SE
Knowledge Mastery Quiz
Test your understanding of complex concepts such as backward chaining, forward chaining, and Bayesian inference with our comprehensive quiz. Whether you're a student, teacher, or lifelong learner, this quiz is designed to challenge your knowledge and enhance your expertise.
- 43 thought-provoking questions
- In-depth multiple-choice format
- Perfect for self-assessment
1. Daca se citeste o premisa care invalideaza un nod la backward chaining cautarea va continua de la primul nod superior de tip :
A) SAU
B) Radacina
C) SI
D) XOR
2. Inferenta de tip case filling se bazeaza pe :
A) reguli gramaticale si lexicale
B) implicatii logice
C) deductii logice
D) reducerea la absurd
3. La forward chaining inferenta se face prin :
A) modus ponens
B) eliminarea variabilelor
C) negarea premiselor
D) principiul rezolutiei
5. Care este un dezavantaj major al unui sistem forward chaining, rezolvat insa de backward chaining :
A) trebuie citite toate premisele, indfierent de numarul lor
B) nu exista un mod sistematic de adaugare a regulilor
C) nu asigura interactiunea cu utilizatorul in timpul rationamentului
D) nu genereaza intotdeauna un rezultat
6. Probabilitatea conditionata P(E|F) nu poate fi definita daca :
A) P(E)+P(F) > 1
B) P(F)=0
C) P(E)=0
D) P(E)
7. La aplicarea teoremei lui Bayes se presupune ca :
A) concluziile sunt mutual exclusive
B) concluziile sunt independente de premise
C) premisele sunt mutual exclusive
D) concluziile sunt interdependente conditionat
8. Ce este un arbore taxonomic :
A) un arbore de clasificare
B) un arbore de definitii
C) un arbore echilibrat
D) un arbore de taxare
9. La un sistem KBS regulile de scop contin :
A) concluzii partiale avand scopul de conducere a rationamentului
B) premise importante
C) concluzii finale
D) premise initiale
10. La o retea Hopfield cu N unitati vectorul de intrare va avea un numar de componente egal cu :
A) N
B) NxN
C) zero (0)
D) N/2
11. Avantajul folosirii unui perceptron pentru implementarea inferentei Bayesiene este :
A) scaderea timpului de obtinere a rezultatului
B) posibilitatea de procesare a mai multor date de intrare decat in cazul inferentei Bayesiene
C) cresterea preciziei rezultatului
D) posibilitatea de a utiliza intrari supraunitare
12. La un graf conceptual o "individualitate" denota :
A) o relatie fixa intre doua clase
B) un concept generic
C) un membru al unei clase
D) o clasa
13. Probabilitatea conditionata P(E|F) depinde direct de:
A) antiprobabilitatea lui F
B) probabilitatea lui E
C) probabilitatea lui F
D) antiprobabilitatea lui E
14. Valoarea cu care se modifica o pondere prin regula delta la perceptron depinde de :
A) rata de invatare, o constanta delta, iesirea obtinuta
B) rata de invatare, ponderea proprie, ponderile unitatilor imediat vecine
C) rata de invatare, intrare, diferenta dintre iesirea obtinuta si cea Dorita
D) rata de invatare iesire, eroarea locala
15. Care din urmatoarele operatii nu este folosita ca mecanism de rationament pentru grafuri conceptuale :
A) Combinarea
B) Simplificarea
C) Extensia
D) specializarea
16. Ce fel de cunostinte rezulta in urma experientei si a observatiilor :
a) Aprofundate
B) Metacunostinte
C) Euristice
D) statistice
17. La algoritmul de antrenare a unei retele neuronale, o epoca reprezinta :
A) procesarea a cinci tipare din baza de invatare b) traversarea o singura data a bazei de invatare
B) traversarea o singura data a bazei de invatare
C) timpul in care se obtine valoarea dorita
D) procesarea necesara pentru a scadea eroarea cu 1%
18. La backward chaining inferenta se face prin :
C) negarea premiselor
