Aktuelle Entwicklungen in der Informatik: Quizfragen und Lerninhalte

Question 1

Neuronale Netze sind ein aktueller Schwerpunkt in der Informatik. Wie lässt sich ihre Struktur am besten beschreiben?

Accepted Answer

Ein hierarchisches Modell mit Schichten verbundener Neuronen

Answer

Ein lineares Modell mit Vorwärts- und Rückwärtspropagation

Answer

Ein Modell, das ausschließlich überwachtes Lernen zur Anpassung von Gewichten verwendet

Answer

Ein fehlerfreies, universell einsetzbares Modell zur Problemlösung

Question 2

Welches Verfahren im maschinellen Lernen kommt ohne markierte Daten aus?

Accepted Answer

K-Means-Clustering

Answer

Lineare Regression

Answer

Neuronale Netze

Answer

Entscheidungsbäume

Question 3

Welche Eigenschaft beschreibt die Blockchain-Technologie am besten?

Accepted Answer

Sichere und transparente Aufzeichnung von Transaktionen ohne zentrale Instanz

Answer

Zentralisierte Verwaltung durch eine einzelne Instanz

Answer

Nachträgliche Änderung oder Löschung von Transaktionen

Answer

Anfälligkeit für Hackerangriffe und Manipulationen

Question 4

Welche Technologie verwendet maschinelles Lernen, um riesige Datenmengen zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen?

Accepted Answer

Big Data Analytics

Answer

Blockchain

Answer

Cloud Computing

Answer

Quantencomputing

Question 5

Was ist die Hauptfunktion eines KI-Systems (künstliche Intelligenz)?

Accepted Answer

KI-Systeme simulieren menschliche Denkprozesse, um Aufgaben wie Menschen zu bewältigen.

Answer

KI-Systeme führen komplexe Berechnungen durch, um Probleme zu lösen.

Answer

KI-Systeme erkennen und verarbeiten menschliche Gefühle.

Answer

KI-Systeme dienen nur der Unterhaltung.

Question 6

Beschreibe die grundlegende Struktur und Funktionsweise neuronaler Netze.

Accepted Answer

Neuronale Netze bestehen aus Eingabeschichten, verborgenen Schichten und einer Ausgabeschicht, die miteinander verbunden sind.

Answer

Neuronale Netze nutzen lineare Regression, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Answer

Neuronale Netze benötigen keine Trainingsdaten, um Aufgaben zu erlernen.

Answer

Neuronale Netze können nur einfache Aufgaben wie Bilderkennung bewältigen.

Question 7

Welche Technologie befähigt Computer, anspruchsvolle Aufgaben zu bewältigen, die üblicherweise menschliche Intelligenz erfordern?

Accepted Answer

Künstliche Intelligenz (KI)

Answer

Cloud-Computing

Answer

Internet der Dinge (IoT)

Answer

Blockchain

Question 8

Was ist ein zentrales Merkmal des maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern, Muster in Daten zu erkennen.

Answer

Maschinelles Lernen basiert auf dem Wissen von Experten.

Answer

Maschinelles Lernen erfordert die manuelle Erstellung von Regeln.

Answer

Maschinelles Lernen dient nur der Datenspeicherung.

Question 9

Welche Technologie zielt darauf ab, Systeme zu entwickeln, die menschliches Verhalten intelligent nachahmen können?

Accepted Answer

Künstliche Intelligenz (KI)

Answer

Cloud-Computing

Answer

Internet der Dinge (IoT)

Answer

Blockchain

Question 10

Welche Technologie ermöglicht es, einen sicheren und unveränderlichen Datensatz zu erstellen, der vor Manipulationen geschützt ist?

Accepted Answer

Blockchain

Answer

Cloud-Speicher

Answer

Datenbankanwendungen

Answer

Verschlüsselungsalgorithmen

Question 11

Welche Architektur bildet die Grundlage neuronaler Netze?

Accepted Answer

Schichten verbundener künstlicher Neuronen

Answer

Biologische Netzwerke aus lebenden Neuronen

Answer

Komplexe Algorithmen ohne Neuronen

Answer

Zufällige Netzwerke mit unvorhersehbarem Verhalten

Question 12

Welcher Aspekt ist nicht Teil des maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Menschliche Überwachung und Steuerung

Answer

Algorithmen zur Datenverarbeitung

Answer

Statistische Methoden zur Datenanalyse

Answer

Erstellung von Modellen zur Vorhersage von Ergebnissen

Question 13

Was beschreibt neuronale Netze am besten?

