Тесты
Диплом
Курсовая
Практическая работа
Отзывы
Часто задаваемые вопросы
Срочная консультация
способы оплаты
СРОЧНАЯ КОНСУЛЬТАЦИЯ

Решить тест-
Основы искусственного интеллекта

Гарантия сдачи

Сдаем онлайн-тесты и закрываем учебные долги студентов дистанционного обучения университетов Синергия, МТИ, МОИ и МОСАП.

Заказать
Заказать

Итоговый

590₽

за 1 тест

390₽

Блоковый

за 1 блок

Более 8 лет работы с Университетом Синергия
Реальные отзывы
Оплата после сдачи!

700₽

Магистратура

Компетентностный

Итоговый

за 1 тест

Основы искусственного интеллекта.дпо


1. Обучение с учителем характеризуется
*Целью обучить агента принимать оптимальные решения в среде
* Отсутствием размеченной выборки
*Наличием размеченной выборки
2. Случайный лес – это:
*Составление композиционного алгоритма при помощи подбора случайных алгоритмов машинного обучения и их последующего голосования
*Композиционный алгоритм (обычно над решающими деревьями), основанный на идее построения нового элемента композиции на каждой итерации таким образом, что следующее приближение вектора ответов алгоритма отличается от текущего на градиент ошибки
*Метод голосования решающих деревьев, каждое из которых было обучено на собственной подвыборке объектов и подвыборке признаков
3. Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Задача обучения сводится к задаче оптимизации на этапе:
*Выбора семейства F
*Оценки качества выбранной функции f из семейства F
*Поиска наилучшей функции из семейства F
4. Решающие деревья обладают следующими свойствами:
*Плохо интерпретируются, чувствительны к шуму, иногда отказывают в классификации данных *Строят разделяющую гиперплоскость, не чувствительны к шуму, не переобучаются
*Легко обрабатывают пропуски данных, хорошо интерпретируются, исключают отказы классификации, обрабатывают разнотипные и неотмасштабированные данные
*Способны решать лишь задачу регрессии
5. Задача автоматической идентификации марки машины по ее изображению – это задача
*Регрессии
*Бинарной классификации
*Многоклассовой классификации
6. Если мы предсказываем среднюю стоимость машины в зависимости от ее класса, то класс представляет собой
*Бинарный признак
*Непрерывный признак
*Категориальный признак
7. Задача автоматического выделения похожих новостных статей без размеченной выборки – это задача
*Регрессии
*Бинарной классификации
*Кластеризации
8. Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Выбор модели машинного обучения происходит на этапе:
*Выбора семейства F
*Оценки качества выбранной функции f из семейства F
*Поиска наилучшей функции из семейства F
9. Выберете верное утверждение:
*Логистическая регрессия решает задачу регрессии
*Логистическая регрессия нужна для поиска оптимальных маршрутов грузоперевозок
*Логистическая регрессия решает задачу классификации
10. Задача классификации – это задача
*Обучения с учителем
*Обучения без учителя
*Обучения с подкреплением
11. Эмпирический риск вводится исходя из предположения, что
*Оценка качества работы алгоритма на обучающей выборке примерно совпадает с ожидаемым качеством работы алгоритма вне ее
*Обучающая выборка выбрана из нормального распределения по всем признакам
*Оценка риска только на обучающей выборке – более правильный подход, чем оценка риска на всех возможных данных
12. Недостатки k-means:
*Необходимость подбирать k, неустойчивость от выбора начального приближения центров кластеров
*Неинтерпретируемость
*Плохое качество работы
13. Выберете верное утверждение:
*Для линейной регрессии возможно аналитически найти решение задачи минимизации эмпирического риска только в одномерном случае
*Линейная регрессия допускает аналитическое решение задачи минимизации суммы квадратов расстояния от предсказанных меток до верных ответов в случае любой размерности
*Для линейной регрессии не существует решения задачи минимизации эмпирического риска
14. Процедура LearnID3 состоит в:
*Последовательном построении решающего дерева посредством поиска предиката с максимальной информативностью на каждом шаге и разделении обучающей выборки на две части по этому предикату до тех пор, пока не будет достигнуто нужное число вершин в дереве
*Последовательном построении решающего дерева посредством разбиения обучающей выборки на случайные подвыборки с сохранением отношения числа элементов одного класса к числу элементов другого класса
