Nachfolgend erhalten Sie die Antworten zu den Fragen des Selbsttests.
Die jeweils korrekte Antwort ist hervorgehoben.
Frage 1: Was ist ein Algorithmus?
a. Ein Verfahren zur Datenübertragung
b. Eine künstliche Intelligenz, die eigenständig Entscheidungen trifft
c. Eine systematische Anleitung zur Durchführung von Berechnungen
d. Eine Reihe von Anweisungen zum Schreiben von Software
Frage 2: Was versteht man unter ''Big Data''?
a. Eine Datenbank mit mehr als 10.000 Zeilen
b. Eine große Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten zur Analyse von Mustern und Trends
d. Ein Datenformat für Daten, die viel Speicherplatz benötigen
d. Eine Methode, um Daten in Echtzeit zu übertragen
Frage 3: Was ist der ''Turing-Test'' in Bezug auf KI?
a. Ein Test zur Evaluation der Hardware-Leistung von KI-System
b. Ein Test zur Messung der Geschwindigkeit der Datenverarbeitung von KI-Modellen
c. Ein Test zur Überprüfung der Sicherheit von KI-Algorithmen
d. Ein Test zur Identifikation von menschenähnlichem Verhalten bei KI-Modellen
Frage 4: Was bedeutet ''Overfitting'' im Kontext von KI-Modellen?
a. Eine KI, die zu viele Daten verarbeitet und dadurch abstürzt
b. Ein KI-Modell, das zu komplex und dadurch nicht generalisierbar ist
c. Eine KI, die zu wenige Daten verwendet und dadurch schlechte Vorhersagen trifft
d. Eine KI, die ihre Modelle wiederholt anpasst, und dadurch nicht effizient genug arbeitet
Frage 5: Was ist das Ziel von Natural Language Processing (NLP)?
a. Die Verarbeitung von menschlicher Sprache durch Maschinen
b. Die Entwicklung von natürlichen Sprachen für maschinelles Lernen
c. Die Verbesserung der Kommunikation zwischen Menschen und KI-Systemen
d. Die Entwicklung von maschinenlesbaren Sprachen für effizientes Datenmanagement
Frage 6: Was ist ein neuronales Netzwerk?
a. Ein komplexes mathematisches Problem ohne eindeutige Lösung
b. Ein KI-Modell, das auf biologischen Gehirnen basiert
c. Eine KI, die sich auf das Speichern von Lerninhalten spezialisiert hat
d. Ein Netzwerk von mehreren KI, die gemeinsam Probleme lösen
Frage 7: Was ist das Ziel von Reinforcement Learning?
a. Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit von KI-Modellen
b. Verbesserung der Skalierbarkeit von KI-Modellen
c. Verbesserung der Genauigkeit von Klassifikationsalgorithmen
d. Verbesserung von Entscheidungsfindung durch Interaktion mit der Umgebung und Erhalten von Belohnungen oder Bestrafungen
Frage 8: Was versteht man unter ''Deep Learning''?
a. Den Ansatz, Algorithmen alle möglichen Lösungen systematisch ausprobieren zu lassen, um die beste zu finden
b. Ein Verfahren, bei dem KI-Modelle von einer Umgebung in eine andere übertragen werden
c. Eine Methode zur Erläuterung von Entscheidungen von KI-Modellen gegenüber Menschen
d. Die Verwendung von vielen Schichten in neuronalen Netzwerken zur Verarbeitung von Daten
Frage 9: Was ist ein Randomisierter Algorithmus?
a. Ein Algorithmus zur zufälligen Auswahl von Elementen in einer Liste
b. Ein Algorithmus zur automatischen Generierung von Testdaten
c. Ein Algorithmus, der Zufall oder Wahrscheinlichkeiten verwendet, um Entscheidungen zu treffen
d. Ein Algorithmus, der automatisiert aus einer Menge von Algorithmen ausgewählt wird, die potenziell in der Lage sind ein Problem zu lösen
Frage 10: Was ist ein ''Greedy-Algorithmus''?
a. Ein Algorithmus, der in jedem Schritt die optimale Lösung auswählt
b. Ein Algorithmus, der keine Entscheidungen trifft
c. Ein Algorithmus, der sehr schnelle Entscheidungen trifft
d. Ein Algorithmus, der nur die ersten Elemente einer Liste betrachtet