели машинного обучения происходит на этапе:
15. Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Задача обучения сводится к задаче оптимизации на этапе:
16. Идея Momentum состоит в:
17. Лучший способ борьбы с переобучением:
18. Метод K-Means - Это:
19. Метод опорных векторов (Support Vectors Machine, SVM):
20. Метод подбора адаптированного learning rate на основе оценки исторических градиентов:
21. Наиболее популярный на текущий момент метод оптимизации, основанный на идее использования двух моментных членов, предложенный в 2015 году:
22. Недостатки k-means:
23. Обучение с учителем характеризуется
24. Отметьте верные высказывания о функциях активации:
25. Переобучение – это эффект, возникающий при
26. При прямом проходе через Feed Forward Neural Network:
27. Процедура LearnID3 состоит в:
28. Решающие деревья обладают следующими свойствами:
29. Случайный лес – это:
30. Условия Каруша-Куна-Таккера применимы для решения:
31. Функции активации в нейронных сетях:
32. Что такое машинный перевод?
33. Эмпирический риск вводится исходя из предположения, что
МТИ МосТех МосАП МФПУ Синергия Тест оценка ОТЛИЧНО
2024 год
Ответы на 33 вопроса
Результат – 100 баллов
С вопросами вы можете ознакомиться до покупки
ВОПРОСЫ:
УЧЕБНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
1 Введение в ML
2 Практические задания для самостоятельного выполнения 1
3 Постановка задачи ML
4 Практические задания для самостоятельного выполнения 2
5 Классические алгоритмы ML. 1 часть
6 Практические задания для самостоятельного выполнения 3
7 Классические алгоритмы ML. 2 часть
8 Практические задания для самостоятельного выполнения 4
9 Метрика качества и работа с признаками
10 Практические задания для самостоятельного выполнения 5
11 Основы NLP
12 Практические задания для самостоятельного выполнения 6
13 Векторные представления слов
14 Практические задания для самостоятельного выполнения 7
15 Рекомендательные системы. Часть 1
16 Практические задания для самостоятельного выполнения 8
17 Рекомендательные системы. Часть 2
18 Практические задания для самостоятельного выполнения 9
19 Нейронные сети
20 Практические задания для самостоятельного выполнения 10
21 Компьютерное зрение
22 Практические задания для самостоятельного выполнения 11
23 Заключение
1. Алгоритм Backpropagation:
2. Архитектура полносвязной нейронные сети основана на идее
3. В каком случае метрика accuracy будет репрезентативной
4. Все описанные в лекции алгоритмы обладают общим свойством. Каким?
5. Выберете верное утверждение:
6. Выберете верное утверждение:
7. Градиентный бустинг - это:
8. Если мы предсказываем средние затраты на обслуживание машины, то максимальная скорость разгона машины – это
9. Если мы предсказываем среднюю стоимость машины в зависимости от ее класса, то класс представляет собой
10. Задача автоматического выделения похожих новостных статей без размеченной выборки – это задача
11. Задача автоматической идентификации марки машины по ее изображению – это задача
12. Задача классификации – это задача
13. Задача понижения размерности признакового пространства – это задача
14. Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Выбор модели машинного обучения происходит на этапе:
15. Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Задача обучения сводится к задаче оптимизации на этапе:
16. Идея Momentum состоит в:
17. Лучший способ борьбы с переобучением:
18. Метод K-Means - Это:
19. Метод опорных векторов (Support Vectors Machine, SVM):
20. Метод подбора адаптированного learning rate на основе оценки исторических градиентов:
21. Наиболее популярный на текущий момент метод оптимизации, основанный на идее использования двух моментных членов, предложенный в 2015 году:
22. Недостатки k-means:
23. Обучение с учителем характеризуется
24. Отметьте верные высказывания о функциях активации:
25. Переобучение – это эффект, возникающий при
26. При прямом проходе через Feed Forward Neural Network:
27. Процедура LearnID3 состоит в:
28. Решающие деревья обладают следующими свойствами:
29. Случайный лес – это:
30. Условия Каруша-Куна-Таккера применимы для решения:
31. Функции активации в нейронных сетях:
32. Что такое машинный перевод?
33. Эмпирический риск вводится исходя из предположения, что
Другие работы
Экзамен. Финансовый менеджмент. MBA Synergy Синергия МФПУ
Глеб52
: 22 февраля 2021
Работа выполнена на 49 баллов из 51. Ошибка только в одном вопросе. Год сдачи 20/21
Описание задания:
Вопрос № 1. Какая из статей НЕ принадлежит к активным статьям баланса
А) Здания и сооружения
Б) Нематериальные активы
В) Задолженность перед бюджетом
Г) Товарно-материальные запасы
Найдите правильный вариант ответа
Вопрос № 2. Компания ЗАО «Авто-Гарант» осуществляет добровольное страхование транспортных средств. 25 декабря 2012 г. компания ОАО «Супер-Энерджи» приобрела и оплатила полис на стр
1000 руб.
Теплотехника Задача 7.72 Вариант 9
Z24
: 16 февраля 2026
Газ в объёме V м³ нагревается от t1 до t2 при постоянном давлении. Задано давление по манометру рм в МПа и барометрическое давление рбар в мм рт. ст. Найти массу газа и определить:
Работу расширения.
Количество теплоты.
Изменение внутренней энергии.
150 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Статистика
pkdkamen
: 12 октября 2011
Контрольная работа
по дисциплине: Статистика
Задача 1.
Имеются данные о численности работников предприятия на начало каждого квартала года.
Определить:
1. Средние характеристики динамического ряда: средний уровень ряда (средняя численность работников);
2. Средний абсолютный прирост и средний темп роста и прироста;
3. Указать виды средних, которые были использованы;
Задача 2.
На основании следующих данных таблицы определить:
1. Изменение производительности труда в целом по предприятию (общи
150 руб.
Контрольная работа по предмету: Современные телекоммуникационные технологии
te86
: 8 января 2014
Вариант 01.
Задача 1
Приведите численные значения основных параметров трафика следующих широкополосных служб:
№
вар. Вид службы
(сервиса) Основные параметры трафика
Скорость
Передачи
Кбит/с Допустимая задержка от абонента до абонента, с Нагрузка в ЧНН
(Эрл/линия) Пачечность
(ср.вр.сеанса / ср.вр.передачи информации)
1 Передача данных в интерактивном режиме 0,2-64 <1,0 0,3 10
Задача 2
Для предыдущей задачи определите класс службы Ш-ЦСИО. Опишите особенности данного класса:
* Режим соединен
60 руб.