آزمون تخصصی هوش مصنوعی

    0

    آزمون تخصصی هوش مصنوعی با صدها سوال تخصصی در زمینه هوش مصنوعی

    آزمون تخصصی هوش مصنوعی
    آزمون تخصصی هوش مصنوعی

    آزمون تخصصی هوش مصنوعی اول با ۲۰ سوال

    در دنیای پرچالش و هیجان انگیز هوش مصنوعی، آگاهی از مفاهیم تخصصی و پیشرفته این حوزه می‌تواند نقطه عطفی در موفقیت حرفه‌ای هر فرد باشد. به همین دلیل، ما یک آزمون جامع و تخصصی در زمینه هوش مصنوعی آماده کرده‌ایم که به شما کمک می‌کند تا دانش خود را در این حوزه محک بزنید.

    این آزمون(کوئیز) شامل ۲۰ سوال چهار گزینه‌ای است که مفاهیم مهمی از یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی و دیگر موضوعات کلیدی هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد. اگر می‌خواهید ببینید چقدر با این مفاهیم آشنایی دارید و درک خود را تقویت کنید، این آزمون بهترین فرصت است!

    به افرادی که در هر ۳ آزمون شرکت کرده باشند به قید قرعه جوایز نفیسی از جمله کتاب‌های هوش مصنوعی اهدا خواهد شد. برای شرکت در قرعه کشی باید پیش از شرکت در آزمون وارد اکانت خود با مشخصات صحیح شده باشید. در صورت عدم مطابقت مشخصات ثبت نامی با مشخصات حقیقی شما از لیست اهدا جوایز خارج خواهید شد.

    پیوستن به جمع همراهان سیمرغ‌ای‌آی:

    • این فرم صرفا برای ثبت نام متقاضیان شرکت در قرعه کشی است و به منزله ثبت نام در سایت نمی باشد.
    • این فرم با ابزار امنیتی گوگل محافظت شده است.
    • از ارسال درخواست نامعتبر با مشخصات جعلی جدا خودداری فرمایید.
    لطفا برای تکمیل این فرم، جاوا اسکریپت را در مرورگر خود فعال کنید.
    نام

    حالا آماده‌اید که دانش خود را به چالش بکشید؟ 👇

    128

    این آزمون ۳ دقیقه زمان دارد.

    زمان آزمون تمام شد!


    کوئیز(آزمون) تخصصی هوش مصنوعی

    ۲۰ سوال چهار گزینه‌ای هوش مصنوعی
    AI Quiz for Students

    این نظرسنجی تخصصی با هدف ارزیابی دانش فنی شما در حوزه هوش مصنوعی طراحی شده است. سوالات مطرح‌شده مفاهیم پیشرفته‌ای مانند یادگیری عمیق، یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، و تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌ها را پوشش می‌دهند. پاسخ به این سوالات می‌تواند به درک عمیق‌تری از مهارت‌ها و تجربه‌های شما در استفاده از روش‌ها و الگوریتم‌های مرتبط با هوش مصنوعی کمک کند. این آزمون مخصوص افرادی است که با مفاهیم و کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی آشنایی دارند.

    ورود اطلاعات ضروری نمی باشد و صرفا برای کاربرانی است که تمایل دارند در قرعه کشی شرکت کنند.

    ۱ / ۲۰

    ۱) “Explainable AI” به چه معناست؟

    ۲ / ۲۰

    ۲) کدامیک از الگوریتم‌های زیر برای خوشه‌بندی داده‌ها مناسب است؟

    ۳ / ۲۰

    ۳) از کدامیک از روش‌های زیر در سیستم‌های پیشنهاددهنده، برای بهبود دقت استفاده می‌شود؟

    ۴ / ۲۰

    ۴) کدامیک از تکنیک‌های زیر برای کاهش زمان آموزش مدل‌های پیچیده در سیستم‌های چندپردازنده‌ای (multi-GPU) یا پردازش توزیعی مفید است؟

