1.ما هو النهج الأنسب لاختبار فعالية نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة في بيئات متعددة؟
- 1.اختبار الوحدات داخل بيئة محايدة
- 2.اختبار الإجهاد باستخدام بيانات عشوائية
- 3.اختبار الدمج في فترة زمنية قصيرة
- 4.اختبار في بيئات متنوعة بفضل بيانات حقيقية متعددة ✓
2.ما هو العامل الأكثر تأثيراً في تحسين دقة نماذج التصنيف المتقدمة؟
- 1.زيادة عمق الشبكة العصبية ✓
- 2.استخدام خوارزميات تحسين مخصصة
- 3.زيادة حجم البيانات التدريبية
- 4.تحسين سرعة المعالجة
3.أي من الخوارزميات التالية تعتبر الأكثر فعالية في تقليل التحيز في نماذج التعلم الآلي؟
- 1.خوارزمية ناقل الدعم الآلي
- 2.شبكات الخصومة التوليدية ✓
- 3.الغابات العشوائية
- 4.تحليل المكونات الأساسية
4.ما هي التقنية الأمثل لزيادة قابلية التفسير في نماذج الشبكات العصبية العميقة؟
- 1.البحث في النقاط المحورية
- 2.استخدام شبكات الانتباه التفسيرية ✓
- 3.التقوية المتسلسلة
- 4.التعلم بالانتقال
5.ما هو الاعتبار الأهم عند تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي للبيئات ذات الموارد المحدودة؟
- 1.زيادة دقة النموذج
- 2.تقليل استهلاك الطاقة ✓
- 3.تعزيز خصائص الأمن السيبراني
- 4.زيادة تعقيد النموذج
6.ما هي الخصائص الأهم التي يجب توفيرها في النماذج المختلطة لتحقيق الأداء الأمثل؟
- 1.الثبات والانحياز
- 2.التوافق والتكامل ✓
- 3.التجزئة والانفراد
- 4.التكرار والتعقيد
7.ما هو الجانب الأكثر تحديًا في تدريب النماذج العميقة على بيانات غير متوازنة؟
- 1.ارتفاع معدلات الخطأ
- 2.زيادة التحيز تجاه الفئات الكبيرة ✓
- 3.زيادة وقت المعالجة
- 4.صعوبة بقاء النموذج مستقرًا
8.ما هي الطريقة الأكثر فعالية لتحسين أداء النماذج التنبؤية باستخدام الحد الأدنى من الموارد الحاسوبية؟
- 1.زيادة الدقة التنبؤية
- 2.تقليل استهلاك الذاكرة
- 3.تنفيذ التحسين المتدحرج ✓
- 4.توسيع نطاق التدريب
9.كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع البيانات الحساسة وفقًا لقوانين الخصوصية الحديثة؟
- 1.تغيير بنية البيانات
- 2.استخدام تقنيات التشفير وحذف التعريف ✓
- 3.تجزئة البيانات الحساسة
- 4.حذف البيانات فور استخداماتها
10.ما هو التحدي الرئيسي في نقل نماذج الذكاء الاصطناعي من بيئة مختبرية إلى بيئة تطبيقات حقيقية؟
- 1.زيادة التعقيد الرياضي
- 2.التكيف مع التغيرات البيئية غير المتوقعة ✓
- 3.التأكيد على الدقة المتزايدة
- 4.ضمان الأمان الرقمي الكامل