Bereiten Sie sich darauf vor, die AIF-Prüfung jetzt mit unserem Prüfungspaket für künstliche Intelligenz (AI) zu bestehen [Q23-Q44]

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NR. 23 In den 1800er Jahren führte die Entwicklung der Statistik zum ___________Theorem und wird bei der probabilistischen Inferenz verwendet.
(Wählen Sie das fehlende Wort aus.)

Boltzmannsche

Kolmogorovs

Bayes'

Die zentrale Grenze

Erläuterung
Die Entwicklung der Statistik in den 1800er Jahren führte zur Entwicklung des Bayes'schen Theorems, benannt nach Reverend Thomas Bayes. Dieses Theorem wird bei der probabilistischen Inferenz verwendet, d. h. bei der Verwendung von Daten zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit einer Hypothese oder eines Ergebnisses. Das Theorem wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses unter Berücksichtigung seiner vorherigen Wahrscheinlichkeit und der damit verbundenen Bedingungen zu bestimmen. Das Bayes-Theorem wird auch in einer Reihe von Bereichen wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Wirtschaft und medizinische Forschung verwendet.
Quellen:
* BCS Foundation Certificate In Artificial Intelligence Study Guide: https://www.bcs.org/category/18071
* APMG
International: https://www.apmg-international.com/en/qualifications/qualification-resources/bcs-foundatio
* EXIN: https://www.exin.com/en/certification/bcs-foundation-certificate-in-artificial-intelligence

NR. 24 Tensor Flow ist ein typisches Open-Source-Was?

Cloud-basierte KI-Anwendung.

Paradigma des intelligenten Roboters.

Bibliothek für maschinelles Lernen.

Agentenbasierte Modellierungsanwendung

Erläuterung
TensorFlow ist eine durchgängige Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen. Sie hat eine umfassende, flexible
Ökosystem von Werkzeugen, Bibliotheken und Gemeinschaftsressourcen, das es Forschern ermöglicht, den Stand der Technik in den Bereichen ML und
Entwickler können ML-basierte Anwendungen einfach erstellen und bereitstellen.
https://www.tensorflow.org/#:~:text=TensorFlow%20is%20an%20end%2Dto,and%20deploy%20ML%20power

NR. 25 Wofür sind monotone und sich wiederholende Aufgaben, die Genauigkeit erfordern, am besten geeignet?

Mensch plus Maschine.

Maschine.

Menschlich.

Künstliche allgemeine Intelligenz.

Erläuterung
Monotone und sich wiederholende Aufgaben, die Genauigkeit erfordern, sind am besten für Maschinen geeignet. Maschinen sind in der Lage, Aufgaben, die wenig oder gar keine Kreativität erfordern, wie z. B. die Dateneingabe oder Bilderkennung, genau und schnell auszuführen.
Das liegt daran, dass Maschinen große Datenmengen schnell und genau verarbeiten können und weniger Fehler machen als Menschen. Außerdem sind Maschinen in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten, ohne sich zu langweilen oder abzulenken, was sie ideal für Aufgaben macht, die eine konstante Genauigkeit erfordern. Weitere Informationen finden Sie im BCS Foundation Certificate In Artificial Intelligence Study Guide oder in den oben aufgeführten Ressourcen.
Suchergebnisse: BCS Foundation Certificate in Artificial Intelligence Studienführer, Kapitel 4: Maschinelles Lernen: https://www.bcs.org/category/19669

NR. 26 Das Gesundheitswesen kann von KI und insbesondere von maschinellem Lernen profitieren, ein Beispiel dafür ist?

Autonome Rollstühle.

Automatisierte Blutentnahme.

Autonome Fahrzeuge.

Diagnostische Bildanalyse

Erläuterung
Das Gesundheitswesen kann in vielerlei Hinsicht von KI und insbesondere vom maschinellen Lernen profitieren. Ein Beispiel ist die diagnostische Bildanalyse, die dabei helfen kann, Anomalien in medizinischen Bildern wie Röntgenaufnahmen, CT-Scans und MRT-Scans automatisch zu erkennen und zu klassifizieren. Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens können Muster in den Daten erkannt werden, die zur genauen Diagnose von Krankheiten und Beschwerden genutzt werden können.
Referenzen:
[1] https://www.bcs.org/upload/pdf/foundation-certificate-ai-syllabus-v1.pdf [2] https://www.apmg-international

NR. 27 Ein Vektor in der Vektorrechnung ist eine Größe, die einen Betrag und eine Richtung hat.
Was ist ein Vektor in der Computerprogrammierung?

