logo

Crowdly

Browser

Add to Chrome

Штучний інтелект

Looking for Штучний інтелект test answers and solutions? Browse our comprehensive collection of verified answers for Штучний інтелект at do.ipo.kpi.ua.

Get instant access to accurate answers and detailed explanations for your course questions. Our community-driven platform helps students succeed!

Байєсівська мережа містить булевий вузол (значення: True або False), який має 6 булевих батьківських вузлів. Скільки рядків міститиме Таблиця Умовних Ймовірностей (CPT) для вузла ? Введіть ціле число.

View this question

Алгоритм Minimax без оптимізацій обходить все дерево гри. Гравець має в середньому 4 варіантів ходу на кожному кроці. Гра триває рівно 7 напівходів (ply). Скільки термінальних вузлів доведеться обробити алгоритму Minimax? Введіть ціле число.

View this question

В алгоритмі альфа-бета відсікання гравець MIN підтримує значення — найкраще гарантоване значення для MIN на поточному шляху. Поточне значення = 13. Дочірній вузол MAX повертає оцінку = 10. Яке нове значення буде встановлено у вузлі MIN? Введіть ціле число.

View this question

В алгоритмі альфа-бета відсікання гравець MAX підтримує значення — найкраще гарантоване значення для MAX на поточному шляху. Поточне значення = 12. Дочірній вузол MIN повертає оцінку = 5. Яке нове значення буде встановлено у вузлі MAX? Введіть ціле число.

View this question

Алгоритм Minimax обходить дерево гри. Гравець MAX вибирає між двома діями. Дія A веде до вузла MIN з двома нащадками: корисність 10 та 7. Дія B веде до вузла MIN з двома нащадками: корисність 2 та 14. Яке значення корисності отримає гравець MAX у кореневому вузлі? Введіть ціле число.

View this question

У грі з нульовою сумою у термінальному стані функція корисності для гравця MAX повертає значення = 58. Яке значення корисності отримає гравець MIN у цьому стані? Введіть ціле число.

View this question

Алгоритм променевого пошуку (Beam Search) підтримує множину з найкращих станів. На кожній ітерації для кожного зі станів генерується 10 сусідів. Розмір променя = 5. Скільки всього оцінок цільової функції має обчислити алгоритм на одній ітерації перед вибором нових найкращих станів? Введіть ціле число.

View this question

Застосовується алгоритм градієнтного підйому (Hill Climbing) у неперервному просторі до функції однієї змінної . Поточний стан = 8, значення градієнта у цій точці = 5, розмір кроку = 0,33. Обчисліть нове значення стану . Введіть число, округлене до двох знаків після коми.

View this question

Алгоритм імітації відпалу (Simulated Annealing) може приймати гірші стани з певною ймовірністю. Поточний стан має оцінку = 18, новий стан має гіршу оцінку = 52 (де ). Поточна температура системи = 15. Обчисліть ймовірність (у відсотках від 0 до 100) з якою алгоритм прийме цей гірший стан. Введіть число, округлене до сотих.

View this question

Алгоритм бектрекінгу використовує евристику ступеня (Degree Heuristic) для вибору першої змінної — обирається змінна з найбільшою кількістю обмежень з іншими нерозподіленими змінними. Граф обмежень задачі CSP має 37 змінних і є повнозв'язним (кожна змінна має обмеження з усіма іншими). Який ступінь має змінна обрана евристикою ступеня на першому кроці бектрекінгу? Введіть ціле число.

View this question

Want instant access to all verified answers on do.ipo.kpi.ua?

Get Unlimited Answers To Exam Questions - Install Crowdly Extension Now!

Browser

Add to Chrome