Вопросы на интеллект: Интеллектуальные тесты для определения своих умственных способностей

При возникновении события байесовские сети можно использовать для прогнозирования вероятности того, что любая из нескольких возможных известных причин была способствующим фактором.

Байесовская сеть — вопросы интервью по искусственному интеллекту — Edureka

Например, байесовская сеть может использоваться для изучения взаимосвязи между заболеваниями и симптомами. Учитывая различные симптомы, байесовская сеть идеально подходит для вычисления вероятностей наличия различных заболеваний.

Q12. Объясните оценку, которая используется для проверки интеллекта машины.

В искусственном интеллекте (ИИ) тест Тьюринга — это метод исследования, позволяющий определить, способен ли компьютер думать как человек.

AI Тест Тьюринга — Вопросы на собеседовании по искусственному интеллекту — Edureka

Вопросы на собеседовании среднего уровня по искусственному интеллекту

Q1.Как работает обучение с подкреплением? Объясните на примере.

Как правило, система обучения с подкреплением (RL) состоит из двух основных компонентов:

1. Агент
2. Среда

Обучение с подкреплением — вопросы для собеседования по искусственному интеллекту — Edureka

• Среда параметр, на котором действует агент, и агент представляет алгоритм RL.
• Процесс RL запускается, когда среда отправляет состояние агенту, который затем, основываясь на своих наблюдениях, выполняет действие в ответ на это состояние.
• В свою очередь, среда отправляет агенту следующее состояние и соответствующее вознаграждение. Агент обновит свои знания с помощью награды, возвращаемой средой, чтобы оценить свое последнее действие.
• Цикл продолжается до тех пор, пока среда не отправит состояние терминала, что означает, что агент выполнил все свои задачи.

Чтобы лучше понять это, предположим, что наш агент учится контратаковать. Процесс RL можно разбить на следующие шаги:

Пример Counter-Strike — Вопросы на собеседовании по искусственному интеллекту — Edureka

1. Агент RL (Player1) собирает состояние S⁰ из среды (игра Counterstrike)
2. На основе состояния S⁰ агент RL выполняет действие A⁰, (Действие может быть любым, вызывающим результат i.е. если агент движется влево или вправо в игре). Первоначально действие является случайным.
3. Среда теперь находится в новом состоянии S¹ (новый этап в игре).
4. Агент RL теперь получает вознаграждение R¹ от среды. Это вознаграждение может быть дополнительными очками или монетами.
5. Этот цикл RL продолжается до тех пор, пока агент RL не будет мертв или не достигнет пункта назначения, и он непрерывно выводит последовательность состояния, действия и вознаграждения.

Чтобы узнать больше об обучении с подкреплением, просмотрите это видео, записанное нашими экспертами по машинному обучению.

Учебное пособие по обучению с подкреплением | Пример обучения с подкреплением с использованием Python | Edureka

В этом видео Edureka по «Учебному пособию по обучению с подкреплением» вы получите глубокое понимание того, как обучение с подкреплением используется в реальном мире.

2 кв. Объясните процесс принятия решения Марковым на примере.

Математический подход к отображению решения в обучении с подкреплением называется процессом принятия решений Маркова (MDP).

Следующие параметры используются для достижения решения с использованием MDP:

• Набор действий, A
• Набор состояний, S
• Вознаграждение, R
• Политика, π
• Значение, В

Процесс принятия решения Маркова — вопросы на собеседовании по искусственному интеллекту — Edureka

Вкратце резюмируя, агент должен предпринять действие (A) для перехода из начального состояния в конечное (S). При этом агент получает награду (R) за каждое свое действие.Серия действий, предпринятых агентом, определяет политику (π), а полученные вознаграждения определяют ценность (V). Основная цель здесь — максимизировать вознаграждение за счет выбора оптимальной политики.

Чтобы лучше понять MDP, давайте решим проблему кратчайшего пути, используя подход MDP:

Задача кратчайшего пути — вопросы на собеседовании по искусственному интеллекту — Edureka

Учитывая приведенное выше представление, наша цель — найти кратчайший путь. путь между ‘A’ и ‘D’.С каждым ребром связан номер, который обозначает стоимость пересечения этого ребра. Теперь задача состоит в том, чтобы пройти из точки «А» в «D» с минимально возможными затратами.

В этой задаче

• Набор состояний обозначается узлами, т.е. {A, B, C, D}
• Действие заключается в переходе от одного узла к другому {A -> B, C -> D}
• Награда — это стоимость, представленная каждым ребром.
• Политика — это путь, пройденный для достижения пункта назначения.

