opracowanie 2013, Studia, Informatyka, Semestr IV, Wstęp do sztucznej inteligencji


  1. Wartość funkcji przynależności należy do przedziału:

  1. [0, 1]

  2. [-1, 0]

  3. [-1, 1]

  4. [0, Inf.]

  1. Inwersja to:

  1. Operacja wykonywana podczas uczenia sieci MLP metodą wstecznej propagacji błędów, polegającą na zamianie miejscami neuronów wejściowych i wyjściowych sieci.

  2. Jedna z operacji na zbiorach rozmytych, w wyniku, której dostajemy przeciwny zbiór rozmyty.

  3. Jedna z operacji algorytmu genetycznego, która odwraca część łańcucha binarnego stanowiącego genotyp osobnika.

  1. Perceptron dzieli przestrzeń za pomocą:

  1. Zbioru reguł decyzyjnych.

  2. Hiperpłaszczyzny.

  3. Funkcji sygnałów wejściowych, będącej wielomianem stopnia pierwszego.

  4. Funkcja sygnałów wejściowych, będącej wielomianem stopnia maksymalnie drugiego.

  1. W klasycznym algorytmie genetycznym metodą krzyżowania jest:

  1. Krzyżowanie równomierne.

  2. Krzyżowanie jednopunktowe.

  3. Krzyżowanie dwupunktowe.

  4. Nie jest określone, może być którekolwiek z powyższych.

  1. Zwiększenie liczby neuronów ukrytych w sieci neuronowej:

  1. Zawsze poprawi skuteczność sieci neuronowej.

  2. Może poprawić, ale może też pogorszyć skuteczność sieci neuronowej.

  3. Nie ma większego wpływu na proces nauki sieci.

  4. Zawsze pogorszy zdolności do uogólniania sieci.

  1. Za ojca logiki rozmytej uważany jest:

  1. Frank Rosenblatt.

  2. Lotfi Zadech.

  3. John Holland.

  4. Jolun Koza.

  1. Do obliczeń inteligentnych zalicza się:

  1. Sieci neuronowe.

  2. Systemy ekspertowe.

  3. Algorytmy ewolucyjne.

  4. Logikę rozmytą.

  5. Metody drążenia danych.

  1. Zaznacz prawidłowe zdania odnośnie sztucznej inteligencji:

  1. Pojęcie sztucznej inteligencji pojawiło się w połowie lat pięćdziesiątych ubiegłego wieku w pracach McCarthy'ego.

  2. Według Minsky'ego, sztuczna inteligencja to nauka o maszynach realizujących zadania, które wymagają inteligencji wtedy, gdy są wykonywane przez człowieka.

  3. Pojęcie „sztuczna inteligencja” jest znaczeniowo tożsame z pojęciem „uczenie maszynowe”.

  1. Główne kryteria sztucznej inteligencji:

  1. Inteligentne czynności, przetwarzanie symboliczne wiedzy, symulacja procesów naturalnych.

  2. Samoświadomość systemu, racjonalne sprawstwo, symulacja procesów naturalnych.

  3. Inteligentne czynności, racjonalne sprawstwo, symulacja procesów naturalnych.

  1. _x może być w PROLOGU:

  1. Faktem.

  2. Regułą.

  3. Zmienną.

  4. Predykatem.


  1. Heurystyka to:

  1. Reguła pozwalająca ograniczyć zakres przeszukiwania pola problemowego, a tym samym skrócić czas rozwiązywania problemu.

  2. Reguła pozwalająca osiągnąć optymalne rozwiązanie danego problemu.

  3. Reguła pozwalająca zawsze osiągnąć dość dobre rozwiązanie problemu w rozsądnym, akceptowalnym praktycznie czasie, bez możliwości osiągnięcia rozwiązania globalnie optymalnego.

  4. Reguła pozwalająca dość często osiągnąć dość dobre rozwiązanie problemu w rozsądnym, akceptowalnym praktycznie czasie, bez możliwości osiągnięcia rozwiązania globalnie optymalnego.

  1. System ekspertowy szkieletowy to:

  1. System ekspertowy, z którego usunięto wiedzę w postaci reguł i faktów.

  2. System ekspertowy, który posiada zapisaną wiedzę na dany temat, ustrukturyzowaną w postaci reguł, a który nie posiada mechanizmów wnioskowania.

  3. Nazwa wzorca projektowego stosowanego w języku PROLOG do implementacji systemów inteligentnych.

  4. System ekspertowy, który nie posiada mechanizmu wnioskowania w tył, a posiada jedynie mechanizm wnioskowania w przód, stąd stanowi podstawię do dalszej rozbudowy.

