Искусственный интеллект в логистической деятельности- тест Синергии
Примерные вопросы и ответы на итоговый и компетентностный тест.
Завалены делами? Мы берём эту головную боль на себя: выполняем тесты безупречно, анонимно, и точно в срок.
Так же выполняем ответы на тесты, курсовые работы, практики и дипломы в Синергии, МОИ, МТИ МОСАП.
Какую задачу может эффективно решать ИИ в складской логистике?
А) Уборку помещений
Б) Упаковку подарков
+ В) Оптимизацию размещения товаров на складе
Г) Продажу активов
Что обеспечивает применение ИИ в прогнозировании спроса?
А) Уменьшение складских площадей
+ Б) Более точное планирование запасов
В) Снижение уровня сервиса
Г) Отказ от автоматизации
Как ИИ помогает улучшить систему управления запасами?
А) Исключает потребность в инвентаризации
+ Б) Автоматически рассчитывает потребности в товарах
В) Увеличивает избыточные закупки
Г) Упрощает документооборот
Какое из решений ИИ может сократить расходы на транспорт?
А) Замена водителей на охранников
+ Б) Оптимизация маршрутов доставки
В) Использование устаревших ТС
Г) Ручное оформление путевых листов
Что может быть риском при внедрении ИИ в логистику?
А) Снижение прозрачности процессов
Б) Увеличение бумажной работы
+ В) Киберугрозы и атаки на системы
Г) Отказ от прогнозирования
Какое устройство может работать в паре с ИИ для автоматизации складов?
А) Портативный проектор
+ Б) Роботизированный погрузчик
В) Кассовый аппарат
Г) Электронная почта
Какую функцию выполняет ИИ в управлении цепочками поставок?
А) Изменяет валютные курсы
Б) Управляет правами доступа в офис
+ В) Сокращает задержки за счёт прогнозирования перебоев
Г) Заполняет налоговые декларации
Как ИИ помогает повысить безопасность в логистике?
А) Удаляет камеры наблюдения
+ Б) Отслеживает и предсказывает аварийные ситуации
В) Разрешает доступ без авторизации
Г) Упрощает процедуры охраны
В каком процессе особенно важен машинный анализ больших данных?
А) Печать накладных
Б) Обмен визитками
+ В) Прогнозирование спроса и поставок
Г) Заправка транспорта
Что может использовать ИИ для оценки эффективности логистических операций?
А) Телефонные разговоры
+ Б) KPI и аналитические отчёты
В) Чеки сотрудников
Г) Цвет брендбука
Как ИИ помогает в работе с возвратами товаров?
А) Блокирует приём возврата
Б) Обнуляет все данные
+ В) Автоматизирует анализ причин возврата и оптимизирует процессы
Г) Перенаправляет на маркетинг
Какой вид логистики особенно выигрывает от внедрения ИИ?
А) Личная доставка курьеров
Б) Почтовая корреспонденция
+ В) Последняя миля (last mile delivery)
Г) Бумажный документооборот
Как ИИ может снизить количество человеческих ошибок?
А) Увеличением количества отчетов
+ Б) Автоматизацией рутинных процессов
В) Отключением интернета
Г) Повышением голосового контроля
Что такое система ‘предиктивного обслуживания’, основанная на ИИ?
А) Система вызова такси
Б) Отчёт о нарушениях
+ В) Система, предсказывающая неисправности оборудования до поломки
Г) План отключения электроэнергии
Как ИИ способствует устойчивому развитию логистики?
А) Увеличивает складские запасы
Б) Увеличивает объём выбросов
+ В) Снижает углеродный след путём оптимизации маршрутов
Г) Упрощает процесс сжигания отходов
Что может помочь ИИ определить при управлении грузоперевозками?
А) Фирменный стиль упаковки
+ В) Наиболее эффективный маршрут и время доставки
В) Способ оплаты водителя
Г) Цвет автомобиля
Как ИИ влияет на клиентский сервис в логистике?
А) Делает обслуживание анонимным
Б) Ограничивает обратную связь
+ В) Обеспечивает персонализированные рекомендации и прогнозы доставки
Г) Упрощает процесс возврата налогов
Что необходимо для успешного внедрения ИИ в логистику?
А) Только брендбук
Б) Смена юридического адреса
+ В) Инфраструктура, данные и обученные специалисты
Г) Новая форма униформы
Как ИИ помогает в мультиканальной логистике?
А) Распределяет бонусы
+ В) Синхронизирует данные из разных каналов и платформ
Б) Заменяет руководителя склада
Г) Отменяет доставку
Что позволяет реализовать ИИ в прогнозировании времени доставки?
