DGB4 (KI, ML, IoT)

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8th Grade

18 Qs

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18 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Was versteht man unter „überwachtem Lernen"?

Das Modell erhält nur Rohdaten und sucht selbst nach Strukturen

Das Modell lernt durch Belohnung und Bestrafung

Das Modell wird mit Daten und den richtigen Antworten trainiert

Das Modell generiert selbst neue Trainingsdaten

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Welches Beispiel passt zum unüberwachten Lernen?

Ein Roboter übt Fußballschüsse und bekommt Punkte

Bilder von Hunden und Katzen mit den Labels „Hund"/„Katze"

Fotos von Früchten ohne Labels, und das Modell gruppiert sie nach Farbe/Form

Ein Chatbot beantwortet Fragen auf Basis von Texten

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Wie nennt man das Lernen durch „trial & error" mit Belohnungen?

Überwachtes Lernen

Unüberwachtes Lernen

Bestärkendes Lernen

Transferlernen

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Welches ist KEIN Baustein jeder ML-Anwendung?

Datensatz

Sensorik

Lernalgorithmus (Training)

Vorhersage

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Welche Ausgabe gehört typischerweise zu einer Klassifikation?

Ein Text

Eine Wahrscheinlichkeit, z. B. 0,75

Ein Label, z. B. „Hund" oder „Katze"

Ein gezeichneter Graph

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Warum spricht man bei vielen ML-Modellen oft von einer „Black Box"?

Weil sie immer in schwarzen Gehäusen verbaut sind

Weil man Eingabe und Ausgabe sieht, aber nicht genau versteht, wie das Modell intern entscheidet

Weil sie nur mit Schwarzweiß-Bildern arbeiten

Weil sie nur für geheime Daten eingesetzt werden

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Welcher Lernalgorithmus würde am besten Bilder von Hunden und Katzen unterscheiden?

Supervised Learning

Unsupervised Learning

Reinforcement Learning

Generative Adversarial Network

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