Опубліковано

ШІ. Нейромережі. Проектування нейромереж.

Інформатика 7 клас 19 запитань
Додано
22 вересня 2025
Предмет
Інформатика, 7 клас
Тест виконано
1 раз

Робота з учнями результати зберігаються

Режими пройти самостійно — результати не зберігаються

Тестування 19 запитань Флеш-картки автору й сертифікованим Відповідності автору й сертифікованим Вгадай слово 2 слова Анаграма автору й сертифікованим Телевікторина 14 запитань Лови правильну 14 запитань Знайди пару автору й сертифікованим Знайди відповідь автору й сертифікованим Літачок 9 запитань Лабіринт 9 запитань
Роздрукувати: Тест Знайди пару Картки

19 запитань

1 Запитання 1 Кілька правильних відповідей

Вкажи правильні твердження

варіанти відповідей
  • Що більшою є контрольна вибірка, тим точніше розпізнавання об'єктів

  • У висновках нейромережі є елемент випадковості

  • Що більша навчальна вибірка, то вищою є впевненість ШІ у результаті розпізнання об'єктів

  • Що більшою є навчальна вибірка, тим точніше розпізнавання об'єктів

2 Запитання 2 Одна правильна відповідь

Скільки сигналів "так" має надійти на штучний нейрон, що він розпізнав літеру "О"

варіанти відповідей
  • 2

  • 12

  • 6

  • 10

3 Запитання 3 Одна правильна відповідь

Скільки сигналів "так" має надійти на нейрон, щоб остаточно розпізнати літеру "О"

варіанти відповідей
  • 12

  • 6

  • 2

  • 10

4 Запитання 4 Одна правильна відповідь

Яка з двох мереж розпізнає обидва зображення літери "О"

варіанти відповідей
5 Запитання 5 Одна правильна відповідь

Який шар нейромережі отримує початкові дані, наприклад значення пікселів зображення?

варіанти відповідей
  • Вхідний
  • Прихований
  • Вихідний
  • Керувальний
6 Запитання 6 Одна правильна відповідь

Для чого під час навчання нейромережі змінюють ваги зв’язків між нейронами?

варіанти відповідей
  • Щоб зменшити кількість вхідних даних
  • Щоб мережа точніше виконувала задане завдання
  • Щоб автоматично збільшити розмір зображень
  • Щоб замінити вихідний шар вхідним
7 Запитання 7 Одна правильна відповідь

Що найкраще зробити, щоб навчити нейромережу розпізнавати котів на зображеннях?

варіанти відповідей
  • Надати багато зображень котів і зображень інших об’єктів із правильними позначками
  • Надати лише одне зображення кота без пояснень
  • Змінити колір екрана під час роботи мережі
  • Видалити зображення з навчальної вибірки
8 Запитання 8 Одна правильна відповідь

Яку роль виконує вихідний шар нейромережі, що класифікує зображення?

варіанти відповідей
  • Передає мережі початкові пікселі
  • Зберігає всі приклади для навчання
  • Формує результат, наприклад назву розпізнаного об’єкта
  • Випадково змінює навчальні позначки
9 Запитання 9 Одна правильна відповідь

Навіщо перевіряти нейромережу на прикладах, яких не було під час її навчання?

варіанти відповідей
  • Щоб з’ясувати, чи здатна вона працювати з новими даними
  • Щоб видалити з мережі всі приховані нейрони
  • Щоб перетворити навчальні приклади на відповіді
  • Щоб гарантувати однакову відповідь для будь-яких даних
10 Запитання 10 Одна правильна відповідь

У навчальних прикладах для розпізнавання яблук усі яблука червоні. Який недолік може мати така вибірка?

варіанти відповідей
  • Мережа може гірше розпізнавати яблука іншого кольору
  • Мережа не зможе отримати зображення на вхід
  • Вихідний шар автоматично стане вхідним
  • Кожен нейрон матиме лише одну вагу
11 Запитання 11 Одна правильна відповідь

У мережі для визначення типу погоди на виході є варіанти «сонячно», «хмарно» і «дощ». Що означає результат «хмарно»?

варіанти відповідей
  • Мережа обрала цей клас як відповідь для поданих даних
  • Вхідний шар не отримав жодних даних
  • Навчальні дані були автоматично видалені
  • Усі нейрони мережі вимкнулися
12 Запитання 12 Одна правильна відповідь

Учень хоче створити нейромережу, яка визначає, чи є на фото дорожній знак. Які дані найважливіше підготувати для навчання?

варіанти відповідей
  • Різноманітні фото зі знаками та без них, позначені відповідно до вмісту
  • Лише назви кольорів без жодного фото
  • Однакові фото знака, але без позначок
  • Тільки готові відповіді нейромережі
13 Запитання 13 Кілька правильних відповідей

Які дії допоможуть підготувати якісну вибірку для навчання нейромережі розпізнавати фрукти?

варіанти відповідей
  • Дібрати приклади різних фруктів
  • Правильно позначити, який фрукт зображено на кожному прикладі
  • Використати лише зображення одного виду фруктів, хоча потрібно розпізнавати кілька
  • Додати різні за освітленням і ракурсом зображення
14 Запитання 14 Одна правильна відповідь

Якщо нейромережу перевіряти лише на тих самих прикладах, на яких її навчали, цього достатньо, щоб оцінити її роботу на нових даних.

варіанти відповідей
  • Правда
  • Неправда
15 Запитання 15 Відповідь словом

Як називають числовий параметр, що визначає силу зв’язку між штучними нейронами?

відповідь вписується словом
16 Запитання 16 Правильний порядок

Розташуйте етапи створення нейромережі для класифікації зображень у логічному порядку.

елементи, які треба впорядкувати
  • Навчити нейромережу на підготовлених прикладах
  • Підготувати й позначити приклади зображень
  • Перевірити роботу мережі на нових зображеннях
  • Визначити завдання та класи для розпізнавання
17 Запитання 17 Відповідності

Встановіть відповідність між частиною нейромережі та її функцією.

пари для з’єднання
  • Вхідний шар
  • Прихований шар
  • Вихідний шар
  • Вага зв’язку
  • Визначає силу впливу сигналу між нейронами
  • Опрацьовує сигнали під час роботи мережі
  • Отримує початкові дані
  • Формує результат роботи мережі
18 Запитання 18 Пропуски в тексті

У навчанні з учителем приклади для мережі супроводжують правильними  . Такі позначки називають  .

19 Запитання 19 Пропуски зі списком

Під час роботи нейромережа отримує дані через   шар, опрацьовує їх у   шарі, а результат формує через   шар.

варіанти для пропусків
  • 1.
  • вихідний
  • вхідний
  • прихований
  • 2.
  • прихованому
  • вхідному
  • вихідному
  • 3.
  • вихідний
  • вхідний
  • прихований

Створюйте онлайн-тести для контролю знань і залучення учнів до активної роботи у класі та вдома

Створити тест
В прямому ефірі
Інтернет-конференція: Canva для вчителів: практичні можливості для інтерактивного навчання