B) modus ponens
A) principiul rezolutiei
D) regula de trei simpla
19. Un termen compus fuzzy este format din :
A) descriptor si cuantificator
B) descriptor si modificator
C) modificator si cuantificator
D) cuantificator, modificator si descriptor
20. La un sistem KBS cu incertitudine valoarea 0 a factorului de certitudine pentru o regula inseamna :
A) certitudine maxima, regula nu este utila
B) incertitudine maxima, regula nu este utila
C) este o regula de scop
D) este o regula auxiliara
21. Care sunt rolurile obisnuite intr-o echipa are dezvolta un sistem expert :
A) programator, inginer de cunostinte, expert in domeniul aplicatiei
B) programator, inginer de cunostinte, testor
C) programator, testor, expert in domeniul aplicatiei
D) programator, designer de interfete utilizator, expert in domeniul aplicatiei
22. Zona de lucru a unui sistem expert bazat pe cunostinte este folosita pentru a retine :
A) reguli care sunt invalidate
B) concluzii partiale
C) codul algoritmului de inferenta
D) numarul de pasi efectuat de rationament pana in acel moment
23. La un graf conceptual relatiile sunt reprezentate prin :
A) noduri
B) expresii regulate
C) referinte
D) arce
24. Cu o retea cu autoorganizare nu se poate implementa :
A) extragerea de caracteristici ale datelor
B) clasificarea datelor
C) maparea topologica
D) gruparea datelor in clustere
25. Probabilitatea reuniunii unor evenimente finite poate fi calculata ca suma probabilitatilor fiecaruia daca :
A) reuniunea evenimentelor este finite
B) reuniunea evenimentelor este diferita de intersectia lor
C) intersectia evenimentelor este multimea vida
D) intersectia evenimentelor este finita
26. Care functie nu poate fi implementata de un perceptron simplu :
A) NOT
B) XOR
C) AND
D) OR
27. La aplicarea teoremei lui Bayes este adevarat ca :
A) sunt acceptabile concluzii multiple
B) nici una din afirmatiile precedente nu este adevarata
C) sistemul poate sa nu genereze o concluzie
D) nu sunt acceptabile concluzii multiple
28. La aplicarea teoremei lui Bayes pentru domeniul medical probabilitatea unei boli k se poate calcula :
A) numarand cati bolnavi au avut boala k si impartind rezultatul la 100
B) numarand cati bolnavi au avut boala k si impartind rezultatul la numarul total de pacienti
C) numarand cati bolnavi au avut boala k si impartind reuzultatul la numarul de pacienti care nu au avut boala k
D) numarand cati bolnavi nu au avut boala k si impartind rezultatul la numarul total de pacienti
29. La un sistem KBS cu incertitudine valoarea certitudinii unei reguli poate fi calculata cu probabilitati prin formula lui :
a) Aitken
B) Bayes
C) Heckerman
D) Andersen
30. Pentru asigurarea transparentei unui sistem backward chaining predicatul HOW va afisa :
A) toate premisele citite pana in acel moment
B) concluzia finala a sistemului
C) toate regulile de pe drumul pana la concluzia finala
D) motivul pentru care este necesar sa se citeasca o anumita premisa
31. Ce probleme exista la incercarea de a extinde un sistem KBS bazat pe o diagrama de flux :
A) exista riscul de comportament neasteptat
B) nu e nicio problema
C) se poate depasi memoria
D) numarul de noduri este limitat pe fiecare ramura
32. Utilizarea unei retele Towell pentru implementarea unui sistem echivalent algoritmului de forward chaining are avantajul ca :
A) permite intrari nule
B) permite invatarea unor reguli euristice
C) permite implementarea unor reguli cu mai mult de trei premise
D) nu se blocheaza daca intrarile sunt prea mari
33. Un sistem forward chaining :
A) poate da doar un numar impar de rezultate la rulare
B) poate da doar un numar par de rezultate la rulare
