ИТОГОВЫЙ ТЕСТ
60 вопросов с ответами
Последний раз тест был сдан на 100 баллов из 100 "Отлично".
Год сдачи -2023.
После покупки Вы получите файл с ответами на вопросы которые указаны ниже:
1. "Обучение без учителя" характеризуется отсутствием
*желаемого выхода сети
*эксперта, корректирующего процесс обучения
*обучающего множества
*входных векторов
2. "Обучение с учителем" это
*использование знаний эксперта
*использование сравнения с идеальными ответами
*подстройка входных данных для получения нужных выходов
*подстройка матрицы весов для получения нужных ответов
3. А. Тьюринг предлагает называть интеллектуальным такое поведение программы, которое будет
*обеспечивать общение с человеком на естественном языке
*обеспечивать общение с человеком на искусственном языке
*моделировать разумное поведение человека
*обеспечивать принятие решения на уровне эксперта-профессионала
4. Активационной функцией называется:
*функция, вычисляющая выходной сигнал нейрона
*функция, суммирующая входные сигналы нейрона
*функция, корректирующая весовые значения
*функция, распределяющая входные сигналы по нейронам
5. В каких условиях используется дерево решений в процессе формирование решений
*в условиях риска
*в условиях неопределенности
*в условиях полной определенности и информированности
*в условиях конфиденциальности.
6. В какой области 3D моделирование наиболее востребовано?
*образование
*культура и искусство
*реклама
*промышленность, концептуальное моделирование, проектирование и разработки
7. В каком случае многослойные сети не могут привести к увеличению вычислительной мощности по сравнению с однослойной сетью?
*если они имеют два слоя
*если они не имеют обратных связей
*если они имеют сжимающую активационную функцию
*если они имеют линейную активационную функцию
8. В модели СМУК используется
*красный, голубой, желтый, синий
*голубой, пурпурный, желтый, черный
*голубой, пурпурный, желтый, белый
*красный, зеленый, синий, черный
9. В цветовой модели RGB установлены следующие параметры: 0, 255, 0. Какой цвет будет соответствовать этим параметрам?
*красный
*чёрный
*голубой
*зелёный
10. В чем отличие нейросетевых технологий от обычных экспертных систем
*не требуют аналитической обработки данных
*не требуют указания приоритетов и ограничений
*не требуют ввода информации
*не требуют программирования, так как настраиваются на нужды пользователя
11. В чем приимущество высокополигональных моделей над низкополигональными?
*более высокая сглаженность/точность модели
*меньшее требование к техническим ресурсам
*оба варианта верны
*нет верных вариантов
12. Дендритами называются
*точки соединения нейронов, через которые передаются нейронные сигналы
*"усики" нейронов, по которым проходят электрохимические сигналы
*тело нейрона, в котором происходит обработка электрохимического сигнала
скопления нейронов
13. Для чего используется модель L*a*b?
*для преобразования цветов из одной модели в другую
*для отображения на экране
*для печати
*для выбора цвета
14. Если сеть имеет очень большое число нейронов в скрытых слоях, то
*время, необходимое на обучение сети, минимально
*возможно переобучение сети
*сеть может оказаться недостаточно гибкой для решения поставленной задачи
*время, необходимое на обучение сети, максимально
15. Если сеть содержит два промежуточных слоя, то она моделирует
*по одной выпуклой «взвешенности» для каждого скрытого элемента первого слоя
*по одному «сигмовидному склону» для каждого скрытого элемента
*по одной выпуклой «взвешенности» для каждого скрытого элемента второго слоя
*одну выпуклую «взвешенность»
16. Искусственный нейрон
*является моделью биологического нейрона
*не существует
*имитирует основные функции биологического нейрона
*по своей функциональности превосходит биологический нейрон
17. Как называется вид 3D моделирования построение модели в котором осуществляется путем введения требуемых параметров элементов модели, а также соотношение между ними?
*сплайновое моделирование
*твердотельное моделирование
*параметрическое моделирование
*имитационное моделирование
18. Как называется процесс разделения модели на слои для 3D печати?
*слайсинг
*подготовка CAD-модели
*финишная обработка
*продакшн
19. Как называется совокупность вершин, рёбер и граней, которые определяют форму многогранного объекта в трёхмерной компьютерной графике и объёмном моделировании?
*полигональная сетка
*сплайн
*плоскость
*поверхность
20. Как происходит обучение нейронной сети?