Вы начинаете с узла A и делаете маленькие шаги к пункту назначения.Первоначально вам виден только следующий возможный узел, поэтому вы случайным образом начинаете, а затем учитесь, путешествуя по сети. Основная цель — выбрать путь с наименьшей стоимостью.

Поскольку это очень простая проблема, я оставлю ее вам решать. Убедитесь, что вы упомянули ответ в разделе комментариев.

3 кв. Объясните максимизацию вознаграждения в обучении с подкреплением.

Агент RL работает на основе теории максимизации вознаграждения.Именно поэтому агент RL должен быть обучен таким образом, чтобы он действовал наилучшим образом, чтобы награда была максимальной.

Коллективные награды в определенный момент времени за соответствующее действие записываются как:

.

Лучшие 50 вопросов и ответов на собеседование по искусственному интеллекту

1) Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — это область информатики, которая делает упор на создание интеллектуальной машины, которая работает и реагирует как люди.

2) Что такое нейронные сети искусственного интеллекта?

Искусственный интеллект. Нейронные сети могут математически моделировать работу биологического мозга, позволяя машине думать и учиться так же, как и люди, делая их способными распознавать такие вещи, как речь, предметы и животных, как мы.

3) В каких областях можно использовать ИИ (искусственный интеллект)?

Искусственный интеллект может использоваться во многих областях, таких как вычисления, распознавание речи, биоинформатика, робот-гуманоид, компьютерное программное обеспечение, космос и аэронавтика и т. Д.

4) Какой язык программирования для ИИ обычно не используется?

Perl не является широко используемым языком программирования для AI

5) Что такое Пролог в AI?

В искусственном интеллекте Пролог — это язык программирования, основанный на логике.

6) Объясните разницу между сильным ИИ и слабым ИИ?

Сильный ИИ утверждает, что компьютеры можно заставить думать на уровне, равном человеческому, в то время как слабый ИИ просто предсказывает, что некоторые функции, которые напоминают человеческий интеллект, могут быть включены в компьютер, чтобы сделать его более полезным инструментом.

7) Укажите разницу между статистическим ИИ и классическим ИИ?

Статистический ИИ больше занимается «индуктивным» мышлением, например заданным набором паттернов, созданием тенденции и т. Д.В то время как классический ИИ, с другой стороны, больше озабочен «дедуктивным» мышлением, заданным как набор ограничений, выводов и т. Д.

8) Что такое альтернативный, искусственный, составной и естественный ключ?

Альтернативный ключ: за исключением первичных ключей, все ключи-кандидаты известны как альтернативные ключи.

Искусственный ключ: Если очевидный ключ, отдельный или составной, недоступен, то в крайнем случае можно просто создать ключ, присвоив номер каждой записи или вхождению.Это называется искусственным ключом.

Составной ключ

: когда нет единственного элемента данных, который однозначно определяет вхождение в конструкции, то объединение нескольких элементов для создания уникального идентификатора конструкции называется составным ключом.

Natural Key: Естественный ключ — это один из элементов данных, который хранится в конструкции и используется в качестве первичного ключа.

9) Из чего состоит производственное правило?

Производственное правило состоит из набора правил и последовательности шагов.

10) Какой метод поиска требует меньше памяти?

Метод «поиск в глубину» требует меньше памяти.

11) Какой лучший способ решить проблему с игрой?

Эвристический подход — лучший способ решить игровую проблему, так как он использует технику, основанную на интеллектуальных догадках. Например, шахматы между людьми и компьютерами, поскольку они будут использовать вычисления грубой силы, глядя на сотни тысяч позиций.

12) На каком методе поиска основан алгоритм A *?

Алгоритм A * основан на методе лучшего первого поиска, так как он дает представление об оптимизации и быстром выборе пути, а все характеристики лежат в алгоритме A *.

13) Что содержит гибридная байесовская сеть?

Гибридная байесовская сеть содержит как дискретные, так и непрерывные переменные.

14) Что такое агент в искусственном интеллекте?

Все, что воспринимает окружающую среду сенсорами и воздействует на окружающую среду с помощью эффекторов, известно как Агент.Агент включает роботов, программы, людей и т. Д.

15) Что включает в себя частичный заказ или планирование?

При частичном планировании заказа вместо поиска возможной ситуации он включает поиск в пространстве возможных планов. Идея состоит в том, чтобы построить план по частям.

16) Какие два типа шагов мы можем предпринять при построении плана?

а) Добавить оператора (действие)

b) Добавить ограничение порядка между операторами

17) Какое свойство считается нежелательным свойством в системе, основанной на логических правилах?

«Вложение» считается нежелательным свойством системы, основанной на логических правилах.

