"Crea un quiz che valuterà le conoscenze dello studente riguardo al Deep Learning."
1. Qual è la differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato?
A. I modelli di apprendimento supervisionato vengono utilizzati per problemi di classificazione, mentre i modelli di apprendimento non supervisionato vengono utilizzati per problemi di regressione.
B. I modelli di apprendimento supervisionato utilizzano dati etichettati per fare previsioni, mentre i modelli di apprendimento non supervisionato utilizzano dati non etichettati.
C. I modelli di apprendimento supervisionato vengono utilizzati per prevedere sequenze di output, mentre i modelli di apprendimento non supervisionato vengono utilizzati per raggruppare i dati.
D. I modelli di apprendimento supervisionato vengono utilizzati per problemi di regressione, mentre i modelli di apprendimento non supervisionato vengono utilizzati per problemi di classificazione.

2. Qual è lo scopo delle reti neurali convoluzionali?
A. Riconoscere i modelli nei dati delle immagini
B. Prevedere i valori futuri in una sequenza di dati
C. Generare testo in linguaggio naturale
D. Rilevare gli outlier nei dati

3. Come vengono addestrati i modelli di deep learning?
A. Alimentandoli con dati etichettati
B. Alimentandoli con dati non etichettati
C. Fornendo loro un feedback sulle loro prestazioni
D. Eseguendo algoritmi sui dati.