Accepted Answer

Computermodelle, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind

Answer

Lösen nur einfache lineare Aufgaben

Answer

Benötigen keine großen Datenmengen zum Trainieren

Question 14

Welche Eigenschaft trifft auf Deep Learning zu?

Accepted Answer

Deep Learning ermöglicht es Computern, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen.

Answer

Deep Learning ist eine Teilmenge des unüberwachten Lernens.

Answer

Deep Learning wird nicht in autonomen Fahrzeugen eingesetzt.

Answer

Deep Learning ist ein langsamer Lernalgorithmus.

Question 15

Wie funktionieren neuronale Netze im maschinellen Lernen?

Accepted Answer

Biologisch inspirierte Algorithmen mit verbundenen Schichten von Knoten (Neuronen) zur Datenverarbeitung

Answer

Lineare Modelle, die Muster durch Transformationen erkennen

Answer

Expertensysteme, die Entscheidungen anhand von Regeln treffen

Question 16

Welche Technologie ist für autonome Fahrzeuge unerlässlich, um ihre sichere und zuverlässige Fortbewegung ohne menschliches Zutun zu ermöglichen?

Accepted Answer

Künstliche neuronale Netze

Answer

Blockchain

Answer

Quantencomputer

Answer

GPS

Question 17

Wie lässt sich die grundlegende Architektur eines Deep-Learning-Netzwerks am besten beschreiben?

Accepted Answer

Mehrere Verarbeitungsschichten, die Daten umwandeln und Merkmale extrahieren

Answer

Ein einzelner Prozessor, der alle Berechnungen durchführt

Answer

Eine Entscheidungsbaumstruktur mit linearen Modellen an den Knoten

Answer

Ein zufälliges Netzwerk mit undefinierter Konnektivität

Question 18

Welche Technologie ermöglicht es, Transaktionen in einem dezentralen Netzwerk ohne zentrale Kontrollinstanz sicher zu überprüfen und zu speichern?

Accepted Answer

Blockchain

Answer

Cloud-Computing

Answer

Autonomes Fahren

Question 19

Was ist ein charakteristisches Merkmal neuronaler Netze?

Accepted Answer

Lernen durch Training an Beispielen

Answer

Manuell festgelegte Netzwerkstruktur

Answer

Unfähigkeit, komplexe Aufgaben zu lösen

Question 20

Welche der folgenden Methoden wird in der künstlichen Intelligenz als unüberwachte Lernmethode eingesetzt, um Datenmuster ohne vorgegebene Klassenbezeichnungen zu erkennen?

Accepted Answer

Clusteranalyse

Answer

Lineare Regression

Answer

Entscheidungsbaum

Answer

Support Vector Machines

Question 21

Welche Technologie ermöglicht die sichere und unveränderliche Speicherung digitaler Daten?

Accepted Answer

Blockchain

Answer

Cloud Computing

Answer

Quantencomputing

Answer

Autonomes Fahren

Question 22

Welche der folgenden Maßnahmen sind effektive Methoden zur Abwehr von Cyberangriffen auf Unternehmen?

Accepted Answer

Regelmäßige Software-Updates und Sicherheits-Patches installieren

Accepted Answer

Starke Passwörter verwenden und diese regelmäßig ändern

Accepted Answer

Unbekannte E-Mail-Anhänge und Websites meiden

Question 23

In welchem Jahr fand das wegweisende Dartmouth-Sommerforschungs-Projekt zur künstlichen Intelligenz statt, bei dem der Begriff KI geprägt wurde?

Accepted Answer

1956

Answer

1945

Answer

1978

Answer

1989

Question 24

Welche Technologie ist nicht direkt mit der Verarbeitung großer Datenmengen verbunden?

Accepted Answer

Blockchain

Answer

Maschinelles Lernen

Answer

Cloud Computing

Answer

Data Mining

Question 25

Welche Technologie ermöglicht es, Daten dezentral zu speichern und auszutauschen, während Sicherheit und Transparenz gewährleistet bleiben?

Accepted Answer

Blockchain-Technologie

Answer

Quantencomputing

Answer

Maschinelles Lernen

Answer

Cloud-Computing

Question 26

Welche der folgenden Anwendungen wird häufig im privaten IoT-Bereich eingesetzt?

Accepted Answer

Intelligenter Kühlschrank

Answer

Cloud-Speicher mit KI

Answer

Quantencomputer-Simulator

Answer

Autonomes Fahrzeug

Question 27

Welche Technologie ist unerlässlich für autonome Fahrzeuge, damit sie ihre Umgebung erfassen, Entscheidungen treffen und präzise Manöver ausführen können?