Ein Array mit einer Dimension.

Ein zweidimensionales Array von Skalaren.

Ein Array mit komplexen Zahlen

Eine Konstante

NR. 28 Welches der folgenden Beispiele ist ein Beispiel für die Anpassung einer Kurve an einen Datensatz?

Python.

Regression der kleinsten Quadrate.

Bayes'sches Netzwerk.

Rückwärtsausbreitung.

NR. 29 Wie beschreibt Prof. David Chalmers das schwierige Bewusstseinsproblem im Wesentlichen?

Psychologie.

Turbulenzen.

Quantenmechanik.

Das Universum.

NR. 30 Welcher der folgenden Punkte ist ein Vorteil eines maschinengestützten Systems?

Die Fähigkeit, unklare und unbekannte Situationen zu beurteilen.

Fähig, mit Menschen mitzufühlen.

Erledigt monotone Aufgaben zuverlässig und genau.

Kann die Leistung eines KI-Systems erklären

NR. 31 Was ist einer der WICHTIGSTEN Beiträge von KI zur raschen Entwicklung der Vierten Industriellen Revolution?

Verbessertes Design.

Automatisierung

Große Daten

Al persönliche Assistenten.

https://research.com/careers/what-is-the-fourth-industrial-revolution

NR. 32 Die EU und die Vereinten Nationen haben das Design für alle Menschen zu einem Grundprinzip gemacht. Wie nennt man diese Art von Design?

Kerndesign

Universelles Design.

Biophiles Design.

Utopisches Design.

https://universaldesign.ie/What-is-Universal-Design/

NR. 33 Wer war der Pionier der Computerprogrammierung?

Dame Wendy Hall.

Karen Spark Jones.

Ada Lovelace.

Sophie Wilson

Erläuterung
https://www.techopedia.com/2/31564/watercooler/ada-lovelace-enchantress-of-numbers
Ada Lovelace war eine englische Mathematikerin und Schriftstellerin, die weithin als Pionierin der Computerprogrammierung angesehen wird. Im Jahr 1842 schrieb sie einen Artikel, in dem sie die grundlegenden Prinzipien des Rechnens darlegte. Damit war sie die erste Person, die das Potenzial von Computern erkannte und Algorithmen beschrieb, mit denen man sie programmieren konnte. Ihre Arbeit legte den Grundstein für die moderne Computertechnik und gilt als einer der bedeutendsten Beiträge zur Informatik.
Referenzen: https://www.bcs.org/more/certifications/foundation-certificate-in-artificial-intelligence/

NR. 34 Welche Technik kann angewendet werden, wenn die Genauigkeit der Hypothese eines schwachen Lerners nur geringfügig besser ist als 50%?

Überanpassung

Aktivierung.

Iteration.

Verstärkung.

Schwacher Lerner: Umgangssprachlich ein Modell, das etwas besser abschneidet als ein naives Modell.
Formal wurde der Begriff auf die Mehrklassen-Klassifizierung verallgemeinert und hat eine andere Bedeutung, die über eine Genauigkeit von mehr als 50 % hinausgeht.
Für die binäre Klassifikation ist es bekannt, dass die genaue Anforderung an schwache Lerner darin besteht, besser als der Zufallsgenerator zu sein. [...] Beachten Sie, dass die Anforderung, dass Basislerner besser als der Zufallsschätzer sein müssen, für Mehrklassenprobleme zu schwach ist, während die Anforderung, dass die Genauigkeit besser als 50% sein muss, zu strikt ist.
- Seite 46, Ensemble Methods, 2012.
Es basiert auf der formalen Theorie des computergestützten Lernens, die eine Klasse von Lernmethoden vorschlägt, die eine schwache Lernfähigkeit besitzen, was bedeutet, dass sie besser sind als zufälliges Raten. Schwache Lernfähigkeit wird als Vereinfachung der wünschenswerteren starken Lernfähigkeit vorgeschlagen, bei der eine lernfähige Methode eine beliebig gute Klassifizierungsgenauigkeit erreicht.
Bei einem schwächeren Modell der Lernfähigkeit, der so genannten schwachen Lernfähigkeit, entfällt die Anforderung, dass der Lernende in der Lage sein muss, eine beliebig hohe Genauigkeit zu erreichen; ein schwacher Lernalgorithmus muss nur eine Hypothese ausgeben, die geringfügig (um ein inverses Polynom) besser ist als das zufällige Raten.
- Die Stärke der schwachen Lernfähigkeit, 1990.
Es ist ein nützliches Konzept, da es häufig verwendet wird, um die Fähigkeiten der Mitglieder von Ensemble-Lernalgorithmen zu beschreiben. Beispielsweise werden die Mitglieder einer Bootstrap-Aggregation manchmal als schwache Lerner bezeichnet und nicht als starke, zumindest in der umgangssprachlichen Bedeutung des Begriffs.
Genauer gesagt sind schwache Lerner die Grundlage für die Boosting-Klasse von Ensemble-Lernalgorithmen.
Der Begriff Boosting bezieht sich auf eine Familie von Algorithmen, die in der Lage sind, schwache Lerner in starke Lerner zu verwandeln.
https://machinelearningmastery.com/strong-learners-vs-weak-learners-for-ensemble-learning/

