Готовые ответы
✓ ПровереноВсе задания собраны по порядку. Правильные варианты выделены — можно быстро свериться и разобрать ошибки.
Какое из приведённых определений наиболее точно отражает суть искусственного интеллекта (ИИ)?
Какие задачи НЕ может решать искусственный интеллект?
Вставьте пропущенный текст Дартмутская конференция, на которой впервые был введён термин «Искусственный интеллект», состоялась в поле ответа 1 году.
Дартмутская конференция, на которой впервые был введён термин «Искусственный интеллект», состоялась в 1956 году.
Сопоставьте виды ИИ с их описаниями
Слабый ИИ (Narrow AI) — это специализированные системы для решения узкоспециализированных задач.
Общий ИИ (AGI) — это гипотетический ИИ с интеллектом, сопоставимым с человеческим.
Суперинтеллект — это гипотетический уровень ИИ, превосходящий человека во всех аспектах.
Средний тип ИИ не выделяют.
Какой вид ИИ существует на сегодняшний день?
Выберите направления, которые являются современными технологиями в области искусственного интеллекта (ИИ)
Соотнесите технологии ИИ с их описанием
Машинное обучение — это обучение на основе данных без явного программирования.
Нейронные сети — это вычислительные модели, состоящие из взаимосвязанных искусственных нейронов и имитирующие работу мозга.
Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения с использованием многослойных нейронных сетей.
Виртуальная реальность — это технология создания искусственной среды для погружения пользователя, не связанная напрямую с методами или алгоритмами ИИ. В текущем задании описание виртуальной реальности не приводится.
Расположите понятия по степени включённости (от общего к частному)
Искусственный интеллект (ИИ) — это самая широкая категория, охватывающая все технологии, связанные с имитацией человеческого интеллекта.
Машинное обучение (МО) — это подмножество ИИ, которое использует данные для обучения моделей.
Нейронные сети — это конкретный метод машинного обучения, вдохновлённый структурой мозга.
Глубокое обучение — это подмножество нейронных сетей, основанное на использовании глубоких архитектур (многослойных сетей).
Что делает машинное обучение уникальным?
Установите соответствие между типом средств искусственного интеллекта и примерами
Фреймворки для машинного обучения, библиотеки для анализа данных относятся к программным средствам ИИ, а графические и специализированные процессоры относятся к аппаратным средствам ИИ.
Пример данных и хранилищ данных отсутствует.
Где применяется распознавание лиц?
Соотнесите технологии искусственного интеллекта с примерами их применения
Обработка естественного языка (NLP) используется для взаимодействия компьютера с человеческим языком. Примеры включают чат-боты, которые общаются с пользователями, и переводчики.
Распознавание речи преобразует человеческую речь в текст или команды. Это ключевая технология для голосовых помощников, таких как Siri, Alexa и Google Assistant.
Компьютерное зрение позволяет анализировать изображения и видео. Оно применяется в системах видеонаблюдения и для распознавания лиц, например в Face ID или системах безопасности.
Машинное обучение используется для анализа данных и создания моделей, которые могут делать прогнозы. Примеры включают рекомендательные системы (например, Netflix, YouTube) и прогнозирование спроса.
Системы управления базами данных (СУБД) не являются частью ИИ-технологий. Они используются для хранения и управления данными.
Для чего можно использовать ИИ при разработке компьютерных игр?
Какие преимущества даёт использование ИИ в обучении?