Accepted Answer

Künstliche neuronale Netze

Answer

Blockchain

Answer

Quantencomputer

Answer

Cloud-Dienste

Question 28

Welche herausragende Fähigkeit zeichnen Quantencomputer im Vergleich zu klassischen Computern im Bereich der Quanteninformatik aus?

Accepted Answer

Quantencomputer können bestimmte Probleme deutlich schneller lösen als klassische Computer.

Answer

Quantencomputer können alle Algorithmen ausführen, die auch klassische Computer ausführen können.

Answer

Quantencomputer sind in der Regel kleiner und verbrauchen weniger Energie als klassische Computer.

Question 29

Welche Technologie ermöglicht sichere Transaktionen über ein dezentrales Netzwerk, ohne dass eine zentrale Stelle benötigt wird?

Accepted Answer

Blockchain

Answer

Cloud-Computing

Answer

Quantencomputer

Answer

Autonomes Fahren

Question 30

Welche konkrete Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) ist in der Robotik üblich?

Accepted Answer

Pfadplanung und Navigation für selbstfahrende Roboter

Answer

Programmierung grundlegender Bewegungsfunktionen von Robotern

Answer

Erkennung und Reaktion auf menschliche Gesten und Sprache

Question 31

Welche Eigenschaft unterscheidet Quantenbits von klassischen Bits?

Accepted Answer

Quantenbits können gleichzeitig den Zustand 0 und 1 einnehmen.

Answer

Quantenbits können nur den Zustand 0 oder 1 einnehmen.

Answer

Quantenbits können in herkömmlichen Computern eingesetzt werden.

Answer

Quantenbits sind in allen Anwendungen langsamer als klassische Bits.

Question 32

Welche Aussage beschreibt korrekt die Architektur und Lernfähigkeit von Neuronalen Netzen?

Accepted Answer

Neuronale Netze sind nichtlineare Modelle, die aus Schichten verbundener Knoten bestehen und sowohl überwachtes als auch unüberwachtes Lernen durchführen können.

Answer

Neuronale Netze können nur überwachtes Lernen durchführen.

Answer

Neuronale Netze werden ausschließlich in der Cloud trainiert.

Answer

Neuronale Netze sind immer lineare Modelle.

Question 33

Welche der folgenden Aussagen beschreibt einen Vorteil von Quantenbits in Quantenalgorithmen im Vergleich zu klassischen Bits?

Accepted Answer

Ermöglichen die Lösung von Problemen, die für klassische Computer unlösbar sind.

Answer

Erhöhen die Speicherkapazität für Informationen erheblich.

Answer

Sind unempfindlich gegenüber elektromagnetischen Störungen.

Question 34

Welche Architektur ist typisch für Deep-Learning-Modelle, die große Datenmengen verarbeiten und komplexe Muster erkennen können?

Accepted Answer

Modelle mit mehreren verborgenen Schichten in einer hierarchischen Struktur

Answer

Modelle mit einer einzelnen verborgenen Schicht

Answer

Modelle mit rekursiven Schleifen

Answer

Modelle mit einer zufälligen Struktur

Question 35

Welche der folgenden Aussagen beschreibt am besten 'Infrastructure as a Service (IaaS)'?

Accepted Answer

Der Nutzer erhält virtuelle Rechenressourcen und verwaltet das Betriebssystem und die Anwendungen selbst.

Answer

Der Nutzer erhält verwaltete Anwendungen und Daten und muss sich nicht um die Infrastruktur kümmern.

Answer

Der Nutzer erhält Zugriff auf die physische Infrastruktur eines Rechenzentrums.

Answer

Der Nutzer erhält Unterstützung bei der Planung und Implementierung von Cloud-Lösungen.

Question 36

Welche Maßnahmen sind gängige Best Practices zur Abwehr von Cyberangriffen auf Unternehmen?

Accepted Answer

Regelmäßige Aktualisierung von Software und Betriebssystemen

Accepted Answer

Implementierung einer Firewall

Accepted Answer

Schulung der Mitarbeiter zu Cybersicherheitspraktiken

Answer

Verwendung schwacher Passwörter

Question 37

Welche Schichten in Deep-Learning-Modellen sind für die Merkmalsextraktion aus Bildern verantwortlich?

Accepted Answer

Faltungs- und Pooling-Schichten

Answer

Vollständig verbundene Schichten

Answer

Rekurrente Schichten

Answer

Autoencoder

Question 38

Welches Merkmal ist **nicht** typisch für neuronale Netze?