А) Мнение водителя
+ В) Учёт пробок, погодных условий и загруженности дорог
Б) Внутренние инструкции компании
Г) Визуальный контроль диспетчера
Как искусственный интеллект может помочь в управлении транспортными средствами для снижения времени простоя?
• Только увеличение числа транспортных средств
• Оптимизация маршрутов и расписания техобслуживания
• Только обучение водителей
• Отказ от использования системы GPS
Какие виды анализа данных могут быть использованы с искусственным интеллектом для повышения эффективности в транспортной логистике?
• Только статистический анализспроса
• Только анализ данных о персонале
• Отказ от использования анализа данных
• Прогнозирование
Какие вызовы могут возникнуть при внедрении искусственного интеллекта в логистическую систему?
• Только увеличение производительности
• Только улучшение точности прогнозов
• Недостаток квалифицированных специалистов для обслуживания системы
• Отказ от необходимости в мониторинге и обновлении системы
Какие преимущества приносит автоматизированное управление транспортными средствами с использованием искусственного интеллекта?
• Уменьшение эффективности
• олько повышение затрат
• Повышение безопасности и снижение ошибок
• Только увеличение времени простоя
Какие проблемы может решать искусственный интеллект в области транспортной логистики, связанные с экологической устойчивостью?
• Только сокращение числа транспортных средств
• Только внедрение новых видов топлива
• Увеличение скорости доставки
• Оптимизация маршрутов для уменьшения выбросов
Какие технологии часто используются в искусственном интеллекте для улучшения маршрутизации транспорта?
• Блокчейн
• Интернет вещей (IoT)
• Виртуальная реальность (VR)
• Машинное обучение (ML)
Какой аспект транспортной логистики может быть улучшен с помощью алгоритмов оптимизации с использованием искусственного интеллекта?
• Только увеличение времени доставки
• Эффективное распределение грузов по транспорту
• Только сокращение числа транспортных средств
• Увеличение числа промежуточных складов
Какую роль играют алгоритмы машинного обучения в транспортной логистике?
• Построение складов
• Прогнозирование спроса и оптимизация маршрутов
• Обслуживание транспортных средств
• Только автоматизация складских процессов
Как технологии искусственного интеллекта могут помочь в улучшении безопасности транспортных средств?
• Анализ видеозаписей для выявления нарушений
• Только обучение водителей
• Только системы GPS
• Использование биометрических данных только для доступа к транспорту
Как технология ‘Hadoop’ способствует обработке больших данных в проектах искусственного интеллекта?
• Она предоставляет базу данных стандартного размера
• Она обеспечивает параллельную обработку данных на кластерах
• Она разрабатывает алгоритмы машинного обучения
• Она используется для генетической оптимизации
Какая задача в транспортной логистике часто решается с использованием искусственного интеллекта?
• Управление буферными запасами
• Маршрутизация транспорта
• Размещение складов
• Управление кадрами
Какая особенность свойственна алгоритмам глубокого обучения (Deep learning)?
• Они обучаются только на ограниченных объемах данных
• Они требуют меньше вычислительных ресурсов
• Они имеют множество слоев для извлечения признаков
• Они применяются только в задачах регрессии
Какие алгоритмы искусственного интеллекта могут использоваться для распознавания образов?
• К-средних
• Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks)
• Алгоритм Apriori
• Алгоритм K-Nearest Neighbors
Какие аспекты транспортной логистики могут быть оптимизированы с использованием искусственного интеллекта?
• Только маршрутизация
• Только управление складами
• Только управление персоналом
• Маршрутизация и управление запасами
Какие данные могут быть использованы для обучения модели машинного обучения в транспортной логистике?
• Только информация о товарах на складе
• Информация о погодных условиях
• История маршрутов и данные о транспортных средствах
• Только данные о текущем спросе
Какие из перечисленных задач могут решаться с использованием технологии ‘рекомендательных систем’?
• Классификация изображений
• Прогнозирование цен на акции
• Подбор персонализированных рекомендаций для пользователя
• Решение задачи кластеризации
Какие из перечисленных задач обычно решаются с использованием методов обработки изображений в искусственном интеллекте?
• Кластеризация данных
• Классификация текстов
• Распознавание объектов и лиц
• Прогнозирование цен на товары
Какие из перечисленных методов машинного обучения чаще всего используются для решения задач регрессии?
• Метод опорных векторов (Support Vector Machines)
• Кластерный анализ
• Градиентный бустинг
• Линейная регрессия
Какие из перечисленных методов машинного обучения широко применяются в задачах обнаружения аномалий?
• Регрессия
• Кластерный анализ
• Наивный Байесовский классификатор
• Изолирующий лес
Какие из перечисленных ниже терминов характеризуются большими данными?