NR. 35 Welcher der folgenden Punkte ist ein Vorteil eines maschinengestützten Systems?

Die Fähigkeit, unklare und unbekannte Situationen zu beurteilen.

Fähig, mit Menschen mitzufühlen.

Erledigt monotone Aufgaben zuverlässig und genau.

Kann die Leistung eines KI-Systems erklären

Erläuterung
Einer der Hauptvorteile eines maschinellen Systems ist seine Fähigkeit, monotone und sich wiederholende Aufgaben zuverlässig und genau auszuführen. Dies ist besonders nützlich für Aufgaben, die ein hohes Maß an Genauigkeit und Präzision erfordern, wie z. B. die Dateneingabe oder -analyse. Maschinengestützte Systeme sind auch in der Lage, große Datenmengen schnell zu verarbeiten, was bedeutet, dass sie Aufgaben schneller und effizienter erledigen können als Menschen. Darüber hinaus können maschinengestützte Systeme so programmiert werden, dass sie auf der Grundlage der eingegebenen Daten bestimmte Entscheidungen und Maßnahmen treffen, so dass sie bestimmte Prozesse automatisieren können, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Referenzen:
* BCS Foundation Certificate In Artificial Intelligence Study Guide (2019), AI Systems, Kapitel 8.
* https://www.apmg-international.com/en/al-adoption/advantages-of-al/

NR. 36 Welchen Begriff verwenden Informatiker und Wirtschaftswissenschaftler, um zu beschreiben, wie glücklich ein Agent ist?

Index.

Warm.

Rückkehr

Nützlichkeit.

Erläuterung
https://griffinshare.fontbonne.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1008&context=ijds Informatiker und Wirtschaftswissenschaftler verwenden den Begriff "Nutzen", um zu beschreiben, wie zufrieden ein Akteur ist. Der Nutzwert ist ein Maß für die Zufriedenheit oder Präferenz und wird verwendet, um die Zufriedenheit eines Agenten mit einem bestimmten Ergebnis zu bewerten. Der Nutzen kann verwendet werden, um die optimale Entscheidung oder Aktion für einen Agenten zu bestimmen, um seine Zufriedenheit zu maximieren. Referenzen:
[1] BCS Foundation Certificate In Artificial Intelligence Study Guide, "Entscheidungsfindung und Planung", S.99-100. [2] APMG-International.com, "Grundlagen der Künstlichen Intelligenz" [3] EXIN.com, "Grundlagen der Künstlichen Intelligenz"

NR. 37 Wie nennt man beim maschinellen Lernen die Axone eines Gehirns?

Dendriten

Ränder

Tetraeder.

Knotenpunkte

Erläuterung
Beim maschinellen Lernen werden die Axone des Gehirns als Knotenpunkte bezeichnet. Knoten sind die Komponenten eines neuronalen Netzes, die für die Verarbeitung der Eingabedaten und die Erzeugung der Ausgabe verantwortlich sind. Ein Knoten ist eine mathematische Funktion, die Eingabedaten entgegennimmt, eine Berechnung mit ihnen durchführt und eine Ausgabe erzeugt. Jeder Knoten ist mit anderen Knoten im Netz über Kanten verbunden, die die Stärke der Verbindung zwischen den jeweiligen Knoten darstellen. Die Stärke der Verbindung zwischen zwei Knoten wird durch die den einzelnen Kanten zugewiesenen Gewichte bestimmt.
Die Gewichte werden während des Trainingsprozesses angepasst, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Weitere Informationen entnehmen Sie bitte dem BCS Foundation Certificate In Artificial Intelligence Study Guide (https://www.bcs.org/upload/pdf/bcs-foundation-certificate-in-artificial-intelligence-study-guide.pdf) oder der EXIN Artificial Intelligence Foundation Certification (https://www.exin.com/en/exams/artificial-intelligence-foundation).

