KI-Quiz: Teste dein Wissen über Künstliche Intelligenz

Question 1

Welche Methode wird ausschließlich für unüberwachtes Lernen eingesetzt?

Accepted Answer

K-Means-Clustering

Answer

Regressionsanalyse

Answer

Entscheidungsbaum

Answer

Support Vector Machine

Question 2

Welche Aufgabe ist typisch für eine KI im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)?

Accepted Answer

Texte in Echtzeit zwischen verschiedenen Sprachen übersetzen

Answer

Objekte in Bildern erkennen und einordnen

Answer

Aktienkurse anhand historischer Daten vorhersagen

Answer

Robotersysteme in Fabriken steuern

Question 3

Was kennzeichnet das überwachte Lernen in der KI im Vergleich zu anderen KI-Ansätzen?

Accepted Answer

Verwendung beschrifteter Daten mit vorgegebener korrekter Ausgabe

Answer

Erkennung von Mustern und Strukturen aus unbeschrifteten Daten

Answer

Interaktion mit der Umwelt und Erhalt von Belohnungen oder Strafen

Answer

Kontinuierliche Anpassung und Verbesserung durch iterative Experimente

Question 4

Welche Art des maschinellen Lernens verwendet Daten ohne Beschriftungen, um verborgene Muster und Strukturen zu identifizieren?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Answer

Aktives Lernen

Question 5

Welches Merkmal beschreibt Verstärkungslernen am besten?

Accepted Answer

Ein Algorithmus lernt durch positive und negative Rückmeldungen.

Answer

Ein Algorithmus lernt aus markierten Daten.

Answer

Ein Algorithmus lernt aus unmarkierten Daten.

Answer

Ein Algorithmus lernt direkt aus menschlichen Anweisungen.

Question 6

Welcher der folgenden Algorithmen ist ein überwachter Lernalgorithmus, der zur Vorhersage numerischer Werte eingesetzt wird?

Accepted Answer

Lineare Regression

Answer

K-Means-Clusterung

Answer

Dichtebasierte räumliche Clusteranalyse

Answer

Hauptkomponentenanalyse

Question 7

Welche Art von Daten verwendet unüberwachtes Lernen im Gegensatz zu überwachtem Lernen, das beschriftete Daten benötigt?

Accepted Answer

Unbeschriftete Daten

Answer

Beschriftete Daten

Answer

Teilweise beschriftete Daten

Answer

Strukturierte Daten

Question 8

Welches Verfahren des maschinellen Lernens eignet sich am besten, um einen kontinuierlichen Zahlenwert vorherzusagen, wie etwa den Börsenkurs oder die Temperatur?

Accepted Answer

Lineare Regression

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Entscheidungsbäume

Answer

Support Vector Machines

Question 9

Welche Methode des maschinellen Lernens ist unüberwacht und gruppiert Datenpunkte in Cluster, ohne eine Zielvariable vorzugeben?

Accepted Answer

K-Means-Clustering

Answer

Lineare Regression

Answer

Unterstützungsvektorenmaschine

Answer

Neuronale Netze

Question 10

Welche Aufgabe ist **nicht** Teil der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) durch künstliche Intelligenz?

Accepted Answer

Röntgenbilder analysieren

Answer

Texte in andere Sprachen übersetzen

Answer

Textzusammenfassungen erstellen

Answer

Emotionen in Texten erkennen

Question 11

Welcher Ansatz des maschinellen Lernens nutzt markierte Daten?

Accepted Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Answer

Neuronale Netze

Question 12

Welches ist ein wesentliches Merkmal von neuronalen Netzen?

Accepted Answer

Verbundene Knoten (Perzeptronen) in Schichten

Answer

Lineare Modelle, die sich für lineare Regression eignen

Answer

Keine Trainingsdaten erforderlich, da vorprogrammiert

Answer

Universell einsetzbar und lösen jedes Problem

Question 13

Welche Methode des maschinellen Lernens passt ein Modell durch Minimierung des Fehlers zwischen Vorhersagen und Zielwerten an?

Accepted Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Answer

Dimensionale Reduktion

Question 14

Welche Art von Daten ist im überwachten Lernen der KI von entscheidender Bedeutung?

Accepted Answer

Markierte Datensätze

Answer

Unmarkierte Datensätze

Answer

Verstärkungssignale

Answer

Heuristische Regeln

Question 15

Beschreibe die Funktionsweise neuronaler Netze.

Accepted Answer

Neuronale Netze bestehen aus mehreren Schichten miteinander verbundener Knoten, die Informationen verarbeiten und lernen.