*эксперты настраивают нейронную сеть
*сеть запускается на обучающем множестве, и незадействованные нейроны выкидываются
*сеть запускается на обучающем множестве, и подстраиваются весовые значения
*сеть запускается на обучающем множестве, и добавляются или убираются соединения между нейронами
21. Какая модель наиболее близка к традиционному пониманию цвета?
*RGB
*CMYK
*HSB
*XYZ
22. Какая модель не применима для печати?
*RGB
*CMYK
*HSB
*XYZ
23. Какая модель относится к аддитивным?
* RGB
*CMYK
*HSB
*XYZ
24. Какая модель относится к субтрактивным?
*RGB
* CMYK
*HSB
*XYZ
25. Какие виды обучения нейронных сетей вы знаете?
* «с учителем»
* «без учителя»
* «с учеником»
* «без ученика»
26. Какие сети характеризуются отсутствием памяти?
*однослойные
*многослойные
*без обратных связей
*с обратными связями
27. Какие характеристики цвета учитываются в модели HSB?
*тон
*оттенок
*яркость
*насыщенность
*чистота цвета
28. Какие цвета входят в цветовую модель RGB
*чёрный синий красный
*жёлтый розовый голубой
*красный зелёный синий
*розовый голубой белый
29. Какое изображение получается на сетчатке?
*действительное, уменьшенное, перевернутое
*действительное, уменьшенное, прямое
*мнимое, уменьшенное, перевернутое
*мнимое, уменьшенное, прямое
30. Какой вид 3D моделирования наилучшим образом подходит для использования в промышленной и инженерной сфере?
*3D скульптинг
*CAD-моделирование
*сплайновое моделирование
*имитационное моделирование
31. Концептуализация предусматривает
*изменение форм представления
*выбор основных понятий и связей, необходимых для описания проблемы
*отыскивание эксперта, источников знаний, ресурсов и ясную формулировку проблемы
*передачу знаний от эксперта в базу знаний через конструктор
32. Моделирование – это процесс
*использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий
*методов познания
*познания интересующего исследователя объекта-оригинала с помощью модели
*построения, изучения и применения моделей
33. На какую оптическую систему похож глаз?
*фотоаппарат
*телескоп
*микроскоп
*статоскоп
34. Научная дисциплина, изучающая способы определения формы, размеров и пространственного положения объектов в заданной координатной системе по их фотографическим изображениям называется
*фотограмметрия
*геодезия
*землеустройство
*планировка
*кадастр
35. Нейронная сеть является обученной, если
*при подаче на вход некоторого вектора сеть будет выдавать ответ, к какому классу векторов он принадлежит
*при запуске обучающих входов она выдает соответствующие обучающие выходы
*алгоритм обучения завершил свою работу и не зациклился
*алгоритм обучения завершил свою работу и зациклился
36. Объем исследований и разработок в области нейронных сетей резко возрос в настоящее время благодаря тому, что
*только нейрокибернетика обеспечивает моделирование функций биологических систем
*появились нейропроцессоры, транспьютеры и т.п.