*В индексации вершин решающего дерева особым способом
*В особом способе полива тропических растений в наших широтах
15. Метод K-Means - Это:
*Метрический метод классификации, основанный на усреднении расстояний до k ближайших соседей
*Метод кластеризации
*Метод валидации модели, основанный на усреднении ошибки по к прогонам модели на тестовых данных
16. В каком случае метрика accuracy будет репрезентативной
*Когда все виды ошибок имеют для нас одинаковую важность, и может быть дисбаланс классов *Когда все виды ошибок имеют для нас одинаковую важность, но дисбаланса классов быть не должно
* Когда дисбаланс классов может быть, и ошибки могут иметь любое соотношение важности
17. Методопорных векторов (Support Vectors Machine, SVM):
*Строит оптимальную разделяющую гиперплоскость, максимизируя ширину полосы между двумя классами
*Аппроксимирует искомую функцию, обучаясь при помощи градиентных методов, решает задачу регрессии
*Проводит гиперповерхность, минимизируя сумму квадратов расстояний элементов обучающей выборки до этой гиперповерхности
18. Задача понижения размерности признакового пространства – это задача
*Обучения с учителем
*Обучения без учителя
*Обучения с подкреплением
19. Градиентный бустинг - это:
*Усиление обобщающей способности модели посредством использования нескольких градиентных методов оптимизации
*Композиционный алгоритм (обычно над решающими деревьями), основанный на идее построения нового элемента композиции на каждой итерации таким образом, что следующее приближение вектора ответов алгоритма отличается от текущего на градиент ошибки
*Композиционный алгоритм над решающими деревьями, основанный на идее голосования классификаторов, проводимого особым способом, с приписыванием константных весов каждому классификатору
20. Если мы предсказываем средние затраты на обслуживание машины, то максимальная скорость разгона машины – это
*Бинарный признак
*Непрерывный признак
*Номинальный признак
21. Архитектура полносвязной нейронные сети основана на идее
*обобщения низкоуровневых признаков и генерирования на их основе более высокоуровневых
*Построения разделяющей гиперплоскости
*Минимизации лосс-функции без использования градиентных методов
22. Что такое машинный перевод?
*Обучающая выборка выбрана из нормального распределения по всем признакам
*композиционный алгоритм над решающими деревьями, основанный на идее голосования классификаторов, проводимого особым способом, с приписыванием константных весов каждому классификатору
*процесс перевода текстов с одного естественного языка на другой с помощью специальной компьютерной программы
23. Функции активации в нейронных сетях:
*Нелинейны (глобально) и вносят неоднородность в сигнал при прямом проходе
*Линейны и нужны для проверки работоспособности модели
*Активируют нейросеть в разных режимах работы
24. При прямом проходе через Feed Forward Neural Network:
*Происходит обновление весов модели на основе градиентов, посчитанных на предыдущей итерации
*Происходит выстраивание архитектуры модели посредством подбора числа слоев и их размеров
*Сигнал передается посредством последовательного матричного умножения и применения нелинейных функций активации
25. Отметьте верные высказывания о функциях активации:
*Функция активации сигмоида лежит в диапазоне [0,1] и может быть интерпретирована как вероятность, а потому часто используется для решения задач бинарной классификации. Функция ReLU - кусочно-линейная
*Функция Leacky ReLU - всюду дифференцируема. Популярная функция активации гиперболический тангенс может быть использована, как решающая функция для задачи регрессии. Производная сигмоидальной функции не выражается аналитически через значение самой функции в данной точке
*Все функции активации взаимозаменяемы вследствие того, что имеют одну и ту же область значений и область определения
26. Переобучение – это эффект, возникающий при
*Излишней сложности модели по отношению к сложности обучающей выборки, из-за чего происходит “заучивание” данных
*Слишком долгом обучении модели, из-за чего она теряет свою предсказательную способность вследствие увеличения энтропии весов
*Усталости специалиста по машинному обучению от того, что его модели слишком долго учатся
27. Лучший способ борьбы с переобучением:
*Изменение архитектуры модели
*регуляризации
*Увеличение количества данных
28. Условия Каруша-Куна-Таккера применимы для решения:
