APMG-International Artificial-Intelligence-Foundation Real 2023 Braindumps Mock Exam Dumps [Q22-Q38]

Dezember 18, 2023 admin 0 Kommentare

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APMG-International Artificial-Intelligence-Foundation Real 2023 Braindumps Mock Exam Dumps

Artificial-Intelligence-Foundation Prüfungsfragen | Real Artificial-Intelligence-Foundation Practice Dumps

Die APMG-International Artificial-Intelligence-Foundation-Zertifizierungsprüfung ist eine umfassende Prüfung, die ein breites Spektrum von Themen im Zusammenhang mit KI abdeckt, darunter die Geschichte der KI, wichtige KI-Technologien und -Konzepte sowie die ethischen und sozialen Auswirkungen von KI. Die Artificial-Intelligence-Foundation-Prüfung ist online verfügbar und kann von überall auf der Welt abgelegt werden. Die Artificial-Intelligence-Foundation-Prüfung besteht aus Multiple-Choice-Fragen und erfordert ein Ergebnis von 65%, um die Zertifizierung zu erhalten.

Q22. 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

Q23. 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/

Q24. Mit Para View können große Datensätze auf einem Parallelrechner visualisiert werden.
Welche der folgenden Techniken wird verwendet?

Normberechnung.

Armaturenbrett.

Konturdiagramm

Eigenfunktionsanalyse.

Erläuterung
ParaView ist eine quelloffene, plattformübergreifende Visualisierungsanwendung, mit der große Datensätze auf einem Parallelrechner visualisiert werden können. ParaView verwendet eine Vielzahl von Techniken zur Visualisierung von Daten, einschließlich Konturdiagrammen, die für die Visualisierung von 3D-Datensätzen nützlich sind. Konturdiagramme werden erstellt, indem eine Reihe von Kurven gezeichnet werden, die Punkte mit gleichem Wert verbinden, wobei jede Kurve einen bestimmten Wert darstellt. Auf diese Weise können 3D-Datensätze in einem 2D-Format visualisiert werden, was das Verständnis der Daten erleichtert.
Referenzen: [1] BCS Foundation Certificate In Artificial Intelligence Study Guide, Seitenzahl 19 [2] APMG International, "What is ParaView?", https://apmg-international.com/en/blog/what-is-paraview/ [3] EXIN,
"Was ist ParaView?", https://www.exin.com/blog/what-is-paraview/

Q25. 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"

Q26. Was ist ein intelligenter Roboter?

Ein Roboter, der ein Bewusstsein hat

Ein Roboter, der sich wie ein Mensch verhält.

Ein Roboter, der KI-Techniken verwendet.

Ein Roboter, der den Platz eines Menschen einnimmt.

Erläuterung
Ein intelligenter Roboter ist ein Roboter, der KI-Techniken wie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung einsetzt, um seine Umgebung wahrzunehmen, zu planen und zu handeln. Intelligente Roboter sind in der Lage, große Datenmengen schnell und präzise zu verarbeiten, so dass sie Entscheidungen treffen und Aufgaben selbstständig ausführen können. Intelligente Roboter können in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, von der industriellen Automatisierung bis zum Gesundheitswesen.

Q27. Zusammenarbeit, Lernen und iterativ sind Begriffe, die was beschreiben?

Wasserfall-Projekte.

Schnelle Software-Entwicklung.

Vertrauenswürdige Al.

Agile Projekte

Erläuterung
Zusammenarbeit, Lernen und Iteration sind Begriffe, die zur Beschreibung agiler Projekte verwendet werden. Agile Projekte sind so konzipiert, dass sie anpassungsfähig und flexibel sind und es den Teams ermöglichen, Feedback einzubeziehen und aus ihren Fehlern zu lernen. Dieser Prozess fördert die Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern und unterstreicht die Bedeutung der iterativen Entwicklung und kontinuierlichen Verbesserung. Agile Projekte konzentrieren sich auf die schnelle und effiziente Bereitstellung von Werten und ermöglichen es den Teams, Änderungen vorzunehmen und sich an veränderte Kundenanforderungen anzupassen.
Referenzen:
[1] https://www.bcs.org/upload/pdf/foundation-certificate-ai-syllabus-v1.pdf [2] https://www.apmg-international

Q28. Welche Art des maschinellen Lernens können wir bei einem großen Datensatz, begrenzten Rechenressourcen oder häufigen neuen Daten, aus denen wir lernen müssen, anwenden?