• Куб искусственного интеллекта
• База данных стандартного размера
• Петабайт данных
• Алгоритм среднего размера
Какие из перечисленных терминов характеризуют алгоритмы машинного обучения без учителя?
• Обучение с учителем
• Кластерный анализ
• Регрессия
• Обучение с подкреплением
Какие из перечисленных факторов являются проблемами в области обработки больших данных?
• Низкая степень автоматизации
• Ограниченные вычислительные ресурсы
• Отсутствие потребности в хранении данных
• Отсутствие сложных алгоритмов машинного обучения
Какие из следующих терминов характеризуют анализ данных в больших данных?
• SQL и NoSQL
• Куб искусственного интеллекта
• Модель машинного обучения
• Электронные таблицы
Какие преимущества может предоставить использование искусственного интеллекта в управлении запасами на складе?
• Только увеличение запасов
• Улучшение точности прогнозов и снижение издержек
• Только сокращение времени доставки
• Отказ от использования техники автоматизации
Какие проблемы могут возникнуть при внедрении искусственного интеллекта в транспортную логистику?
• Только увеличение затрат
• Недостаток данных для обучения моделей
• Только ухудшение точности прогнозов
• Отсутствие необходимости в обучении персонала
Какие технологии могут быть включены в систему мониторинга транспортных средств с использованием искусственного интеллекта?
• Только GPS
• Интернет вещей (IoT) и датчики
• Только системы отслеживания радиочастот
• Только видеокамеры
Какие технологии обеспечивают распределенную обработку данных в больших проектах искусственного интеллекта?
• Hadoop
• Docker контейнеры
• Виртуализация
• Только Hadoop и Docker контейнеры
Какие технологии облака (cloud technologies) могут быть полезны при обработке больших данных в проектах искусственного интеллекта?
• Виртуализация
• Язык программирования Python
• Docker контейнеры
• Архитектура REST
Какие типы данных могут быть использованы для прогнозирования спроса с использованием искусственного интеллекта?
• Только исторические данные о продажах
• Данные о климате и погодных условиях
• Информация о текущем состоянии транспортных средств
• Только данные о количестве сотрудников на складе
Какие факторы могут повлиять на точность модели машинного обучения в задачах искусственного интеллекта?
• Только объем обучающих данных
• Выбор подходящего алгоритма
• Только сложность модели
• Все вышеперечисленные факторы
Какие факторы могут считаться вызовами при работе с большими данными в проектах искусственного интеллекта?
• Ограниченные вычислительные ресурсы
• Высокая степень автоматизации
• Необходимость в хранении больших объемов данных
• Отсутствие потребности в анализе данных
Какова основная цель использования больших данных в проектах искусственного интеллекта?
• Увеличение сложности алгоритмов
• Обеспечение более точных прогнозов и обучение моделей
• Снижение требований к вычислительным ресурсам
Какова роль менеджера проекта в области искусственного интеллекта при управлении данными?
• Только управление бюджетом проекта
• Организация процесса сбора, хранения и обработки данных
• Разработка алгоритмов машинного обучения
• Контроль качества программного обеспечения
Какова роль менеджера проекта в области искусственного интеллекта?
• Только разработка кода
• Планирование, управление ресурсами и контроль сроков в проектах искусственного интеллекта
• Обучение моделей искусственного интеллекта
• Только тестирование программного обеспечения
Какова роль технологии ‘Spark’ в обработке больших данных?
• Она применяется только для хранения данных
• Она предоставляет реляционные базы данных
• Она обеспечивает быструю и распределенную обработку данных
• Она специализируется на анализе текстов
Какое из следующих утверждений верно относительно процесса управления проектами в области искусственного интеллекта?
• Отсутствие необходимости в командной работе
• Важность управления рисками и коммуникациями
• Использование только традиционных методов планирования
• Проекты искусственного интеллекта не поддерживаются управлением проектами
Какой метод оптимизации часто используется в задачах маршрутизации транспорта с помощью искусственного интеллекта?
• Генетические алгоритмы
• Линейное программирование
• Метод наименьших квадратов
• Метод градиентного спуска
Какой подход к обучению моделей искусственного интеллекта характеризуется использованием алгоритмов, имитирующих процессы обучения человека?
• Обучение с учителем
• Обучение без учителя
• Обучение с подкреплением
• Обучение с подкреплением с учителем
Что представляет собой целевая функция при оптимизации маршрутов с использованием искусственного интеллекта в логистике?
• Максимизация времени доставки
• Максимизация количества транспортных средств
• Минимизация числа посещенных точек
• Минимизация общего расстояния между точками
Что такое искусственный интеллект?
• Программа для создания графики
• Машина, способная размышлять и принимать решения, аналогичные человеческим
• Спутниковая система для навигации
Как искусственный интеллект помогает в оптимизации складских операций?