  1. Sieć semantyczna to:

  1. Rodzaj sieci neuronowej.

  2. Jeden ze sposobów reprezentacji wiedzy oparty na logice rozmytej.

  3. Jeden ze sposobów reprezentacji wiedzy polegający na przedstawieniu relacji między obiektami w postaci rysunku.

  4. Sieć, w której węzły odpowiadają kompletnym opisom pojęć lub obiektów i nie są wyłącznie stwierdzeniami.




  1. Stwierdzenia, jako jeden z gł. reprez. wiedzy zapisuje się jako:

  1. (`ATRYBUT', `WARTOŚĆ')

  2. (`OBIEKT', `ATRYBUT', `WARTOŚĆ')

  3. (`OBIEKT', `WARTOŚĆ')

  4. (`OBIEKT', `ATRYBUT')

  5. (`KLASA OBIEKTÓW', `ZESPÓŁ CECH', `ZBIÓR WARTOŚCI')

  1. Przykł. w zapisie sieci neuronowej metoda bez naucz. jest alg.:

  2. W algorytmie genetycznym i binarną reprezentacją:

  3. Krzyżowanie to operacja polegająca na:

  1. Powielaniu osobników w zależności od wartości, jaką przybiera dla nich funkcja celu

  2. Wymianie kodu na zasadzie „każdy z każdym”

  3. Skojarzeniu w sposób losowy osobników w pary, a następnie losowej wymianie kodu pomiędzy osobnikami

  1. Najmniejsza składowa osobnika decydująca o dziedziczności jednej lub kilku cech to:

  1. Chromosom

  2. Gen

  3. Locus

  4. Allel

  1. Liczba 43 to w systemie dwójkowym ma postać:

  1. 111010

  2. 101011

  3. 100101

  4. 110011

  1. Podczas selekcji każdy osobnik:

  1. Może być wybrany wielokrotnie.

  2. Jest wybrany maksymalnie raz.

  3. Zostanie wybrany minimalnie raz.

  4. Zmienia swoją postać w zależności od wylosowanej liczby na kole ruletki.

  1. Podstawowe rodzaje sztucznych sieci neuronowych to:

  1. Hopfielda, iteracyjne, rekurencyjne, gwieździste.

  2. Ontologiczne, systematyczne, sześcienne, iteracyjne.

  3. Jednokierunkowe, rekurencyjne, komórkowe.

  4. Wielokierunkowe, przybliżone, gwieździste.

  1. Neuronowa sieć radialna składa się z:

  1. Dwóch warstw ukrytych.

  2. Tylko neuronów radialnych.

  3. Neuronów radialnych i liniowych.

  4. Neuronów o sigmoidalnej funkcji aktywacji.

  1. Sztuczny neuron zbudowany jest z:

  1. Sumatora i reaktywatora

  2. Sumatora i aktywatora.

  3. Selektora i aktywatora.

  4. Multiplikatora i kwantyfikatora.

  1. Algorytm wstecznej propagacji błędów służy do:

  1. Optymalizacji ewolucyjnej.

  2. Uczenia nadzorowanego sieci neuronowej.

  3. Wykrywania błędnych wyników działania systemu ekspertowego.

  4. Uczenia nienadzorowanego sieci neuronowych.

  1. Liczbą rozmytą nazywamy:

  1. Gradient funkcji na obszarze ciągłym.

  2. Zbiór rozmyty określony na zbiorze liczb rzeczywistych, którego funkcja przynależności spełnia warunki: normalności, jest funkcją przedziałami ciągłą, zbiór jest wypukły.

  3. Zbiór rozmyty określony na zbiorze liczb rzeczywistych, którego funkcja przynależności spełnia warunki: ortogonalności, jest funkcją nieciągłą, zbiór jest wklęsły.

  1. Klasyczny sterownik rozmyty składa się z:

  1. Bazy reguł, bloku rozmywania, bloku wnioskowania, bloku wyostrzania.

  2. Bazy reguł, bloku rozmywania, bloku wyostrzania, bloku walidacji.

  3. Bloku rozmywania, bloku wnioskowania, bloku wyostrzania, bloku prezentacji.

  4. Bazy reguł, bloku wnioskowania, bloku wyostrzania.

  1. Co to jest Sztuczna Inteligencja:

  1. Nauka o maszynach realizujących zadania, które wymagają inteligencji wtedy, gdy są wykonywane przez człowieka.

  2. Dziedzina informatyki dotycząca metod i technik wnioskowania symbolicznego przez komputer oraz symbolicznej reprezentacji wiedzy stosowanej podczas takiego wnioskowania.

  3. Rozwój systematycznej teorii procesów intelektualnych.

  1. Metody wykorzystujące systemy regułowe należą do metod:

  1. Rozmytego wnioskowania.

  2. Reprezentacji wiedzy.

  3. Neuronalnych.

  4. Ewolucyjnych.

  1. Inżynieria wiedzy to:

  1. Dziedzina zajmująca się tworzeniem informatycznych odpowiedników działania naturalnych procesów poznawania, zwykle oparte na działaniu sieci neuronowych i algorytmów genetycznych.

  2. Zdolność do rozwiązywania problemów sposobami wzorowanymi na naturalnych procesach i działania człowieka za pomocą symulujących je programów komputerowych.

  3. Dział sztucznej inteligencji, który w szczególności ukierunkowany jest na tworzenie metod programowania dotyczącego pozyskiwania i strukturalizacji wiedzy ekspertów.

  1. Który opis najlepiej opisuje PROLOGA:

  1. Jest to język proceduralny.

  2. Jest to język deklaratywny.

  3. Jest to język obiektowy.



Wyszukiwarka