*Любой задачи оптимизации
*Задачи выпуклой оптимизации
*Задачи оптимизации произвольной функции на выпуклом множестве Q
29. Идея Momentum состоит в:
*Вычислении градиента в точке, к которой алгоритм должен сойтись на текущем шаге, согласно посчитанному моментному члену, а не в той точке, откуда алгоритм производит шаг
*Использовании идеи физической инерции посредством добавления моментных членов, "скоростей"
*приближенном, а значит - более быстром("моментальном") вычислении градиентов в текущей точке
30. Метод подбора адаптированного learning rate на основе оценки исторических градиентов:
*Nesterov Momentum
*RMSProp
*Adagrad
31. Наиболее популярный на текущий момент метод оптимизации, основанный на идее использования двух моментных членов, предложенный в 2015 году:
*ADAM
*Adagrad
*Adadelta
32. Все описанные в лекции алгоритмы обладают общим свойством. Каким?
*Для всех требуется вычисление матрицы Гессе оптимизируемой функции
*Для всех требуется вычисление градиентов оптимизированной функции
*Для всех требуется подсчет значения оптимизируемой функции в данной точке
33. Алгоритм Backpropagation:
*Состоит в случайном подборе весов модели до тех пор, пока не будет достигнут оптимальный набор параметров, минимизирующий ошибку
*Используется только для оптимизации полносвязных нейросетей
*Последовательном вычислении градиентов по весам модели, начиная с последнего слоя, по предактивациям соответствующего слоя и градиентам по весам следующего
1. Может ли искусственный интеллект заменить писателя?
*Да
*Нет
2. Искусственный интеллект может классифицироваться как (несколько вариантов ответов)
*Слабый
*Сильный
*Мобильный
*Антропоморфный
3. Могут ли алгоритмы искусственного интеллекта писать музыку? 
*Да
*Нет
4. Проектировщик разработал систему, воспроизводящую функции мозга и способную к исправлению ошибок в базе знаний. Это - … 
*нейронная сеть
*экспертная система
*нечеткая экспертная система
*интеллектуальный агент
5. Нейронная сеть человека (выберите несколько пунктов)…  –
*это спинной мозг
*обеспечивает взаимодействие систем организма
*передает биохимические импульсы
*нейтрализует вредные излучения
6. Установите правильное соотношение понятий 
A. суждение
B. класс
C. предметная область
D. символическая логика
E. мысленно возможная ситуация с рассматриваемыми сущностями
F. совокупность подобных сущностей
G. предметы и события, необходимые для решения поставленной задачи
H. область исследований искусственного интеллекта
7. Установите правильное соотношение понятий
A. продукция
B. распознавание образов
C. искусственный интеллект
D. способность к самообучению
E. средство представления знаний в интеллектуальных системах
F. область применения систем искусственного интеллекта
G. то, что выглядит разумно с человеческой точки зрения
H. основная характеристика интеллектуальной системы
8. Научная область, занимающаяся созданием программ и устройств, имитирующих интеллектуальные функции человека называется 
*Искусственный интеллект
*Машинное обучение
*Интеллектуальное обучение
*Антропоморфный интеллект
9. Фирма хочет приобрести интеллектуальную систему для решения своих задач. Основное требование к системе – возможность давать словесное описание предметной области. Фирме нужна … система 
*нечеткая экспертная
*экспертная
*операционная
*мониторинговая
10. Расставьте в правильной последовательности появление направлений в исследованиях в сфере искусственного интеллекта: 
1 символическая логика
2 экспертные системы
3 интегральные роботы
4 доказательство теорем
11. В сфере искусственного интеллекта (ИИ) необходимо решение вопросов, связанных (выберите несколько пунктов)… 
*со зрительным восприятием
*с общением с роботами на естественном языке
*с поведением роботов в статической среде
*с осязательным восприятием
12. Теория и технология создания интеллектуальных систем, которые могут обнаруживать, отслеживать и классифицировать объекты – это 
*Кибернетика
*Цифровое зрение
*Компьютерное зрение
*Интеллектуальное зрение
13. В 1950-х гг. была создана одна из первых программ искусственного интеллекта (ИИ) – «…»
*Общий решатель задач
*Oracle
*Delphi
*Механизм построения выводов
14. В качестве сущностей предметной области можно рассматривать …
*отношения
*рассуждения
*иллюзии
*коллизии
15. В начале 1970-х гг. в Массачусетском технологическом институте велись исследования искусственного интеллекта (ИИ) в области …
