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F/2024/7181 Total Pages : 4

Fifth Semester

Information Technology

Scheme OCBC 2019

ARTIFICIAL INTELLIGENCE WITH MACHINE LEARNING

Time : Three Hours Maximum Marks : 70

Note : i) All 7 Questions are Compulsory. Internal choices has been given in LO (Learning Outcome).

सभी 7 प्रश्न अनिवार्य हैं। आंतरिक विकल्प LO (लर्निंग आउटकम) में दिए गए हैं।

ii) In case of any doubt or dispute, the English version question should be treated as final.

किसी भी प्रकार के संदेह अथवा विवाद की स्थिति में अंग्रेजी भाषा के प्रश्न को अंतिम माना जायेगा।

Q. LO Questions Marks
1. LO1
a)
Define basic building blocks of Artificial Intelligence.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बुनियादी निर्माण खंडों को परिभाषित करें।
4
LO2
b)
Write an A* algorithm using a suitable example.
एक उपयुक्त उदाहरण का उपयोग करके A* एल्गोरिदम लिखें।
OR/अथवा
LO1 a)
Differentiate strong and weak AI.
मजबूत और कमजोर AI में अंतर बताइए।
OR/अथवा
LO2 b)
Explain Uniformed search strategy.
Uniformed search रणनीति समझाइए।
6
2. LO5
a)
Explain Conceptual dependency.
वैचारिक निर्भरता समझाइए।
5
LO5
b)
Convert following sentence into predicate logic
  1. All man drink coffee
  2. Some boys are intelligent
निम्नलिखित वाक्य को विधेय तर्क में बदलें।
  1. सभी आदमी कॉफी पीते हैं
  2. कुछ लड़के बुद्धिमान होते हैं
5
OR/अथवा
LO6
a)
Describe Alpha beta pruning algorithm with suitable example.
उपयुक्त उदाहरण के साथ अल्फा बीटा प्रूनिंग एल्गोरदम का वर्णन करें।
b)
Define NLP phases in detail.
NLP चरणों को विस्तार से परिभाषित करें।

6

4

3. LO8
a)
Write the difference between AI and Human Intelligence.
AI और ह्यूमन इंटेलिजेंस के बीच अंतर लिखें।
4
LO9
b)
Explain Genetic algorithm using flow chart.
फ्लो चार्ट का उपयोग करके आनुवंशिक एल्गोरिदम की व्याख्या करें।
6
OR/अथवा
LO8
a)
Design a Hebb net to implement logical AND.
ताकिक AND लागू करने के लिए एक हेब्ब नेट डिजाइन करें।
b)
Explain Selection, Crossover and Mutation operator.
सिलेक्शन, क्रॉसओवर और म्यूटेशन ऑपरेटर को समझाए।

6

4

4. LO10
a)
Data cleaning and define feature extraction.
डाटा क्लीनिंग और फीचर एक्सट्रैक्शन को परिभाषित करें।
5
LO11
b)
Write the difference between regression and classification.
प्रतिमगन और वर्गीकरण के बीच अंतर लिखें।
5
OR/अथवा
LO10
a)
Describe Supervised learning? Explain Over fitting and Under fitting condition in linear regression.
पर्यवेक्षित शिक्षण का वर्णन करें। लीनियर रिग्रेशन में ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग स्थिति की व्याख्या करें।
b)
Write application of Reinforcement learning.
सुदृढ़ीकरण सीखने का अनुप्रयोग लिखें।

5

5

5. LO13
a)
What is Decision tree? Explain the basic structure of decision tree.
डिसीजन ट्री क्या है? डिसीजन ट्री की मूल संरचना की व्याख्या करें।
5
LO13
b)
Write the steps to build a decision tree.
डिसीजन ट्री बनाने के चरण लिखें।
5
OR/अथवा
LO14
a)
Explain, Defuzzification and its methods.
डिफुजीफिकेशन और इसकी विधियों की व्याख्या करें।
b)
Describe precision, Recall and F-measure in confusion matrix.
कन्फ्यूजन मैट्रिक्स में परिशुद्धता, रिकॉल और F-माप का वर्णन करें।

5

5

6. LO14
a)
Describe fuzzy membership function in detail.
फजी सदस्यता फंक्शन का विस्तार से वर्णन करें।
5
LO10
b)
Describe various machine learning models in details.
विभिन्न मशीन लर्निंग मॉडल का विवरण में वर्णन करें।
5
OR/अथवा
LO14
a)
Explain the following:
  1. Crisp Set
  2. Fuzzy Set
निम्नलिखित को स्पष्ट करें।
  1. क्रिसप सेट
  2. फजी सेट
b)
Explain the following.
  1. Training Set
  2. Test Set
निम्नलिखित की व्याख्या करें।
  1. प्रशिक्षण सेट
  2. टेस्ट सेट

5

5

7. LO13
a)
What is Confusion matrix?
कन्फ्यूजन मैट्रिक्स क्या है?
4
LO6
b)
Explain the following.
  1. Top down parsing
  2. Bottom up parsing
निम्नलिखित को स्पष्ट करें।
  1. टॉप डाउन पार्सिंग
  2. बॉटम अप पार्सिंग
6
OR/अथवा
LO13
a)
Explain finding precision.
परिशुद्धता खोजने की व्याख्या करें।
b)
Parse the following sentence using top down parsing technique.
  1. Mohan slept on the table.
  2. The Dog Bites the old man.
टॉप डाउन पार्सिंग तकनीक का उपयोग करके निम्नलिखित वाक्य को पार्स करें।
  1. मोहन स्लेपट ऑन द टेबल।
  2. द डॉग बाइट्स द ओल्ड मैन।

4

6