Accepted Answer

Unabhängigkeit vom Lerntyp

Answer

Parallele Datenverarbeitung

Answer

Mehrschichtige Struktur

Answer

Verwendung nichtlinearer Aktivierungsfunktionen

Question 39

Welche Architektur ist charakteristisch für Deep-Learning-Modelle?

Accepted Answer

Mehrschichtiger Aufbau mit verborgenen Schichten

Answer

Lineare Struktur mit Gewichtungsvektoren

Answer

Hierarchische Entscheidungsbaumstruktur

Answer

Flache, einlagige Struktur

Question 40

Welche Technologie ermöglicht es, Transaktionen zwischen Parteien sicher und nachvollziehbar in einem dezentralen digitalen Register zu speichern?

Accepted Answer

Blockchain

Answer

Cloud Computing

Answer

Kryptowährungen

Question 41

Welcher der folgenden Bereiche ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI)?

Accepted Answer

Maschinelles Lernen

Answer

Cloud Computing

Answer

Datenbankmanagement

Answer

Webentwicklung

Question 42

Welche Eigenschaft ist ein wesentliches Merkmal von Big Data?

Accepted Answer

Großes Datenvolumen

Answer

Geringe Datenvielfalt

Answer

Exakte Daten

Answer

Schnelle Datenverarbeitung

Question 43

Wie wird maschinelles Lernen trainiert?

Accepted Answer

Mit großen Datenmengen

Answer

Durch manuelle Programmierung

Answer

Durch menschliches Eingreifen

Answer

Es lernt vollständig selbstständig

Question 44

Welche Art von Algorithmus wird in der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt?

Accepted Answer

Neuronale Netze

Answer

Entscheidungsbäume

Answer

Support-Vektor-Maschinen

Answer

Lineare Regression

Question 45

Welche Technologie ermöglicht die Echtzeitverarbeitung großer Datenmengen?

Accepted Answer

Hadoop

Answer

SQL

Answer

NoSQL

Answer

JSON

Question 46

Wie können rechtliche und regulatorische Faktoren die Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen beeinflussen?

Accepted Answer

Durch die Festlegung ethischer Richtlinien und Standards für die KI-Entwicklung.

Answer

Durch finanzielle Förderung der Entwicklung von KI-Systemen.

Answer

Durch die Einschränkung des Zugriffs auf KI-Technologien.

Question 47

In der KI-Entwicklung gibt es einen typischen Prozess mit mehreren Phasen. Nennen Sie diese Phasen in der korrekten Reihenfolge.

Accepted Answer

Anforderungsanalyse, Modellerstellung, Training, Bewertung, Bereitstellung

Answer

Bereitstellung, Anforderungsanalyse, Training, Modellerstellung, Bewertung

Answer

Modellerstellung, Anforderungsanalyse, Bewertung, Training, Bereitstellung

Question 48

Vergleichen Sie die Vor- und Nachteile von regelbasierten Systemen, Entscheidungsbäumen und neuronalen Netzen für die Entwicklung von KI-Anwendungen.

Accepted Answer

Regelbasierte Systeme: Einfach zu erstellen, aber begrenzt anpassungsfähig.

Accepted Answer

Entscheidungsbäume: Leicht verständlich, aber möglicherweise weniger genau.

Accepted Answer

Neuronale Netze: Sehr genau, aber oft schwer zu erklären.

Answer

Alle genannten Methoden haben nur Vorteile und keine Nachteile.

Question 49

Wie unterstützt künstliche Intelligenz (KI) die Entscheidungsfindung und welche Herausforderungen und Chancen ergeben sich daraus?

Accepted Answer

KI hilft bei der Entscheidungsfindung, indem sie menschliche Vorurteile verringert.

Answer

KI kann komplexe Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen treffen.

Answer

KI garantiert immer bessere Ergebnisse bei Entscheidungen.

Answer

KI ersetzt die menschliche Entscheidungsfindung vollständig.

Question 50

Wie trägt Reinforcement Learning zu modernen KI-Anwendungen bei?

Accepted Answer

Ermöglicht KI-Systemen, durch Belohnungen und Strafen aus Interaktionen zu lernen

Answer

Dient primär der Vorhersage zukünftiger Ereignisse

Answer

Benötigt große Mengen strukturierter Daten

Question 51

Welche drei wesentlichen Herausforderungen können bei der Einführung von KI-Systemen in verschiedenen Branchen auftreten?

Accepted Answer

Datenschutzbedenken

Accepted Answer

Wirtschaftliche Erwägungen

Accepted Answer

Ethische Überlegungen

Question 52

Ordnen Sie die Schritte des KI-Entwicklungsprozesses in der richtigen Reihenfolge an.