*открыли новые возможности человеческого мозга
*появились новые методы решения задач в области нейрокибернетики
37. Паралич сети может наступить, когда
*весовые значения становятся очень большими
*размер шага становится очень большой
*размер шага становится очень маленький
*весовые значения становятся очень маленькими
38. Программная система искусственного интеллекта должна иметь
* все элементы, составляющие процесс принятия решения человеком
*главные элементы, влияющие на процесс принятия решения человека
*интуитивное мышление
*второстепенные элементы
39. Процесс распознавания изображенных на снимках объектов и определения их характеристик называется
* дешифрированием снимков
*картографированием снимков
*мензульной съемкой
*топографической съемкой
*построением цифровых моделей
40. Процессом обучения нейронной сети называют
* процесс подстройки весовых коэффициентов сети
*процесс подбора входных данных
*процесс подбора архитектуры сети
*процесс подстройки количества скрытых слоев
41. Разработки в области искусственного интеллекта направлены на
*исследование принципов работы мозга и различных аспектов мыслительной деятельности человека
*создание новых методов автоматизации различных аспектов жизни общества
* разработку интеллектуальных компьютерных систем
*развитие инструментов анализа и обработки данных
42. С помощью каких инструментов формируется решение в условиях неопределенности
* дерево вывода
*дерево решений
*древо целей
* нечеткие множества
43. С помощью каких инструментов формируется решение в условиях определенности
*дерево вывода
*дерево решений
* древо целей
*нечеткие множества
44. С помощью каких инструментов формируется решение в условиях риска
*дерево вывода
* дерево решений
*древо целей
*нечеткие множества
45. Сверточные нейронные сети наиболее эффективно применяются для решения задач
* обработки изображений
*прогнозирования изменения параметров
*дешифровки сообщений
*реализации рекомендательных систем
46. Сети прямого распространения - это:
*сети, имеющие много слоев
* сети, у которых нет соединений, идущих от выходов некоторого слоя к входам предшествующего слоя
*сети, у которых один слой
*сети, у которых есть память
47. Сети с обратными связями это
*сети, имеющие много слоев
*сети, имеющие один слой
*сети, у которых существуют соединения, идущие от выходов некоторого слоя к входам предшествующего слоя
*сети, у которых нет памяти
48. Сеть Хопфилда заменяется на сеть Хэмминга, если
*необходимо ускорить время сходимости сети
*необходимо повысить число запомненных образцов
*необходимо обеспечить устойчивость сети
* нет необходимости, чтобы сеть в явном виде выдавала запомненный образец
49. Сетью без обратных связей называется сеть
*все слои которой соединены иерархически
* у которой нет синаптических связей, идущих от выхода некоторого нейрона к входам этого же нейрона или нейрона из предыдущего слоя
*у которой есть синаптические связи
*у которой есть родственные связи
50. Синапсами называются
* точки соединения нейронов, через которые передаются нейронные сигналы
*"усики" нейронов, по которым проходят электрохимические сигналы
*тело нейрона, в котором происходит обработка электрохимического сигнала
скопления нейронов
51. Система искусственного интеллекта
* программа, имитирующая на компьютере мышление человека
*программа баз данных
*программа, включающая в себя совокупность научных знаний
система исследования логических операций
52. Стратегия избежания локальных минимумов при сохранении стабильности заключается в
*достаточно больших изменениях весовых значений
* больших начальных шагах изменения весовых значений и постепенном уменьшении этих шагов
*малых начальных шагах изменения весовых значений и постепенном увеличении этих шагов
*достаточно малых изменениях весовых значений
53. Фототопография, прикладная фотограмметрия, космическая фотограмметрия, цифровая фотограмметрия – это
* направления фотограмметрии
*направления геодезии
*направления землеустройства
*направления планировки
*направления кадастра
54. Что необходимо выполнить, чтобы нейросеть могла помочь в формировании решения
*указать правила вывода
*указать формулы для расчетов
* обучить на примерах
*ввести информацию о ситуации
55. Что такое искусственный интеллект?
*наука, моделирующая поведение человека
*наука о представлении знаний
* наука, занимающаяся автоматизацией разумного поведения
*наука, основанная на знаниях специалистов
56. Что такое множество весовых значений нейрона?
* множество значений, характеризующих "силу" соединений данного нейрона с нейронами предыдущего слоя
*множество значений, характеризующих "силу" соединений данного нейрона с нейронами последующего слоя
*множество значений, моделирующих "силу" родственных связей
*множество значений, характеризующих вычислительную "силу" нейрона
57. Что такое цветовая модель?
* это система описания цвета в зависимости от применения
*это количественно измеряемые физические характеристики
*это средство управления вниманием человека
*это средство усиления зрительного впечатления и повышения информационной насыщенности изображения
58. Что такое цветокоррекция?
* преобразование цветов из одной модели в другую без потери качетсва
*вклад нескольких цветов в результирующий цвет в диапазоне от нуля до максимального значения
*вычитание основных цветов из белого для получения нового цвета
*вычитание основных цветов из черного для получения нового цвета
59. Что умел распознавать персептрон Ф.Розенблата?
*кубики и пирамиды
*рукописные символы
* буквы алфавита
*объекты военного назначения
60. Что является входом искусственного нейрона?
* множество сигналов
*единственный сигнал
*весовые значения
*значения активационной функции
Тема 1. Введение в компьютерное зрение. Свет и цвет. Модели обработки цвета
Тема 2. Сопоставление изображений
Тема 3. Введение в сверточные нейросети
Тема 4. Детекция и сегментация
Тема 5. Синтез изображений и анализ видеоданных
Тема 6. Трехмерная реконструкция
Литература