Технологии ИИ для учителей информатики

Технологии искусственного интеллекта для учителей информатики

Программа повышения квалификации школьных педагогов

Входное тестирование

1. К какому подходу создания систем искусственного интеллекта относятся глубокие нейронные сети?

Нисходящий

Восходящий

Распределенный

Биологический

1. Для какой цели используются онтологии?

Для представления знаний.

Для создания символьных систем.

Для реализации логических вычислений.

Для реализации машинного обучения.

1. Кто является автором модели искусственного нейрона?

Фрэнк Розенблатт.
Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс.

Алан Тьюринг.

Дональд Хебб.

1. Для решения каких задач может применяться машинное обучение (несколько вариантов ответов)?

Классификация

Детализация

Регрессия

Прогрессия

1. В каких типах алгоритмах машинного обучения используется размеченный набор данных?

Обучение с подкреплением.

Обучение с учителем.

Обучение без учителя.

Обучение без подкрепления.

1. Что такое переобучение?

Способность модели хорошо работать с данными, которые она не видела в процессе обучения.
Адаптация модели машинного обучения к особенностям обучающего набора данных.

Алгоритм машинного обучения, связанный с переносом знаний от одной задачи к другой.

Повторный запуск обучения модели.

1. Какой набор данных используется для обучения нейронных сетей распознавать объекты на изображениях?

Labeled Images in the Wild

MNIST

AlexNet

ImageNet

1. Какая библиотека на Python может использоваться для распознавания лиц?

Scikit-learn

Dlib 

Xgboost

Catboost

1. Какая библиотека на Python содержит большое количество моделей для решения задач обработки естественного языка?

Dlib

ImageNet

Hugging Face

GPT-3

1. Какая бесплатная облачная платформа может применяться для создания программ в области машинного обучения и нейронных сетей?

TensorFlow

Google Colab 

Visual Studio Code

Терминал Linux