Accepted Answer

Datenerfassung -> Datenvorverarbeitung -> Training -> Modellbewertung -> Modellbereitstellung

Answer

Modellbereitstellung -> Datenerfassung -> Datenvorverarbeitung -> Training -> Modellbewertung

Answer

Training -> Datenerfassung -> Datenvorverarbeitung -> Modellbewertung -> Modellbereitstellung

Question 53

Erläutere die Prinzipien des unüberwachten Lernens und nenne praktische Anwendungsbeispiele.

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen konzentriert sich darauf, Strukturen aus Daten ohne menschliche Anleitung zu extrahieren.

Accepted Answer

Anwendungsbeispiele sind Spam-Erkennung und Kundengruppierung.

Answer

Unüberwachtes Lernen nutzt markierte Daten, um Muster zu identifizieren.

Answer

Unüberwachtes Lernen ist immer präziser als überwachtes Lernen.

Question 54

Welche Herausforderung tritt bei der Skalierung von KI-Systemen auf größere Datenmengen und komplexere Modelle auf?

Accepted Answer

Höherer Rechenbedarf

Answer

Vereinfachte Datenvorbereitung

Answer

Reduzierter Speicherbedarf

Question 55

Welche Bedeutung hat Cloud Computing für die Zukunft der Informatik?

Accepted Answer

Ermöglicht den dezentralen Zugriff auf Daten und Anwendungen.

Accepted Answer

Verringert die Abhängigkeit von lokaler Hardware.

Answer

Erhöht die Datensicherheit durch zentrale Speicherung.

Answer

Macht personalisierte Softwarelösungen überflüssig.

Question 56

Wie könnte Künstliche Intelligenz (KI) die Wirtschaft und den Arbeitsmarkt verändern?

Accepted Answer

Steigerung der Produktivität und des Wirtschaftswachstums

Accepted Answer

Verlust von Arbeitsplätzen in einigen Bereichen

Answer

Keine wesentlichen Auswirkungen

Answer

Generelle Lohnsenkung

Question 57

Beschreibe die Funktionsweise von KI-Algorithmen wie Entscheidungsbäumen und neuronalen Netzen.

Accepted Answer

Entscheidungsbäume klassifizieren Daten anhand einer hierarchischen Struktur.

Accepted Answer

Entscheidungsbäume und neuronale Netze nutzen beide überwachtes Lernen.

Answer

Neuronale Netze sind nicht-lineare Modelle, die zur Vorhersage kontinuierlicher Werte verwendet werden.

Question 58

Nenne zwei Chancen und ein Risiko des Einsatzes von KI in der Bildung.

Accepted Answer

Automatisierung von Verwaltungsaufgaben

Accepted Answer

Personalisierung des Lernens

Accepted Answer

Gefahr von Datenschutzverletzungen

Question 59

Keras ist bekannt für:

Accepted Answer

Seine einfache Handhabung bei der Entwicklung komplexer KI-Modelle.

Answer

Seine Spezialisierung auf die Verarbeitung natürlicher Sprache.

Answer

Seine hohe Einstiegshürde für Einsteiger in maschinelles Lernen.

Question 60

Welches der folgenden Konzepte ist ein wesentlicher Bestandteil der künstlichen Intelligenz?

Accepted Answer

Algorithmen

Answer

Datenbanken

Answer

Programmiersprachen

Question 61

Welche Technologie ermöglicht es Computern, aus großen Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen?

Accepted Answer

Maschinelles Lernen

Answer

Netzwerksicherheit

Answer

Cloud-Computing

Answer

Datenvisualisierung

Question 62

Was ist eine der größten Herausforderungen im Zusammenhang mit Big Data?

Accepted Answer

Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen

Answer

Bereitstellung von Echtzeit-Einblicken

Answer

Erstellung nutzerfreundlicher Schnittstellen

Answer

Schutz von Daten przed unberechtigtem Zugriff

Question 63

Welche Technologie ermöglicht die automatisierte Verarbeitung natürlicher Sprache durch Computer?

Accepted Answer

Natural Language Processing (NLP)

Answer

Computer Vision

Answer

Maschinelle Übersetzung

Answer

Datenbankverwaltung

Question 64

Welche der folgenden Anwendungen ist ein Beispiel für eine praktische Nutzung von maschinellem Lernen?

Accepted Answer

Personalisierte Produktempfehlungen

Answer

Datensicherung

Answer

Betriebssystem-Updates

Answer

Webbrowser