Опубліковано

STEM. Машинне навчання. АІ

Міжгалузеві інтегровані курси (інтегровані курси) 8 клас 12 запитань
Тест для узагальнення першого розділу "Штучний інтелект та машинне навчання"
Додано
28 жовтня
Предмет
Міжгалузеві інтегровані курси (інтегровані курси), 8 клас

Робота з учнями результати зберігаються

Домашня роботаУчні проходять тест за кодом до визначеного терміну. Результати збираються автоматично.В реальному часіГра на уроці: учні приєднуються з телефонів, а ви бачите живий рейтинг на екрані.Командна граДоступно автору тесту та сертифікованим учителям — тут видно відповіді.

Режими пройти самостійно — результати не зберігаються

Тестування 12 запитань Флеш-картки автору й сертифікованим Відповідності автору й сертифікованим Телевікторина 12 запитань Лови правильну 12 запитань Літачок 2 запитання Лабіринт 2 запитання
Роздрукувати: Тест Картки

12 запитань

1 Запитання 1 Одна правильна відповідь

Що є головною відмінністю між класичним програмуванням та машинним навчанням?

варіанти відповідей
  • У машинному навчанні програміст вручну прописує всі алгоритми та правила для будь-яких ситуацій.
  • У машинному навчанні комп'ютер сам знаходить правила та закономірності на основі наданих даних.
  • Класичне програмування працює лише з текстом, а машинне навчання — тільки з відео.
  • Машинне навчання не потребує використання комп'ютерних обчислень.
2 Запитання 2 Одна правильна відповідь
Який тип машинного навчання передбачає тренування моделі на даних, де кожному прикладу відповідає відома правильна відповідь (мітка)?
варіанти відповідей
  • Навчання з учителем (Supervised Learning)
  • Навчання без учителя (Unsupervised Learning)
  • Навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning)
  • Самостійне абстрактне навчання
3 Запитання 3 Одна правильна відповідь

Який із наведених прикладів найточніше описує застосування навчання без учителя (Unsupervised Learning)?

варіанти відповідей
  • Класифікація листів на «Спам» та «Не спам» за допомогою розмічених прикладів.
  • Автоматичне групування (кластеризація) покупців магазину за схожими інтересами без заздалегідь визначених категорій.
  • Навчання алгоритму грі в шахи за допомогою системи нагород і штрафів.
  • Розпізнавання облич на фотографіях із заздалегідь підписаними іменами.
4 Запитання 4 Одна правильна відповідь

Що таке штучна нейронна мережа в контексті AI?

варіанти відповідей
  • Фізична мережа з дротів та кабелів, що з'єднує декілька потужних серверів.
  • Математична та обчислювальна модель, натхненна структурою та принципами роботи біологічного мозку людини.
  • Спеціалізована мова програмування для створення 3D-ігор.
  • База даних для збереження текстових документів.
5 Запитання 5 Одна правильна відповідь

Який із наведених сценаріїв найкраще демонструє застосування навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning)?

варіанти відповідей
  • Навчання робота-пилососа орієнтуватися у приміщенні шляхом отримання «штрафів» за зіткнення та «нагород» за чисту підлогу.
  • Сортування електронних листів у папці «Вхідні».
  • Переклад тексту з української мови на англійську.
  • Пошук однакових фотографій у дублікатах сховища.
6 Запитання 6 Одна правильна відповідь

Чому якість та обсяг даних мають критичне значення під час тренування моделей машинного навчання?

варіанти відповідей
  • Чим більше даних, тим повільніше працює комп'ютер, тому краще використовувати найменше даних.
  • Діє правило «сміття на вході — сміття на виході»: неякісні чи викривлені дані призводять до помилкових висновків моделі.
  • Якість даних впливає лише на колір інтерфейсу програми.
  • Обсяг даних не має жодного значення для точності ШІ.
7 Запитання 7 Одна правильна відповідь

У якій із наведених сфер найчастіше застосовуються рекомендаційні системи на основі штучного інтелекту?

варіанти відповідей
  • Механічний годинник із зозулею.
  • Звичайні шкільні калькулятори.
  • Стрімінгові сервіси фільмів та музики (YouTube, Spotify, Netflix) для підбору контенту
  • Ручні кухонні ваги.
8 Запитання 8 Одна правильна відповідь
Що таке комп'ютерний зір (Computer Vision) у галузі штучного інтелекту?
варіанти відповідей
  • Технологія, яка дозволяє комп'ютеру передавати зображення на монітор.
  • Спеціальні окуляри для захисту очей користувача від випромінювання екрана.
  • Налаштування яскравості та контрастності дисплея.
  • Здатність комп'ютерних систем аналізувати, розпізнавати та інтерпретувати цифрові зображення й відео.
9 Запитання 9 Одна правильна відповідь

Яке з наведених етичних питань є найактуальнішим при розробці та використанні систем штучного інтелекту?

варіанти відповідей
  • Можлива упередженість, дискримінація та алгоритмічні помилки, закладені в навчальних даних.
  • Висока вартість клавіатур для програмістів
  • Відсутність різнокольорових тем у програмах
  • Потреба в постійному підключенні мишки до комп'ютера.
10 Запитання 10 Одна правильна відповідь

Як генеративний штучний інтелект (Generative AI) відрізняється від традиційних аналітичних моделей ШІ?

варіанти відповідей
  • Традиційний ШІ створює малюнки, а генеративний — тільки рахує цифри.
  • Генеративний ШІ працює без використання електрики.
  • Генеративний ШІ здатний створювати новий оригінальний контент (текст, зображення, музику, код), а не лише аналізувати наявний.
  • Між ними немає жодної відмінності.
11 Запитання 11 Одна правильна відповідь

Який сервіс розпізнавання образів від Google дозволяє швидко навчити власну просту модель ШІ на веб-камері без знань програмування?

варіанти відповідей
  • Google Maps
  • Google Teachable Machine
  • Google Classroom
  • Google Translate
12 Запитання 12 Одна правильна відповідь
Що таке «перенавчання» (Overfitting) моделі машинного навчання?
варіанти відповідей
  • Швидке завантаження файлу з інтернету.
  • Процес видалення всіх даних з пам'яті комп'ютера.
  • Ситуація, коли комп'ютер перегрівається під час роботи.
  • Стан, коли модель чудово запам'ятала навчальні дані, але не здатна правильно працювати з новими даними.

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

Створити тест

Схожі тести

Рекомендовані тести

В прямому ефірі
Інтернет-конференція: Адаптація та модифікація завдань для дітей з ООП: алгоритми та практичні кейси