Answer

Neuronale Netze sind lineare Modelle, die Eingabedaten in eine lineare Kombination umwandeln.

Answer

Neuronale Netze verwenden nur überwachtes Lernen, um ihre Parameter zu trainieren.

Answer

Neuronale Netze können immer komplexe Probleme mit 100%iger Genauigkeit lösen.

Question 16

Wie funktionieren neuronale Netze?

Accepted Answer

Neuronale Netze sind hierarchische Strukturen, die Informationen durch verbundene Knoten verarbeiten.

Answer

Neuronale Netze lernen Muster nur durch unüberwachtes Lernen.

Answer

Neuronale Netze sind nur für Bildklassifizierungsaufgaben geeignet.

Answer

Neuronale Netze bieten vollständige Transparenz bei ihrer Entscheidungsfindung.

Question 17

Welche Aussage beschreibt die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) am besten?

Accepted Answer

NLP analysiert und versteht menschliche Sprache.

Accepted Answer

NLP ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens.

Answer

NLP befasst sich nur mit geschriebener Sprache.

Answer

NLP findet hauptsächlich in Suchmaschinen Anwendung.

Question 18

Wie trägt die Überwachung neuronaler Netze während des Trainings zum Lernprozess bei?

Accepted Answer

Ermöglicht die Verfolgung des Fortschritts anhand von Leistungskennzahlen.

Answer

Dient ausschließlich der Bewertung der Leistung des fertigen Modells.

Answer

Ist für alle neuronalen Netze unabhängig von ihrer Komplexität unerlässlich.

Answer

Erfordert keine menschliche Interaktion oder Anpassung während des Trainings.

Question 19

Beim maschinellen Lernen wird **unüberwachtes Lernen** eingesetzt, um Muster in **nicht markierten** Daten zu finden. Welche der folgenden Methoden ist eine Technik des unüberwachten Lernens?

Accepted Answer

Clustering, das Datenpunkte in Gruppen mit ähnlichen Eigenschaften aufteilt

Answer

Überwachtes Lernen mit Regressionsmodellen

Answer

Neuronale Netze, die Muster in komplexen Daten erkennen

Answer

Verstärkungslernen, das Entscheidungen anhand von Belohnungen trifft

Question 20

Welche Methode des maschinellen Lernens eignet sich am besten, um versteckte Muster in unbeschrifteten Daten zu finden?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Answer

Neuronale Netze

Question 21

Welche Aussage beschreibt maschinelles Lernen am besten?

Accepted Answer

Maschinelles Lernen ermöglicht Computern, ohne explizite Programmierung zu lernen.

Answer

Maschinelles Lernen benötigt immer riesige Datenmengen.

Answer

Maschinelles Lernen ist nur für strukturierte Daten geeignet.

Answer

Maschinelles Lernen ist eine exakte Wissenschaft mit vorhersehbaren Ergebnissen.

Question 22

Welche Art des maschinellen Lernens trainiert Modelle mit unbeschrifteten Daten?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Answer

Neuronale Netze

Question 23

Welcher Grundsatz ist ein zentraler Aspekt der Ethik der künstlichen Intelligenz?

Accepted Answer

KI soll das Wohl der Menschheit fördern.

Answer

KI darf nur in risikolosen Bereichen eingesetzt werden.

Answer

KI-Entwickler tragen keine ethische Verantwortung.

Answer

Ethik ist für die KI-Entwicklung irrelevant.

Question 24

Welche Aussage beschreibt die Funktionsweise neuronaler Netze am treffendsten?

Accepted Answer

Neuronale Netze sind hierarchisch aufgebaute, gewichtete Netzwerke künstlicher Neuronen, die durch Training lernen.

Answer

Neuronale Netze sind rechenintensive Algorithmen, die große Datenmengen erfordern.

Answer

Neuronale Netze sind ausschließlich für Bildverarbeitungsaufgaben geeignet.

Answer

Neuronale Netze sind deterministische Modelle, die für gleiche Eingaben immer gleiche Ergebnisse liefern.

Question 25

Welche Aufgabe beschreibt das überwachte Lernen?

Accepted Answer

Beziehungen zwischen Ein- und Ausgabevariablen lernen

Answer

Muster in unstrukturierten Daten erkennen

Answer

Modellleistung durch Interaktion verbessern

Answer

Datendimensionalität reduzieren

Question 26

Welcher KI-Ansatz erlaubt es Computern, Muster und Strukturen in unmarkierten Daten zu erkennen, ohne dass sie dafür explizite Anweisungen benötigen?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Answer

Neuroevolution

Question 27

Was ist ein Merkmal des unüberwachten Lernens?