18) Что такое нейронная сеть в искусственном интеллекте?

В искусственном интеллекте нейронная сеть — это эмуляция биологической нейронной системы, которая получает данные, обрабатывает данные и выдает выходные данные на основе алгоритма и эмпирических данных.

19) Когда алгоритм считается завершенным?

Алгоритм считается завершенным, когда он завершается решением, когда оно существует.

20) Что такое эвристическая функция?

Эвристическая функция ранжирует альтернативы в алгоритмах поиска на каждом шаге ветвления на основе доступной информации, чтобы решить, по какой ветви следовать.

21) Какова функция третьего компонента системы планирования?

В системе планирования функция третьего компонента состоит в том, чтобы обнаруживать, когда было найдено решение проблемы.

22) Что такое «общность» в ИИ?

Общность — это мера легкости, с которой метод может быть адаптирован к различным областям применения.

23) Что такое нисходящий синтаксический анализатор?

Нисходящий синтаксический анализатор начинает с выдвижения гипотезы о предложении и последовательного предсказания составляющих нижнего уровня до тех пор, пока не будут записаны отдельные предтерминальные символы.

24) Укажите разницу между поиском в ширину и лучшим первым поиском в искусственном интеллекте?

Это две очень похожие стратегии. В лучшем первом поиске мы расширяем узлы в соответствии с оценочной функцией. В то время как при поиске в ширину узел расширяется в соответствии с функцией стоимости родительского узла.

25) Что такое фреймы и скрипты в «Искусственном интеллекте»?

Фреймы — это вариант семантических сетей, который является одним из популярных способов представления непроцедурных знаний в экспертной системе.Фрейм, который представляет собой искусственную структуру данных, используется для разделения знаний на подструктуры, представляя «стереотипные ситуации». Скрипты аналогичны фреймам, за исключением того, что значения, заполняющие слоты, должны быть упорядочены. Скрипты используются в системах понимания естественного языка для организации базы знаний с точки зрения ситуации, которую система должна понимать.

26) Что означает FOPL и объясняет его роль в искусственном интеллекте?

FOPL означает логику предикатов первого порядка, логика предикатов обеспечивает

а) Язык для выражения утверждений об определенном «Мире»

б) Система вывода для дедуктивного аппарата, посредством которой мы можем делать выводы из такого утверждения

c) Семантика, основанная на теории множеств

27) Из чего состоит язык FOPL

а) Набор постоянных символов

б) Набор переменных

c) Набор предикатных символов

г) Набор функциональных символов

д) Логическая связка

е) Универсальный квантификатор и квалификатор существования

г) Особое бинарное отношение равенства

28) Для онлайн-поиска в «Искусственном интеллекте» какой поисковый агент работает, чередуя вычисления и действия?

При онлайн-поиске он сначала выполняет действия, а затем наблюдает за окружающей средой.

29) Какой алгоритм поиска будет использовать ограниченный объем памяти при онлайн-поиске?

RBFE и SMA * решат любую проблему, которую A * не может решить, используя ограниченный объем памяти.

30) В «Искусственном интеллекте», где можно использовать правило Байеса?

В искусственном интеллекте для ответа на вероятностные запросы, обусловленные одним свидетельством, можно использовать правило Байеса.

31) Сколько терминов требуется для построения модели Байеса?

Для построения модели Байеса в ИИ требуются три члена; это одна условная вероятность и две безусловные вероятности.

32) Каковы последствия между узлом и его предшественниками при создании байесовской сети?

При создании байесовской сети следствием между узлом и его предшественниками является то, что узел может быть условно независимым от своих предшественников.

33) Чтобы ответить на любой вопрос, как можно использовать байесовскую сеть?

Если байесовская сеть является представителем совместного распределения, то, суммируя все соответствующие совместные записи, она может решить любой запрос.

34) Что объединяет индуктивные методы с мощностью представлений первого порядка?

Индуктивное логическое программирование сочетает в себе индуктивные методы с мощностью представлений первого порядка.

35) Что нужно для удовлетворения в индуктивном логическом программировании?

Цель индуктивного логического программирования состоит в том, чтобы составить набор предложений для гипотезы, удовлетворяющих ограничению следования.

36) Сколько литералов доступно при использовании методов индуктивного обучения сверху вниз? Кто они такие?

В методах индуктивного обучения сверху вниз доступны три литерала — это

а) Предикаты

б) Равенство и неравенство

c) Арифметические литералы

37) Какой алгоритм инвертирует стратегию полного разрешения?

«Обратное разрешение» инвертирует полное разрешение, поскольку это полный алгоритм для изучения теорий первого порядка.

38) Какой сигнал используется при распознавании речи?