C) poate da doar un singur rezultate la rulare
D) poata da mai multe rezultate la rulare
34. La aplicarea teoremei lui Bayes pentru domeniul medical pot aparea anomalii la calculul probabilitatii unei boli k daca :
A) k este o boala frecventa
A) k este o boala rara
C) k a aparut la un numar impar de pacienti
D) k este o boala inexistenta
35. Care din urmatoarele afirmatii nu este adevarata pentru o retea cu straturi ascunse (MLP) :
A) toate unitatile retelei sunt direct conectate intre ele
B) exista exact o conexiune directa intre doua unitati a unor straturi adiacente
C) numarul de ponderi intre doua straturi consecutive este mai mare decat suma numarului de unitati de pe cele doua straturi
D) vectorul de iesire contine toate valoril de iesire a unitatilor de pe ultimul strat
36. Straturile de subsampling la o retea CNN sevesc la :
A) incetinirea propagarii informatiilor in retea
B) reducerea erorilor generate de localizarea diferita a unui element in cadrul imaginilor
C) extragerea de caracteristici subunitate de culoare
D) reducerea numarului de valori diferite care le pot lua ponderile prin aplicarea samplingului
37. Ce fel de valori circula la arcele nodurilor unui sistem KBS implementat ca si diagrama de flux :
A) Logice
B) fractionare subunitare
C) numerice
D) simbolice
38. Un sistem expert are proprietatea de transparenta daca :
A) utilizatorului I se poate explica rationamentul efectuat
B) algoritmul sau este cunoscut si inteles de utilizator
C) utilizatorul poate depana codul care implementeaza sistemul
D) utilizatorul poate accesa toate cunostintele din baza de cunostinte
39. Tratarea exceptiilor la implementarea unei baze de cunostinte backward chaining se poate face prin :
A) coborarea atributelor cu valori conflictuale in nodurile inferioare
B) nici una din metodele prezentate
C) ignorarea atributelor cu valori conflictuale in timpul rationamentului
D) urcarea atributelor cu valori conflictuale in nodurile superioare
40. Valoarea medie a unui numar fuzzy este :
A) elementul multimii pentru care functia de apartenenta este 0.5
B) elementul multimii pentru care functia de apartenenta este 1
C) media elementelor multicii ce reprezinta numarul
D) elementul multimii pentru care functia de apartenenta este 0
41. Probabilitatea conditionata P(E|F) depinde direct de :
A) probabilitatea compusa a lui E si F
B) probabilitatea inversa a lui E si F
C) probabilitatea limtiata a lui E si F
D) probabilitatea insumata a lui E si F
42. Care este cea mai importanta problema a sistemului Nash :
A) nu are suport matematic puternic
B) nu coreleaza rezultatele cu premisele
C) nu ierarhizeaza rezultatele
D) nu furnizeaza intotdeauna un raspuns
43. Retelele Hopfield bazate pe dinamica Glauber (Hopfield stohastica) rezolva problema :
A) furnizarii de iesiri negative
B) vectorilor de intrare nuli
C) aparitiei starilor mixte
D) blocarilor intr-un ciclu de calcul infinit
45. La aplicarea teoremei lui Bayes se presupune ca :
A) concluziile sunt independente conditionat de premise
B) premisele sunt independente conditionat
C) premisele sunt mutual exclusive
D) concluziile sunt independente conditionat
{"name":"SE", "url":"https://www.quiz-maker.com/QPREVIEW","txt":"Test your understanding of complex concepts such as backward chaining, forward chaining, and Bayesian inference with our comprehensive quiz. Whether you're a student, teacher, or lifelong learner, this quiz is designed to challenge your knowledge and enhance your expertise.43 thought-provoking questionsIn-depth multiple-choice formatPerfect for self-assessment","img":"https:/images/course5.png"}