Accepted Answer

Erkennung verborgener Muster und Strukturen in Daten

Answer

Verwendung beschrifteter Daten zur Mustererkennung

Answer

Beschränkung auf die Vorhersage von Werten

Answer

Erfordernis großer Mengen an Trainingsdaten

Question 28

Welche Aufgabe gehört NICHT zu den grundlegenden Aufgaben des maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Aktionen planen

Answer

Datenpunkte klassifizieren

Answer

Kontinuierliche Werte vorhersagen

Answer

Datenpunkte mit ähnlichen Merkmalen gruppieren

Question 29

Welcher Ansatz des maschinellen Lernens ist für Situationen geeignet, in denen keine markierten Daten verfügbar sind?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Answer

Tiefes Lernen

Question 30

Beschreiben Sie die grundlegende Funktionsweise neuronaler Netze.

Accepted Answer

Neuronale Netze bestehen aus Schichten miteinander verbundener Knoten, die Berechnungen auf Eingabedaten durchführen.

Answer

Neuronale Netze verarbeiten Informationen schrittweise in sequentiellen Modellen.

Answer

Neuronale Netze sind nur für Klassifizierungsaufgaben geeignet.

Answer

Neuronale Netze benötigen immer sehr große Datensätze für ein effektives Training.

Question 31

Was ist die korrekte Aussage zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)?

Accepted Answer

NLP ermöglicht die Kommunikation zwischen Computern und Menschen in natürlicher Sprache.

Answer

NLP beschränkt sich ausschließlich auf die Verarbeitung von geschriebenen Texten.

Answer

NLP-Modelle benötigen immer eine manuelle Kennzeichnung umfangreicher Datensätze.

Answer

NLP findet keine Anwendung in praktischen Szenarien.

Question 32

Welches Merkmal kennzeichnet überwachtes Lernen?

Accepted Answer

Der Algorithmus lernt aus markierten Daten mit bekannten Eingaben und korrekten Ausgaben.

Answer

Der Algorithmus lernt durch Verstärkung aus Aktionen und Belohnungen.

Answer

Der Algorithmus lernt durch Clustering, indem er Daten in Gruppen mit ähnlichen Merkmalen aufteilt.

Answer

Der Algorithmus lernt durch Generierung synthetischer Daten aus einer gegebenen Verteilung.

Question 33

Welche Aussage beschreibt überwachtes Lernen im maschinellen Lernen?

Accepted Answer

Beschriftete Daten werden zum Trainieren des Modells verwendet.

Answer

Unbeschriftete Daten werden zum Trainieren des Modells verwendet.

Answer

Verstärkung wird zum Trainieren des Modells verwendet.

Answer

Nachahmung wird zum Trainieren des Modells verwendet.

Question 34

Welches Konzept ist ein grundlegender Baustein des maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Modellierung und Training

Answer

Handschrifterkennung

Answer

Datenanalyse

Answer

Datenvisualisierung

Question 35

Im Bereich der künstlichen Intelligenz beschreibt das Konzept des überwachten Lernens am besten:

Accepted Answer

Einen Algorithmus, der aus markierten Trainingsdaten lernt, um Beziehungen zwischen Eingaben und Ausgaben vorherzusagen.

Answer

Einen Algorithmus, der aus nicht markierten Daten lernt und Muster und Strukturen im Datensatz identifiziert.

Answer

Einen Algorithmus, der durch Versuch und Irrtum lernt und Belohnungen für positive Ergebnisse erhält.

Answer

Einen Algorithmus, der durch Nachahmung des Verhaltens eines menschlichen Experten lernt.

Question 36

Wie funktionieren neuronale Netze in der Künstlichen Intelligenz?

Accepted Answer

Neuronale Netze bestehen aus Schichten künstlicher Neuronen, die Informationen verarbeiten.

Answer

Neuronale Netze sind Programme, die menschliches Denken imitieren.

Answer

Neuronale Netze benötigen immer klare Regeln, um Aufgaben zu lösen.

Answer

Neuronale Netze werden nur für strukturierte Daten verwendet.

Question 37

Was beschreibt neuronale Netze am besten?

Accepted Answer

Maschinelle Lernsysteme mit Schichten künstlicher Neuronen

Answer

Nur für überwachtes Lernen geeignet

Answer

Immer deterministisch

Answer

Nur für Bildverarbeitung geeignet

Question 38

Welche Methode wird im unüberwachten Lernen verwendet, um Muster in Daten ohne Beschriftungen zu erkennen?