Batch-Lernen.

Lernen mit Big Data.

Patchwork-Lernen.

Online-Lernen.

Erläuterung

Online-Lernen ist eine Form des maschinellen Lernens, die eingesetzt werden kann, wenn die Rechenressourcen für einen großen Datensatz begrenzt sind oder wenn sich die Daten häufig ändern. Es ermöglicht dem System, aus neuen Daten zu lernen, während diese präsentiert werden, anstatt den gesamten Datensatz jedes Mal neu zu trainieren, wenn neue Daten hinzugefügt werden. Dies macht es effizienter und effektiver als das Batch-Lernen, da es nur die neuen Daten und nicht den gesamten Datensatz verarbeiten muss.
Online-Lernen wird häufig in Anwendungen wie der Betrugserkennung eingesetzt, wo ständig neue Daten hinzukommen und schnell analysiert werden müssen.
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).

Q29. 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 verfügt über ein umfassendes, flexibles Ökosystem von Werkzeugen, Bibliotheken und Community-Ressourcen, die es Forschern ermöglichen, den Stand der Technik im Bereich des maschinellen Lernens voranzutreiben, und Entwicklern, maschinelle Anwendungen einfach zu erstellen und einzusetzen.
https://www.tensorflow.org/#:~:text=TensorFlow%20is%20an%20end%2Dto,and%20deploy%20ML%20power TensorFlow is an open source machine learning library created by Google. It is used for dataflow programming and is widely used for a variety of applications, including machine learning and deep learning.
TensorFlow ermöglicht es Entwicklern, maschinelle Lernmodelle einfach und schnell zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen. Es verfügt über integrierte Unterstützung für eine Vielzahl von Deep-Learning-Frameworks, wie z. B. Faltungsneuronale Netze, rekurrente Neuronale Netze und Autoencoder.
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).

Q30. 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, Entscheidungsfindung, 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.

Q31. Wie beschreibt Prof. David Chalmers das schwierige Bewusstseinsproblem im Wesentlichen?

Psychologie.

Turbulenzen.

Quantenmechanik.

Das Universum.

Erläuterung
Prof. David Chalmers beschreibt das schwierige Bewusstseinsproblem als so komplex wie das Universum. Er argumentiert, dass das Verständnis des Bewusstseins aufgrund der Anzahl der beteiligten Variablen und Dimensionen so schwierig ist wie das Verständnis des Universums selbst. Er hat die Komplexität des Problems mit der von Turbulenzen, Quantenmechanik und Psychologie verglichen, glaubt aber, dass das Problem des Bewusstseins noch komplexer ist als alle diese Probleme.
Referenzen:
[1] https://www.bcs.org/upload/pdf/foundation-certificate-ai-syllabus-v1.pdf [2] https://www.apmg-international
David J. Chalmers, "The Hard Problem of Consciousness", in J. Shear (ed.), Explaining Consciousness: Das "schwierige Problem", MIT Press, 1997.

Q32. Welcher Faktor eines Wasserfall-Ansatzes führt am ehesten dazu, dass ein KI-Projekt scheitert?

Es dauert länger, bis alle funktionalen Anforderungen erfüllt sind.

Entmutigt die Zusammenarbeit und die grenzüberschreitende Kommunikation.

Es dauert länger, die Entwurfsphase des Projekts abzuschließen.

Es wird davon abgeraten, eine bereits abgeschlossene Phase noch einmal zu überarbeiten.

