Neuronové sítě
Tento kvíz se zaměřuje na neuronové sítě a pokrývá širokou škálu témat souvisejících s konstrukcí, učením a aplikacemi těchto modelů. Skládá se z 20 otázek s čtyřmi možnostmi odpovědí, z nichž je vždy jen jedna správná. Otázky jsou navrženy tak, aby prověřily znalosti základních konceptů, algoritmů a technik používaných v oblasti neuronových sítí.
Kvíz zahrnuje otázky týkající se základních stavebních prvků neuronových sítí, jako jsou perceptrony, aktivační funkce a váhy. Jsou zde také otázky týkající se různých typů neuronových sítí, jako jsou rekurentní neuronové sítě (RNN), konvoluční neuronové sítě (CNN) a generativní konkurenční sítě (GAN).
Dále se kvíz zaměřuje na tréninkové algoritmy a techniky, jako je zpětné šíření (backpropagation), rychlost učení, optimalizace váh pomocí algoritmů gradientního sestupu, jako je Adam, a metody, jakými se zabrání přeučení (overfitting), například dropout.
Kvíz také obsahuje otázky týkající se specifických aspektů neuronových sítí, jako jsou aktivační funkce (ReLU, softmax), způsoby inicializace vah, metody redukce rozměrnosti (max-pooling, t-SNE) a použití různých funkcí ztráty (cross-entropy loss).
Cílem tohoto kvízu je pomoci účastníkům posoudit své znalosti v oblasti neuronových sítí a identifikovat oblasti, ve kterých by se mohli dále vzdělávat. Otázky jsou navrženy tak, aby pokrývaly širokou škálu témat a zajistily, že účastníci mají dobré pochopení základních konceptů a technik používaných v neuronových sítích.