Accepted Answer

Clustering

Answer

Regression

Answer

Klassifikation

Answer

Entscheidungsbäume

Question 39

Welches Prinzip beschreibt die Funktionsweise eines neuronalen Netzwerks?

Accepted Answer

Eine hierarchische Struktur aus verbundenen Knoten, die in Schichten organisiert sind.

Answer

Eine Datenbank zur Datenspeicherung und Berechnung basierend auf Regeln.

Answer

Ein linearer Regressionsalgorithmus zur Vorhersageerstellung.

Answer

Eine KI, die menschliche kognitive Prozesse nachahmt.

Question 40

Welches Merkmal unterscheidet überwachtes Lernen von unüberwachtem Lernen?

Accepted Answer

Beschriftete Daten

Answer

Lineare Modelle

Answer

Klassifizierungsprobleme

Answer

Genauigkeit

Question 41

Welche Aufgabe ist charakteristisch für ein überwachtes maschinelles Lernsystem?

Accepted Answer

Lernen von Mustern aus markierten Daten

Answer

Aufdecken versteckter Strukturen in unmarkierten Daten

Question 42

Welches ist das Hauptziel des überwachten Lernens in der künstlichen Intelligenz?

Accepted Answer

Ein Modell trainieren, das die korrekte Ausgabe für neue Eingaben anhand von Trainingsdaten mit markierten Ausgaben vorhersagt.

Answer

Ein Modell trainieren, das neue Eingaben ohne menschliches Zutun einordnet.

Answer

Ein Modell optimieren, um eine bestimmte Aufgabe ohne menschliche Aufsicht auszuführen.

Question 43

Was ist die grundlegende Definition von künstlicher Intelligenz (KI)?

Accepted Answer

KI ermöglicht Computern, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliches Urteilsvermögen erfordern.

Answer

KI-Programme können menschliche Intelligenz vollständig nachbilden.

Answer

KI ist auf die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben beschränkt.

Answer

KI ist nur für industrielle Anwendungen geeignet.

Question 44

Erläutern Sie das grundlegende Funktionsprinzip neuronaler Netze.

Accepted Answer

Neuronale Netze ahmen die Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach und lernen aus Beispielen.

Answer

Neuronale Netze sind lineare Modelle, die deterministische Algorithmen nutzen.

Answer

Neuronale Netze basieren auf symbolischer Logik und deduktiven Schlussfolgerungen.

Question 45

Welche unüberwachte Lernmethode ist ideal für die Identifizierung versteckter Muster in hochdimensionalen Datensätzen mit zahlreichen Merkmalen, wie sie in Kundendaten oder Finanzdaten vorkommen?

Accepted Answer

Clusteranalyse

Answer

Regelbasiertes Lernen

Answer

Lineare Diskriminanzanalyse

Question 46

Was ist die treffendste Beschreibung von maschinellem Lernen (ML)?

Accepted Answer

ML entwickelt Algorithmen, die aus Daten lernen.

Answer

ML eignet sich nur für einfache Klassifizierungsprobleme.

Answer

ML-Modelle sind immer vorhersehbar und liefern zuverlässige Ergebnisse.

Answer

ML kann menschliche Intelligenz vollständig ersetzen.

Question 47

Wie funktioniert das überwachte Lernen in der Praxis, eine Methode der künstlichen Intelligenz, bei der ein Algorithmus aus markierten Daten lernt?

Accepted Answer

Der Algorithmus lernt, Vorhersagen zu treffen, indem er mit markierten Daten trainiert wird.

Answer

Der Algorithmus lernt selbstständig, Muster in unbeschrifteten Daten zu erkennen.

Answer

Der Algorithmus lernt, Entscheidungen zu treffen, indem er verschiedene mögliche Szenarien durchspielt.

Question 48

Was ist die treffendste Definition für maschinelles Lernen?

Accepted Answer

Computer können aus Erfahrungen lernen und Vorhersagen treffen, ohne explizit programmiert zu werden.

Answer

Ein Algorithmus, der Daten in ein bestimmtes Format umwandelt.

Answer

Eine Methode zur Verarbeitung unstrukturierter Daten wie Text und Bilder.

Answer

Eine Software, die Aufgaben automatisiert, die normalerweise menschliches Denken erfordern.

Question 49

Welches ist das Hauptziel von unüberwachtem Lernen in der künstlichen Intelligenz?

Accepted Answer

Muster und Beziehungen in unbeschrifteten Daten erkennen

Answer

Daten in vorgegebene Kategorien einteilen

Answer

Vorhersagen über zukünftige Ereignisse basierend auf vergangenen Daten treffen

Question 50

Was ist ein wesentliches Merkmal der Architektur von Neuronalen Netzen?