При распознавании речи акустический сигнал используется для идентификации последовательности слов.

39) При распознавании речи какая модель дает вероятность каждого слова после каждого слова?

Модель биаграммы дает вероятность каждого слова, следующего за другим словом при распознавании речи.

40) Какой алгоритм используется для решения временных вероятностных рассуждений?

Для решения временных вероятностных рассуждений используется HMM (скрытая марковская модель), независимо от модели перехода и сенсорной модели.

41) Что такое скрытая марковская модель (HMM)?

Скрытые марковские модели — это повсеместный инструмент для моделирования данных временных рядов или для моделирования поведения последовательности. Они используются практически во всех современных системах распознавания речи.

42) Как описывается состояние процесса в скрытой марковской модели?

Состояние процесса в модели HMM описывается «единственной дискретной случайной переменной».

43) Каковы возможные значения переменной в HMM?

«Возможные состояния мира» — это возможные значения переменной в HMM.

44) Где в HMM добавляется дополнительная переменная?

Находясь в сети HMM, дополнительные переменные состояния могут быть добавлены во временную модель.

45) Для чего в искусственном интеллекте используется семантический анализ?

В искусственном интеллекте для извлечения смысла из группы предложений используется семантический анализ.

46) Что понимается под композиционной семантикой?

Процесс определения значения P * Q из P, Q и * известен как композиционная семантика.

47) Как логический вывод может быть решен в логике высказываний?

В Propositional Logic алгоритм логического вывода может быть решен с помощью

а) Логическая эквивалентность

б) Срок действия

c) Удовлетворяющая способность

48) Какой процесс делает разные логические выражения идентичными?

Процесс «унификации» делает разные логические выражения идентичными.Поднятые выводы требуют поиска замены, которая может сделать другое выражение идентичным. Этот процесс называется объединением.

49) Какой алгоритм в «Unification and Lifting» берет два предложения и возвращает объединитель?

В «Unification and Lifting» алгоритм, который берет два предложения и возвращает объединитель, называется «Unify» алгоритмом.

50) Какой наиболее простой подход к алгоритму планирования?

Поиск в пространстве состояний — это наиболее простой подход к алгоритму планирования, поскольку он учитывает все для поиска решения.

.

10 основных вопросов для собеседования по искусственному интеллекту {обновлено на 2020 год}

Введение в вопросы и ответы на собеседование по искусственному интеллекту

Искусственный интеллект медленно формирует современную жизнь, он помогает Уолл-стрит принимать решения о торгах на фондовом рынке, Netflix рекомендует фильмы и многие другие возможности. Искусственный интеллект — это наука о копировании или имитации человеческого поведения. Технология искусственного интеллекта описывает, как запрограммировать компьютеры, чтобы они демонстрировали и функционировали как люди с точки зрения интеллекта и принятия решений.Другим читателям хотелось бы ознакомиться с некоторыми фактами об этом последнем шумихе в сфере высоких технологий.

• В настоящее время ИИ используют всего 15% предприятий.
• 45% зрелых организаций (технологических гигантов) имеют передовую и определенную стратегию ИИ.
• Только 33% потребителей думают, что используют ИИ другими способами, но на самом деле 77% из них используют его.
• 38% считают, что ИИ улучшит качество обслуживания клиентов
• 61% считают, что ИИ сделает мир умнее и лучше.
• Индия заняла 3 ^{-е место в рейтинге} в исследованиях ИИ.

Теперь, если вы ищете работу, связанную с искусственным интеллектом, вам нужно подготовиться к вопросам собеседования по искусственному интеллекту 2019 года. Это правда, что каждое собеседование отличается в зависимости от профиля работы. Здесь мы подготовили важные вопросы для собеседования с искусственным интеллектом, которые помогут вам добиться успеха на собеседовании.

В этой статье с вопросами об искусственном интеллекте 2019 года мы представим 10 наиболее важных и часто используемых вопросов на собеседовании.Эти вопросы для собеседования разделены на две части:

Часть 1 — Вопросы на собеседовании по искусственному интеллекту (базовый уровень)

В этой первой части рассматриваются основные вопросы собеседования с ИИ

Q1. Что такое ИИ?

Ответ:
Искусственный интеллект — это отрасль информатики, которая подчеркивает и находит способ создания интеллектуальной машины, способной работать, думать и реагировать как люди.

2 квартал . Насколько вы осведомлены об использовании устройств и служб с поддержкой ИИ?

Ответ:
Как я уже сказал, ИИ повсюду и в настоящее время оказывает глубокое влияние на наше окружение, мы можем видеть прикосновение ИИ в перечисленных ниже вещах

.