NR. 38 Was wird in den ethischen Leitlinien der EU als Nachweis für eine vertrauenswürdige KI verwendet?

Ein Qualitätssicherungsplan.

die Nachhaltigkeitsziele der UN.

Kunden-Feedback.

Ein auf den Menschen ausgerichtetes Wertesystem.

NR. 39 Ein agentenbasiertes Modell ist eine Simulation von autonomen Agenten (individuell und kollektiv). Was kann man aus den von den Simulationen erzeugten Daten lernen?

Paraview.

Maschinelles Lernen.

Python.

Ein Arbeitsblatt

Erläuterung
Ein agentenbasiertes Modell ist eine Simulation von autonomen Agenten (individuell und kollektiv). Mithilfe des maschinellen Lernens kann man aus den von den Simulationen erzeugten Daten lernen. Algorithmen des maschinellen Lernens können die von den Simulationen erzeugten Daten analysieren und Muster erkennen, die dann dem Agenten helfen, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen. Referenzen:
[1] BCS Foundation Certificate In Artificial Intelligence Study Guide, "Simulation and Modelling", S. 101-104.
[2] APMG-International.com, "Grundlagen der Künstlichen Intelligenz" [3] EXIN.com, "Grundlagen der Künstlichen Intelligenz"

NR. 40 Enge oder schwache KI kann für Roboter nützlich sein.
Welches der folgenden Beispiele ist ein Beispiel für enge KI?

Bewusstseinssimulierung.

Künstlicher General Al.

Bewusste Integration.

NLP - Natürliche Sprachverarbeitung.

NR. 41 Reflex und modellbasierter Reflex sind zwei Arten von was?

Roboter

Künstliche intelligente Agenten.

Algorithmen.

Kompilatoren.

Erläuterung
Reflex und modellbasierter Reflex sind zwei Arten von künstlichen intelligenten Agenten. Künstliche intelligente Agenten sind Computersysteme, die so konzipiert sind, dass sie ähnlich wie Menschen handeln und denken und dabei Elemente der Problemlösung, der Entscheidungsfindung, der Kommunikation und des Lernens einbeziehen. Reflexagenten sind reaktive Agenten, die auf der Grundlage der aktuellen Umgebung und Bedingungen handeln, während modellbasierte Reflexagenten ein Modell der Umgebung verwenden, um Entscheidungen zu treffen. Referenzen: BCS Foundation Certificate In Artificial Intelligence Study Guide, https://bcs.org/ai/certificate/ und APMG International, https://www.apmg-international.com/qualifications/artificial-intelligence-foundation-certificate.

NO.42 Die Aufteilung von Daten in Trainings- und Testdatensätze ist Teil von was?

Datenvorbereitung für maschinelles Lernen.

Batch-Lernen.

Nachbearbeitung durch maschinelles Lernen.

Strategie für Hochleistungscomputer.

NO.43 Die Aufteilung von Daten in Trainings- und Testdatensätze ist Teil von was?

Datenvorbereitung für maschinelles Lernen.

Batch-Lernen.

Nachbearbeitung durch maschinelles Lernen.

Strategie für Hochleistungscomputer.

Erläuterung
Die Aufteilung der Daten in Trainings- und Testdatensätze ist ein wichtiger Schritt bei der Datenaufbereitung für maschinelles Lernen. Bei diesem Prozess werden die Daten in Teilmengen aufgeteilt, in der Regel im Verhältnis 70:30, um einen Trainings- und einen Testdatensatz zu erstellen. Der Trainingssatz wird zum Trainieren des maschinellen Lernmodells verwendet, während der Testsatz zur Bewertung der Leistung des Modells dient. Auf diese Weise kann das Modell an Daten getestet und bewertet werden, die es zuvor noch nicht gesehen hat, um sicherzustellen, dass es genau ist und auf neue Daten verallgemeinert werden kann. Referenzen: BCS Foundation Certificate In Artificial Intelligence Study Guide, https://bcs.org/certifications/foundation-certificates/artificial-intelligence/

NR. 44 In den 1800er Jahren führte die Entwicklung der Statistik zum ___________Theorem und wird bei der probabilistischen Inferenz verwendet.
(Wählen Sie das fehlende Wort aus.)

Boltzmannsche

Kolmogorovs

Bayes'

Die zentrale Grenze

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