Accepted Answer

Sie bestehen aus verbundenen Knoten (Neuronen) in Schichten.

Answer

Sie verarbeiten nur numerische Eingaben.

Answer

Sie benötigen immer sehr viele Daten zum Trainieren.

Question 51

Welcher Algorithmus eignet sich am besten für Aufgaben des überwachten Lernens?

Accepted Answer

Support Vector Machines (SVM)

Answer

K-Means-Clustering-Algorithmus

Answer

Apriori-Algorithmus

Question 52

Wie optimiert Backpropagation in neuronalen Netzen die Netzparameter, um die Leistung zu verbessern?

Accepted Answer

Durch Berechnung des Fehlers und Anpassung von Gewichten und Verzerrungen zur Fehlerminimierung

Answer

Durch Bestimmung der optimalen Netzwerkarchitektur

Answer

Durch Visualisierung versteckter Aktivierungen

Answer

Durch Berechnung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen

Question 53

Welche Methode wird im überwachten Lernen zur Leistungsbewertung eines Modells eingesetzt?

Accepted Answer

Kreuzvalidierung

Answer

Clustering

Answer

Hauptkomponentenanalyse

Question 54

Welches ist das Hauptziel des unüberwachten Lernens in der künstlichen Intelligenz?

Accepted Answer

Muster und Strukturen in unbeschrifteten Daten erkennen

Answer

Zukünftige Ereignisse anhand historischer Daten vorhersagen

Answer

Systeme durch Anpassung an Feedback optimieren

Question 55

Welche der folgenden Anwendungen ist **nicht** ein Hauptanwendungsgebiet der künstlichen Intelligenz?

Accepted Answer

Entscheidungsfindung in Unternehmen

Answer

Automatische Spracherkennung

Answer

Analyse medizinischer Daten

Answer

Optimierung von Fertigungsprozessen

Question 56

Welche der folgenden Methoden ist keine Art des maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Lineare Regression

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Question 57

Was beschreibt die Funktionsweise neuronaler Netze am besten?

Accepted Answer

Sie simulieren die Aktivität von Neuronen im menschlichen Gehirn.

Answer

Sie erfordern immer markierte Trainingsdaten.

Answer

Sie liefern immer vorhersehbare Ergebnisse.

Answer

Sie können nur Aufgaben mit wenigen Variablen lösen.

Question 58

Welche der folgenden Methoden gehört **nicht** zum überwachten maschinellen Lernen?

Accepted Answer

Clustering

Answer

Regressionsanalyse

Answer

Entscheidungsbäume

Question 59

Welche Eigenschaft trifft am ehesten auf unüberwachtes Lernen zu?

Accepted Answer

Das Modell identifiziert Muster in den Daten.

Answer

Das Modell wird mit markierten Daten trainiert.

Question 60

Was ist das primäre Ziel des unüberwachten Lernens?

Accepted Answer

Muster und Strukturen in unmarkierten Daten erkennen

Answer

Markierte Daten zur Vorhersage von Ausgabelabeln verwenden

Answer

Modellparameter basierend auf Feedback optimieren

Question 61

Wie funktionieren neuronale Netze im Wesentlichen?

Accepted Answer

Neuronale Netze sind hierarchische Strukturen von Verarbeitungseinheiten, die Eingaben in Ausgaben umwandeln.

Answer

Neuronale Netze sind Algorithmen, die Regeln und Logik verwenden, um Muster zu erkennen.

Answer

Neuronale Netze sind Expertensysteme, die Wissen von menschlichen Experten lernen und speichern.

Question 62

Welche Aussage über unüberwachtes Lernen ist richtig?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen benötigt keine markierten Daten.

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen kann Anomalien in Daten erkennen.

Question 63

Welche Aufgabe ist eine **wichtige** Anwendung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in der künstlichen Intelligenz?

Accepted Answer

Texte von einer Sprache in eine andere übersetzen

Answer

Krankheitsrisiken anhand medizinischer Daten vorhersagen

Answer

Objekte in Bildern erkennen

Answer

Musik aus Noten generieren

Question 64

Nennen Sie eine praktische Anwendung von Verstärkungslernen und erläutern Sie, wie es in diesem Beispiel eingesetzt wird.

Accepted Answer

Optimierung des Fahrverhaltens selbstfahrender Autos in unterschiedlichen Umgebungen

Answer

Identifizierung von Objekten in Bildern

Answer

Verbesserung der Spracherkennung