*символической логики
*эвристики
*моделирования человеческого мышления
*эвристики
16. В первом этапе исследований в области искусственного интеллекта принял участие ученый …
*Шоу
*Бернар
*Попов
*Сикорский
17. Интеллект – это навыки в …
* обработке информации
*сборе опционов
*обработке транзакций
*распределении транзакций
18. Исследованиям искусственного интеллекта занимался ученый …
*Сайман
*Гарин
*Ричардс
*Стивенсон
19. Исследователь Р. Бенерджи определил сферу искусственного интеллекта (ИИ) как совокупность …
*методов анализа
*методов сбора информации
*алгоритмов обработки данных
*программ модернизации машин
20. Исследовательским полигоном развития методов искусственного интеллекта (ИИ) …
*были математические задачи
*была экономическая теория
*была теория Фрейда
*была квантовая теория
21. К области применения систем искусственного интеллекта (ИИ) относится …
*распознавание образов
*теория решений
*доказательство аксиом
*опровержение выводов
22. Классической задачей в литературе по искусственному интеллекту (ИИ) является задача …
*об обезьяне и бананах
*о ковбоях и золотоискателях
*о капиталовложениях
*полета на Луну
23. Начало исследованиям искусственного интеллекта положил …
*Ньюэлл
*Гаррисон
*Дикерс
*Диккенс
24. Общая методика составления программ, моделирующих мышление, была предложена в …
*1970-х гг.
*1950-х гг.
*1990-х гг.
*1960-х гг.
25. Обычно в ЭВМ используется … метод решения задач
*эвристический
* алгоритмический
*функциональный
*прагматический
26. Одной из первых программ искусственного интеллекта (ИИ) была программа «…»
*Логик-теоретик
*Прагматик
*Логик-программатор
*Дизъюнктор
27. Отношения в предметной области задаются между …
*сущностями
*атрибутами
*субъектами
*абстракциями
28. Предметная область состоит из …
*сущностей
*абстракций
*проекций
*атрибутов
29. Предметы и события, составляющие основу информации, необходимой для решения поставленной задачи, называются …
*предметной областью
*сферой применения
*базой знаний
*сферой знаний
30. Системы искусственного интеллекта …
*способны работать в условиях, опасных для людей
*предназначены для проектирования информационных систем (ИС)
*создают произведения искусства
31. Совокупность подобных сущностей называется … сущностей
*классом
*группой
*рядом
*сегментом
32. Третий этап исследований в сфере искусственного интеллекта был посвящен созданию … систем
* человеко-машинных
*автономно функционирующих
*статических
*динамических
33. Функциональная структура использования систем искусственного интеллекта (ИИ) состоит из …
*базы знаний
*системы контроля
*системы вывода информации
*системы глобального позиционирования
34. Цель исследований в области искусственного интеллекта (ИИ) – разработка программ, …
*способных решать человеческие задачи
*способных генерировать задачи
*решающих неразрешимые задачи
*способных ставить интеллектуальные проблемы
35. Человеческому мышлению свойственен … метод решения задач
*эвристический
*алгоритмический
*функциональный
*прагматический
36. Проектировщик разработал программу, которая может самообучаться поведению в окружающей среде. Это программа - …
*Интеллектуальный агент
*Утилита
*Операционная система
*Физический агент
37. … – это система, воспроизводящая функции мозга и способная к самообучению
*Нейронная сеть
*Экспертная система
*Нечеткая экспертная система
*Интеллектуальный агент
38. … – это система, которая воспринимает окружающую среду с помощью сенсоров
*Интеллектуальный агент
*Утилита
*Операционная система
*Физический агент
39. Анализируя действия нескольких объектов информационной системы, можно утверждать, что к системам искусственного интеллекта относится …
*программа, компилирующая заданный код на языке Prolog
*программа, регистрирующая предпочтения пользователя и подсказывающая ему возможные действия
*утилита, выполняющая сжатие базы данных по заданному администратором расписанию
*утилита, инсталлирующая систему управления базой данных (СУБД), запрашивая у пользователя требуемые параметры
40. Наблюдатель видит действия нескольких объектов ИС и утверждает, что к системам искусственного интеллекта относится …
*программа, компилирующая заданный код на языке Java
*программа, фиксирующая изменения окружающей среды с течением времени
*утилита, выполняющая архивирование базы данных по заданному администратором расписанию