• Увеличивает количество ручного труда
• Исключает потребность в системах учета
• Автоматизирует сортировку, размещение и подбор товаров
• Используется только для оформления накладных
Какую роль играет машинное обучение в прогнозировании спроса в логистике?
• Заменяет сотрудников склада
• Снижает точность планирования
• Предсказывает объемы поставок на основе анализа больших данных
• Используется только в маркетинге
Что позволяет системе ИИ в логистике адаптироваться к изменяющимся условиям?
• Ручное обновление всех данных
• Фиксированные сценарии планирования
• Обратная связь и самообучение на основе накопленных данных
• Только визуальный контроль
Какие задачи решает искусственный интеллект в транспортной логистике?
• Только оформление путевых листов
• Предоставление развлекательного контента водителям
• Оптимизация маршрутов, управление пробками и планирование загрузки
• Контроль внешнего вида водителей
Как искусственный интеллект повышает безопасность в логистических операциях?
• Анализирует поведение водителей и предупреждает о рисках
• Уменьшает количество камер наблюдения
• Отключает все автоматические системы
• Только разрабатывает рекламные кампании
Какие технологии на базе ИИ наиболее часто применяются в логистике?
• Excel и Word
• Искусственные нейронные сети, машинное обучение, компьютерное зрение
• Механические счетчики
• Печатные карты маршрутов
Как искусственный интеллект используется в роботизированных складах?
• Управляет работой дронов, конвейеров и автоматических погрузчиков
• Только расставляет наклейки на коробках
• Выполняет контроль за зарплатами сотрудников
• Управляет рабочими сменами
Что из перечисленного НЕ является функцией ИИ в логистике?
• Оптимизация загрузки транспорта
• Распознавание объектов
• Автоматизация учета
• Упаковка вручную
Как ИИ влияет на уровень обслуживания клиентов в логистике?
• Снижает скорость ответа
• Автоматизирует отслеживание заказов и уведомления
• Заменяет службу поддержки на бумажную переписку
• Исключает персонализированные сервисы
Что может привести к неэффективности использования ИИ в логистике?
• Высокая точность прогнозов
• Недостаток обучающих данных и ошибок в алгоритмах
• Автоматизация повторяющихся процессов
• Интеграция с ERP-системами
Как ИИ помогает в управлении цепями поставок?
• Исключает этапы планирования
• Только оценивает поставщиков
• Анализирует данные, выявляет сбои, предлагает корректировки
• Работает исключительно в сфере рекламы
Какую задачу решают предиктивные модели ИИ в логистике?
• Формируют стили одежды для сотрудников
• Предсказывают возможные задержки, перебои и изменения спроса
• Исключают необходимость в прогнозах
• Сохраняют архивные документы
Какие данные критически важны для работы ИИ в логистике?
• Размер обуви сотрудников
• История поставок, сезонность, геолокация, объемы заказов
• Цвет логотипа компании
• Показатели соцсетей
Что обеспечивает интеграция ИИ в системы управления транспортом?
• Только подсчет зарплаты
• Исключение отчётности
• Централизованное управление, контроль, анализ и предсказание
• Только распределение парковочных мест
Какие результаты ожидаются от внедрения ИИ в управление складом?
• Повышение потерь при хранении
• Рост бумажной документации
• Сокращение времени обработки, снижение ошибок и затрат
• Увеличение количества операторов
Какие риски связаны с внедрением ИИ в логистику?
• Только рост прибыли
• Ошибки в алгоритмах, утечка данных, зависимость от технологий
• Полный отказ от складов
• Снижение скорости всех процессов
Какие преимущества даёт использование дронов с ИИ в логистике?
• Повышение офисной нагрузки
• Доставка в труднодоступные зоны, снижение затрат и времени
• Замена всех сотрудников
• Только развлекательная функция
В какой области логистики чаще всего применяются чат-боты с ИИ?
• Обработка претензий и ручное заполнение накладных
• Поддержка клиентов и сопровождение доставки
• Работа с бухучётом
• Перевозка опасных грузов
Как ИИ используется для мониторинга состояния транспортных средств?
• Контролирует цвет салона автомобиля
• Предсказывает технические неисправности и планирует обслуживание
• Устанавливает камеры в салоне
• Только проверяет наличие аптечки
Что обозначает концепция «умной логистики» на базе ИИ?
• Ручной учет на складе
• Использование ИИ и автоматизации для создания адаптивных логистических процессов
• Транспортировка только дронами
• Отказ от цифровых технологий
Контакты
Свяжитесь с нами удобным способом
с 9:00 до 21:00
без выходных
г. Москва, ул. Автомоторная 4А, стр. 21, офис 234