Erläuterung
Der Wasserfall-Ansatz ist ein sequentieller Entwurfsprozess, bei dem jede Entwicklungsphase abgeschlossen sein muss, bevor die nächste Phase beginnen kann. Das bedeutet, dass es nach Abschluss einer Phase schwierig ist, zurückzugehen und Änderungen vorzunehmen, da sich jede Änderung am Projekt auf alle anderen Phasen auswirken kann. Infolgedessen kann der Wasserfallansatz die Anpassung an sich ändernde Kundenanforderungen oder an neue Technologien erschweren. Dies kann letztlich zum Scheitern eines KI-Projekts führen.
Referenzen: [1] BCS Foundation Certificate In Artificial Intelligence Study Guide, Seitenzahl 19 [2] APMG International, "What is a Waterfall Model?", https://apmg-international.com/en/blog/what-is-a-waterfall-model/ [3] EXIN, "What is the Waterfall Model?", https://www.exin.com/blog/what-is-the-waterfall-model/

Q33. Was macht ein intelligenter Roboter mit KI?

Wahrnehmen, planen und handeln

Planen, handeln und sprechen.

Wahrnehmen, planen und handeln.

Spüren, planen und handeln.

Erläuterung
Ein intelligenter Roboter nutzt künstliche Intelligenz (KI), um seine Umgebung wahrzunehmen, seine Handlungen zu planen und dann entsprechend zu handeln. Dies wird manchmal als der Zyklus "Erkennen, Planen, Handeln" bezeichnet und ist der Kern dessen, was einen Roboter intelligent macht. Durch den Einsatz von KI können Roboter ihre Umgebung wahrnehmen, ihre Handlungen entsprechend planen und dann entsprechend handeln, um ihre Aufgaben zu erfüllen.
Weitere Informationen entnehmen Sie bitte dem BCS Foundation Certificate in Artificial Intelligence Study Guide: https://www.bcs.org/category/18076/bcs-foundation-certificate-in-artificial-intelligence-study-guide.

Q34. Was bedeutet TRL?

Technisches Roboterniveau.

Verstärktes Lernen umwandeln

Technologischer Bereitschaftsgrad.

Transportbereitschaftsstufe.

Erläuterung
Technology Readiness Level (TRL) Technology Readiness Levels (TRL) sind eine Methode zur Einschätzung der technologischen Reife von kritischen Technologieelementen (CTE) eines Programms während des Beschaffungsprozesses.
https://acqnotes.com/acqnote/tasks/technology-readiness-level#:~:text=Technology%20Development-,Technolog TRL stands for Technology Readiness Level and is a measure of how close a technology is to being ready for use in a real-world environment. TRL is used to assess the progress of research and development of a technology, ranging from basic research (TRL 1) to fully operational (TRL 9). TRL is used to help determine the level of completion of a technology and its potential success in a real-world environment.
Referenzen:
[1] https://www.bcs.org/upload/pdf/foundation-certificate-ai-syllabus-v1.pdf [2] https://www.apmg-international

Q35. Enge oder schwache KI kann für Roboter nützlich sein.
Welches der folgenden Beispiele ist ein Beispiel für enge KI?

Bewusste Simulierung.

Künstlicher General Al.

Bewusste Integration.

NLP - Natürliche Sprachverarbeitung.

Erläuterung
NLP - Natural Language Processing ist ein Beispiel für KI im engeren Sinne. Es handelt sich um eine Art von KI-System, das in der Lage ist, natürliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. NLP ist in den letzten Jahren immer beliebter geworden, da es zur Entwicklung von Anwendungen wie Chatbots, virtuellen Assistenten und Suchmaschinen verwendet wurde. NLP-Systeme sind in der Lage, Sprache und den Kontext, in dem sie verwendet wird, zu lernen und die Nuancen der Sprache und ihre verschiedenen Bedeutungen zu verstehen. Referenzen: BCS Foundation Certificate In Artificial Intelligence Study Guide, https://bcs.org/certifications/foundation-certificates/artificial-intelligence/

Q36. 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 Computertechnik.
Referenzen: https://www.bcs.org/more/certifications/foundation-certificate-in-artificial-intelligence/ https://www

Q37. 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).

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