    ۵ / ۲۰

    ۵) مفهوم “Attention Mechanism” در شبکه‌های عصبی به چه معناست؟

    ۶ / ۲۰

    ۶) کدامیک از شبکه‌های زیر برای پردازش توالی‌ها به کار می‌رود؟

    ۷ / ۲۰

    ۷) “Reinforcement Learning” بر چه اساسی پایدار است؟

    ۸ / ۲۰

    ۸) “Overfitting” در مدل‌های یادگیری ماشین به چه معناست؟

    ۹ / ۲۰

    ۹) در چه مواقعی از “Cross-Validation” استفاده می‌شود؟

    ۱۰ / ۲۰

    ۱۰) کدام یک از موارد زیر برای مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models) مثل GPT کاربرد دارد؟

    ۱۱ / ۲۰

    ۱۱) مفهوم “Transfer Learning” در چه حالتی به کار می‌رود؟

    ۱۲ / ۲۰

    ۱۲) در چه شرایطی از الگوریتم “Gradient Clipping” استفاده می‌شود؟

    ۱۳ / ۲۰

    ۱۳) مفهوم “Backpropagation” به چه معناست؟

    ۱۴ / ۲۰

    ۱۴) کدام یک از روش‌های زیر به عنوان الگوریتم بهینه‌سازی برای یادگیری عمیق کاربرد دارد؟

    ۱۵ / ۲۰

    ۱۵) در مدل‌های شبکه عصبی، مفهوم “Batch Normalization” به چه معناست؟

    ۱۶ / ۲۰

    ۱۶) کدامیک از روش‌های زیر برای بهبود کارایی مدل‌های یادگیری ماشین با داده‌های نامتوازن به کار می‌رود؟

    ۱۷ / ۲۰

    ۱۷) مفهوم “محوشدگی گرادیان” (Vanishing Gradient) در چه نوع شبکه‌هایی بیشتر به وجود می‌آید؟

    ۱۸ / ۲۰

    ۱۸) کدام یک از روش‌های زیر برای کاهش بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌ها استفاده می‌شود؟

    ۱۹ / ۲۰

    ۱۹) در یادگیری عمیق، مفهوم “Dropout” به چه معناست؟

    ۲۰ / ۲۰

    ۲۰) کدام یک از روش‌های زیر در یادگیری نظارت‌شده استفاده نمی‌شود؟

    امتیاز شما

    میانگین امتیازها ۵۸%

    کوئیز دوم هوش مصنوعی با ۳۰ سوال تخصصی در زمینه بینایی ماشین

    سوالات تخصصی بینایی ماشین

    کوئیز(آزمون) بینایی ماشین

    این آزمون شامل ۲۰ سوال تخصصی در زمینه بینایی ماشین است که به بررسی مفاهیم پیشرفته مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)، تکنیک‌های تشخیص و تقسیم‌بندی اشیاء، پردازش تصاویر و ویدئوها، و استفاده از روش‌های مدرن مانند YOLO و GAN در بینایی ماشین می‌پردازد. این سوالات با هدف ارزیابی دانش فنی و عمیق در حوزه بینایی ماشین طراحی شده‌اند و مناسب افراد حرفه‌ای و متخصص در این زمینه هستند.

    ورود اطلاعات ضروری نمی باشد و صرفا برای کاربرانی است که تمایل دارند در قرعه کشی شرکت کنند.

    ۱ / ۱۷

    ۱) “Semantic Segmentation” چه تفاوتی با “Object Detection” دارد؟

    ۲ / ۱۷

    ۲) در فرآیند آموزش مدل‌های GAN (Generative Adversarial Network)، وظیفه شبکه مولد (Generator) چیست؟

    ۳ / ۱۷

    ۳) “Instance Segmentation” چه تفاوتی با “Semantic Segmentation” دارد؟

    ۴ / ۱۷

    ۴) هدف اصلی از استفاده “3D CNN”،  چیست؟

    ۵ / ۱۷

    ۵) در روش‌های جدید تشخیص شیء مانند YOLO و SSD، چه عاملی باعث افزایش سرعت پردازش در مقایسه با روش‌های قدیمی‌تر مانند R-CNN می‌شود؟