*утилита, инсталлирующая операционную систему (ОС), запрашивая у пользователя требуемые параметры

41. Наблюдатель видит действия нескольких объектов ИС и утверждает, что к системам искусственного интеллекта относится …
*программа, компилирующая заданный код на языке Lisp
*программа, получающая данные от эксперта, а затем подсказывающая врачу диагноз по заданным симптомам
*утилита, выполняющая репликацию таблицы по заданному администратором расписанию
*утилита, форматирующая диск, запрашивая у пользователя требуемые параметры
42. Фирма приобрела экспертную систему для решения своих задач. В начале эксплуатации требуется ввести информацию о предметной области в …системы
*базу знаний
*репозитарий
*блок пространственной ориентации
*блок лингвистического анализа
43. В продукционных моделях отсутствуют … 
*жесткие ограничения логического исчисления
*процедуры логического вывода
*наглядность отражения знания
*возможность интерпретации элементов
44. Расставьте в правильной последовательности действия по описанию логической модели
1 анализ предметной области
2 выявление сущностей
3 определение отношений (ассоциаций) между сущностями
4 выражение отношений с помощью суждений (предложений)
45. Временной интеллектуальный агент …
*сигнализирует наступление момента времени
*регистрирует изменения в данных в зависимости от времени
*предлагает выполнить определенные действия
*действует манипуляторами
46. Второй этап исследований искусственного интеллекта (ИИ) был посвящен созданию …
*интегральных роботов
*решателей задач
*генераторов идей
*графопостроителей
47. Если вредоносная программа (вирус) проникла на компьютер предприятия и собирает информацию об окружающей среде, а затем, оценив ситуацию, переходит к активным действиям, значит, эта вредоносная программа – …
*интеллектуальный агент
*утилита
*операционная система
*физический агент
48. Крупный медицинский центр для своей деятельности приобрел систему искусственного интеллекта. Эта программа …
*помогает в медицинской диагностике
*может лечить пациентов
*может назначать диету пациентам
*может составлять лекарственные препараты
49. Фирма приобрела экспертную систему для решения своих задач. Для ввода информации о предметной области фирме необходимы услуги …
*специалиста в предметной области
*программиста системы
*архитектора системы
*проектировщика системы
50. Фирма приобрела экспертную систему для решения своих производственных задач. Эти задачи должны носить … характер
*неформализованный
*математический
*строго формализованный
*вероятностный
51. Интеллект – это способность (выберите несколько пунктов)…
*использовать знания
*выполнять рутинные операции
*дублировать действия
*распознавать образы
52. Интеллектуальный агент – это …
*программа, самостоятельно выполняющая задание
*программа, занимающаяся целеуказанием
*программа-драйвер
*операционная система
53. Интеллектуальный агент в системах искусственного интеллекта …
*зависим от операционной системы
*выполняет свои задачи
*несамостоятелен
*выполняет команды операционной системы
54. Искусственный интеллект (ИИ) – это …
*искусство разума
*то, что выглядит разумно с точки зрения человека
*интеллектуальное искусство
*то, что имитирует осмысленные действия
55. К CBR-системам (Case Based Reasoning) относятся …
*CYRUS
*CYPRIOTER
*PRESSADER
*GLADIATOR
56. К недостаткам представления знаний в естественном языке можно отнести …
*отсутствие формальной семантики
*наличие формальной семантики
*неактуальность
*однозначность
57. Когда крупный медицинский центр для своей деятельности приобретает систему искусственного интеллекта, эта программа, проводя диагностику заболевания, использует …
* методы рассуждения на основе прецедентов
*строго формализованные алгоритмы
*данные о химических преобразованиях вещества
*данные о физических свойствах вещества
58. Крупный медицинский центр для своей деятельности приобрел систему искусственного интеллекта. Эта программа, проводя диагностику заболевания, строит …
