Title: Standard für 705-INF
Course: Wasserstoff als Energieträger der Zukunft? - kontextorientierte Förderung von Bewertungskompetenz

Standardkategorie für Fragen, die im Kontext '705-INF' freigegeben sind.

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Q: Was ist der Unterschied zwischen starker und schwacher KI?
- Starke KI bezieht sich auf Systeme, die menschenähnliche Intelligenz zeigen, während schwache KI auf spezifische Aufgaben beschränkt ist.
- Starke KI verwendet tiefe neuronale Netze, während schwache KI auf flache Algorithmen setzt.
- Starke KI wird ausschließlich für militärische Anwendungen eingesetzt, während schwache KI in der Industrie verwendet wird.
A: Starke KI bezieht sich auf Systeme, die menschenähnliche Intelligenz zeigen, während schwache KI auf spezifische Aufgaben beschränkt ist.

Q: Welche Methode ermöglicht es einem KI-System, aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern?
- Regelbasiertes Lernen
- Algorithmisches Lernen
- Maschinelles Lernen
- Deep Learning
A: Maschinelles Lernen; Deep Learning

Q: Was ist Deep Learning?
- Ein mathematisches Modell, das auf neuronalen Netzen basiert und komplexe Muster in großen Datenmengen erkennt.
- Ein Ansatz, der darauf abzielt, KI-Systemen bewusstes Denken zu ermöglichen.
- Ein Prozess, bei dem KI-Systeme tiefe neuronale Netze verwenden, um menschenähnliche Intelligenz zu entwickeln.
A: Ein mathematisches Modell, das auf neuronalen Netzen basiert und komplexe Muster in großen Datenmengen erkennt.

Q: Was ist ein neuronales Netz?
- Ein Netzwerk von Gehirnzellen, das in der KI-Forschung verwendet wird.
- Ein Netzwerk von Computern, das für komplexe Berechnungen verwendet wird.
- Ein mathematisches Modell, das mithilfe von miteinander verknüpften Datenknoten in der Lage ist, selbständig Muster in Daten zu erkennen.
A: Ein mathematisches Modell, das mithilfe von miteinander verknüpften Datenknoten in der Lage ist, selbständig Muster in Daten zu erkennen.

Q: Welche Rolle spielen Trainingsdaten beim maschinellen Lernen?
- Sie werden verwendet, um die Leistung eines KI-Systems zu bewerten.
- Sie dienen als Eingabe für den Algorithmus.
- Sie werden von KI-Systemen verwendet, um durch das Erkennen von Mustern zu lernen und sich selbst zu verbessern.
A: Sie werden von KI-Systemen verwendet, um durch das Erkennen von Mustern zu lernen und sich selbst zu verbessern.

Q: Welcher Begriff beschreibt einen spezifischen Satz von Regeln oder Anweisungen, die von einem KI-System befolgt werden, um ein bestimmtes Problem zu lösen?
- Algorithmus
- Deep Learning
- Big Data
A: Algorithmus

Q: Welche Eigenschaft weisen Algorithmen im Kontext des maschinellen Lernen auf?
- Sie bleiben statisch und ändern sich während des Trainings nicht.
- Sie sind in der Lage, selbstständig neue Daten zu generieren.
- Sie passen sich anhand von Trainingsdaten an und verbessern ihre Leistung über die Zeit.
A: Sie passen sich anhand von Trainingsdaten an und verbessern ihre Leistung über die Zeit.

Q: Was versteht man unter dem Begriff "Künstliche Intelligenz" (KI)?
- Eine Technologie, die es Computern ermöglicht, menschenähnliche Gefühle zu haben.
- Einen Forschungsbereich, der sich mit der Entwicklung von Computern befasst, die menschenähnliche Intelligenz zeigen.
- Eine Software, mit der Roboter programmiert werden können.
A: Einen Forschungsbereich, der sich mit der Entwicklung von Computern befasst, die menschenähnliche Intelligenz zeigen.

Q: Was kennzeichnet typischerweise schwache KI?
- Die Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen, die menschliche Intelligenz erfordern.
- Die Fähigkeit, spezifische Aufgaben zu erledigen, ohne menschenähnliche Intelligenz nachzuahmen.
- Die Fähigkeit, kreative Werke im Bereich der Kunst oder Literatur zu schaffen.
A: Die Fähigkeit, spezifische Aufgaben zu erledigen, ohne menschenähnliche Intelligenz nachzuahmen.

Q: Was ist das Hauptmerkmal von Deep Learning im Kontext von KI?
- Durch Deep Learning kann ein KI-System auf emotionale Signale reagieren.
- Beim Deep Learning werden komplexe Algorithmen verwendet, um tiefe Einblicke in komplexe Probleme zu gewinnen.
- Deep Learning basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, um automatisch Muster in großen Datenmengen zu erkennen.
A: Deep Learning basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, um automatisch Muster in großen Datenmengen zu erkennen.