     

    ۶ / ۱۷

    ۶) در بینایی ماشین، “Non-Maximum Suppression” (NMS) برای چه منظوری استفاده می‌شود؟

    ۷ / ۱۷

    ۷) کدام یک از تکنیک‌های زیر برای شناسایی حرکت در ویدئو استفاده می‌شود؟

    ۸ / ۱۷

    ۸) کدام ویژگی‌ زیر برای شناسایی اشیاء در تصاویر بسیار مهم است؟

    ۹ / ۱۷

    ۹) کدام مدل‌ یادگیری عمیق به طور خاص برای بینایی ماشین طراحی شده است؟

    ۱۰ / ۱۷

    ۱۰) کدام یک از ویژگی‌های زیر برای تحلیل تصاویر پزشکی مهم است؟

    ۱۱ / ۱۷

    ۱۱) کدام یک از موارد زیر به عنوان کاربرد بینایی ماشین در صنعت شناخته می‌شود؟

    ۱۲ / ۱۷

    ۱۲) از کدام یک از تکنیک‌های زیر برای تشخیص لبه در تصاویر استفاده می‌شود؟

    ۱۳ / ۱۷

    ۱۳) کدام الگوریتم‌های برای شناسایی و طبقه‌بندی اشیاء در تصاویر استفاده می‌شود؟

    ۱۴ / ۱۷

    ۱۴) پردازش در الگوریتم YOLO، برای شناسایی و طبقه‌بندی اشیاء در یک تصویر به چه شکل انجام میشود؟

    ۱۵ / ۱۷

    ۱۵) کدام یک از تکنیک‌های زیر برای افزایش دقت در تشخیص شیء در مدل‌های بینایی ماشین به کار می‌رود؟

    ۱۶ / ۱۷

    ۱۶) مزیت تابع فعال‌سازی “ReLU” در شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)، چیست؟

    ۱۷ / ۱۷

    ۱۷) در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)؛”Backpropagation Through Time” (BPTT)  برای چه منظوری استفاده می‌شود؟

    امتیاز شما

    میانگین امتیازها ۵۹%


    آزمون تخصصی شامل ۳۳ سؤال چهارگزینه‌ای در حوزه یادگیری عمیق (Deep Learning)

    ۳۳ سؤال تخصصی یادگیری عمیق (Deep Learning)

    این آزمون تخصصی شامل ۳۳ سؤال چهارگزینه‌ای در حوزه یادگیری عمیق (Deep Learning) است که مفاهیم پیشرفته و کاربردی این حوزه را پوشش می‌دهد. سؤالات طراحی شده به گونه‌ای هستند که دانش داوطلب را در زمینه‌های مختلف از جمله معماری‌های متداول شبکه‌های عصبی (مانند CNN، RNN، Transformer)، تکنیک‌های بهینه‌سازی و آموزش (نظیر Batch Normalization، Dropout)، مدل‌های پیشرفته (مانند GAN، BERT) و روش‌های نوین یادگیری عمیق می‌سنجند. این آزمون برای متخصصان هوش مصنوعی، دانشجویان تحصیلات تکمیلی و مهندسان یادگیری ماشین طراحی شده و می‌تواند برای ارزیابی دانش در مصاحبه‌های شغلی، آزمون‌های دانشگاهی و خودارزیابی مورد استفاده قرار گیرد.

    ورود اطلاعات ضروری نمی باشد اما
    برای شرکت در قرعه کشی اطلاعات خود را بصورت صحیح وارد نمایید.