*цепочку выводов на основе исходных данные
*сходящуюся математическую последовательность
*теорию развития болезни
*карту физических свойств организма
59. М-сущность по отношению к исходной П-сущности называется …
*десигнатом
*медиатором
*синьятурой
*ассестором
60. М-сущность, которую можно разложить на более простые сущности, называется …
*производным объектом
*терминальным объектом
*объектным терминалом
*производным терминалом
61. М-сущность, которую нельзя разложить на более простые сущности, называется …
*производным объектом
*терминальным объектом
*объектным терминалом
*производным терминалом
62. Метод резолюций Робинсона основывается на …
*доказательстве теорем в логике предикатов
*доказательстве аксиом в логике предикатов
*доказательстве теорем в абстрактной логике
*опровержении аксиом
63. Мысленно возможная ситуация с рассматриваемыми сущностями называется …
*суждением
*рассуждением
*иллюзией
*коллизией
64. Неверно, что в качестве сущностей предметной области можно рассматривать …
*отношения
*рассуждения
*суждения
*предложения
65. Неверно, что лингвистический процессор интеллектуальной системы (ИС) осуществляет … анализ текстов
*морфологический
*синтаксический
*семантический
*элементарный
65. Неверно, что нейронная сеть человека …
*взаимодействует с окружающей средой
*обеспечивает взаимодействие систем организма
*передает биохимические импульсы
*нейтрализует вредные излучения
66. Нейронная сеть искусственного интеллекта – это …
*упрощенная модель биологической нейронной сети
*модель финансовых операций
*локальная сеть
*вычислительная сеть корпорации
67. Нейронная сеть способна …
*исправлять ошибки
*корректировать программы
*тестировать программы
*моделировать проекты
68. Обучение нейронной сети сводится к изменению “силы”…
*синапсических связей нейронов
*синоптических нейронов
электротока между нейронами
*потока электронов на нейронных мембранах
69. Объект реального мира произвольной природы называется …
*П-сущностью
*М-сущностью
*X-сущностью
*П-связью
70. Описание объекта реального мира в базе знаний называется …
*П-сущностью
*М-сущностью
*X-сущностью
*П-связью
71. Организация приобрела программу искусственного интеллекта “Общий решатель задач” для … (выберите один правильный ответ)
*доказательства теорем в логике предикатов
*определения прибыльности проекта
*расчета капитальных вложений в проект
*прогнозирования поведения рынка
72. Под интеллектуальностью программы понимается ее способность …
*компилироваться
*обучаться поведению в среде
*самотестироваться
*дизассемблироваться
73. Предметная область (вообще, как категория) состоит из …
*сущностей
*абстракций
*проекций
*атрибутов
74. Организация приобрела программу искусственного интеллекта “Общий решатель задач”, предметной областью которой является …
*символическая логика
*теоретическая физика
*аналитическая химия
*предсказание поведения индивида
75. Организация приобрела программу искусственного интеллекта “Общий решатель задач”, которая использует в своей работе … метод решения
*эвристический
*алгоритмический
*вероятностный
*аналитический
76. Система управления, воспроизводящая функции мозга и способная координировать работу элементов управляемой системы, – это …
*нейронная сеть
*экспертная система
*нечеткая экспертная система
*интеллектуальный агент
77. Универсальным языком представления знаний является … язык
*естественный
*машинный
*процедурный
*объектно-ориентированный
78. Функция интеллектуальной системы (ИС), связанная с пониманием текстов, – это …
* объяснение
*опрос
*определение
*описание
79. Характерной чертой третьего этапа исследований искусственного интеллекта (ИИ) было создание …
*человеко-машинных систем
*нейросетей
*Интернета
*стохастических систем
80. Экспертные системы первого поколения относились к … типу
* продукционному
*функциональному
*фрактальному
*изобарическому