    ۱ / ۳۳

    ۱. Layer Normalization چه مزیتی نسبت به Batch Normalization دارد؟

    ۲ / ۳۳

    ۲. Knowledge Distillation چه کاربردی دارد؟

    ۳ / ۳۳

    ۳. معماری اصلی مورد استفاده در یادگیری عمیق چیست؟

    ۴ / ۳۳

    ۴. Gradient Clipping چه مشکلی را حل می‌کند؟

    ۵ / ۳۳

    ۵. در Transfer Learning، Fine-tuning به چه معناست؟

    ۶ / ۳۳

    ۶. در شبکه عصبی Siamese، هدف اصلی چیست؟

    ۷ / ۳۳

    ۷. در معماری Transformer، نقش مکانیزم Self-Attention چیست؟

    ۸ / ۳۳

    ۸. Label Smoothing چه تأثیری در آموزش دارد؟

    ۹ / ۳۳

    ۹. Batch Normalization چه مزیتی دارد؟

    ۱۰ / ۳۳

    ۱۰. Feature Pyramid Network (FPN) چه کاربردی دارد؟

    ۱۱ / ۳۳

    ۱۱.

    هدف اصلی در جستجوی معماری عصبی (Neural Architecture Search یا NAS) چیست؟

    ۱۲ / ۳۳

    ۱۲. در BERT، MLM (Masked Language Model) چه هدفی را دنبال میکند؟

    ۱۳ / ۳۳

    ۱۳. کدام لایه برای مدل‌سازی داده‌های توالی مناسب‌تر است؟

    ۱۴ / ۳۳

    ۱۴. وظیفه دروازه Forget Gate در LSTM، چیست؟

    ۱۵ / ۳۳

    ۱۵. هدف اصلی آموزش خصمانه یا Adversarial Training چیست؟

    ۱۶ / ۳۳

    ۱۶. در معماری شبکه‌های عصبی عمیق، Dropout چه نقشی دارد؟

    ۱۷ / ۳۳

    ۱۷. در CycleGAN، چرخه سازگاری (Cycle Consistency) چه هدفی را دنبال می‌کند؟

    ۱۸ / ۳۳

    ۱۸. کدام تابع هزینه برای مسائل دسته‌بندی چندکلاسه مناسب است؟

    ۱۹ / ۳۳

    ۱۹. در شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)، عملیات Pooling چه هدفی را دنبال می‌کند؟

    ۲۰ / ۳۳

    ۲۰. Curriculum Learning چه استراتژی را دنبال می‌کند؟

    ۲۱ / ۳۳

    ۲۱. چرا Weight Initialization یا وزن های اولیه در شبکه‌های عمیق اهمیت دارد؟

    ۲۲ / ۳۳

    ۲۲. در معماری VAE، KL Divergence چه نقشی دارد؟

    ۲۳ / ۳۳

    ۲۳. در DenseNet، اتصالات متراکم چه مزیتی دارند؟

    ۲۴ / ۳۳

    ۲۴. کدام تابع فعال‌سازی در لایه‌های میانی شبکه‌های عمیق رایج‌تر است؟

    ۲۵ / ۳۳

    ۲۵. کدام یک از گزینه‌های زیر بهترین توصیف از تأثیر اصلی Gradient Accumulation است؟

    ۲۶ / ۳۳

    ۲۶. کدام معماری برای تولید تصاویر واقع‌گرایانه مناسب‌تر است؟

    ۲۷ / ۳۳

    ۲۷. در Attention mechanism، Query و Key چه نقشی دارند؟

    ۲۸ / ۳۳

    ۲۸. نقش مسیر Encoder در U-Net چیست؟

    ۲۹ / ۳۳

    ۲۹. Mixed Precision Training چه مزیتی دارد؟

    ۳۰ / ۳۳

    ۳۰. در ResNet، اتصالات میانبر (Skip Connections) چه مزیتی دارند؟

    ۳۱ / ۳۳

    ۳۱. در معماری EfficientNet،کاربرد Compound Scaling چیست؟

    ۳۲ / ۳۳

    ۳۲. Multi-task Learning چه مزیتی نسبت به آموزش جداگانه دارد؟

    ۳۳ / ۳۳

    ۳۳. One-Cycle Learning Rate چه مزیتی دارد؟

    امتیاز شما

    میانگین امتیازها ۶۸%

    دوست دارم در یک کوئیز دیگر شرکت کنم :


    Share.

    Comments are closed.

    Skip to content