Этапы
сдачи теста

Чтобы начать работу, вам нужно будет предоставить:
  • Логин и пароль от вашего учебного аккаунта.
  • Фотографию для прохождения идентификации.
  • Список необходимых предметов.
После получения этой информации мы подтвердим ваш заказ и приступим к работе.

Оформить зазаз

В течение 24-48 часов мы гарантируем вам оценки “хорошо” или “отлично” (70-100 баллов) в зависимости от ваших потребностей.

Мы выполняем тесты

Проверяете результат и оплачиваете работу после ее завершения, Банковской картой, QR (сбп).

Оплата

Скриншот личного кабинета №1
Скриншот личного кабинета №1

Примеры решения

Скриншот личного кабинета №2
Скриншот личного кабинета №2

Безопасность

Мы ставим в приоритет обеспечение безопасности личных данных студентов Университет Синергия при прохождении тестов, написании дипломных, курсовых и других работ

Спасибо вам большое!!! Сдаю уже второй раз. Без нареканий) Быстро, удобно и качественно. До следующей сессии)))
Тимофей Кемеровский
Отзыв Вконтакте
Безумно приятно и радостно осознавать, что всегда рядом есть те, кто от души готов помочь! Спасибо большое за Вашу помощь
Оля Палеева
Отзыв Вконтакте
Огромное спасибо за помощь! За качество и быстроту.
Александр Северов
Отзыв Вконтакте
Благодарю за Помощь ! Все было сделано очень быстро, я даже удивилась. Оплата по факту, что тоже приятно.
Василиночка Ивонина
Отзыв Вконтакте
Спасибо огромное за Вашу работу, все быстро и на высокие баллы! Только к Вам буду и дальше обращаться
Ксения Бойко
Отзыв Вконтакте
Спасибо огромное очень благодарна за вашу помощь. Буду и дальше обращаться. Спасибо вы палочка выручалочка
Александра Старынина
Отзыв Вконтакте
Великолепно! Очень быстро и очень качественно! Все мои пожелание учтены! Буду всегда обращаться к вам)
Мурад Талыбов
Отзыв Вконтакте
Работа выполнена очень качественно,без задержек, заказываю не в первый раз, будем сотрудничать и дальше!!!!Спасибо
Анна Богословская
Отзыв Вконтакте
Популярные вопросы

Срочная консультация

Заполните форму

Мы свяжемся с вами в кратчайшее время или напишите нам на почту

sinehelp@mail.ru
Я ознакомлен(-а) с политикой пользовательских данных
Связаться с нами
Мы свяжемся с вами кратчайшее время или напишите нам на почту
sinehelp@mail.ru
Я ознакомлен(-а) с политикой пользовательских данных
Заказать