New game
Download
Get Academic Plan
Share game
Integrate it into your platform

You can integrate the game into an LMS compatible with LTI 1.1 or LTI 1.3 such as Canvas, Moodle, or Blackboard. This way, the scores will be automatically saved into the platform’s gradebook.
Download
You have exceeded the maximum number of games you can integrate into Google Classroom with your current Plan.

To integrate as many games as you want in Google Classroom, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

You have exceeded the maximum number of games you can integrate into Microsoft Teams with your current Plan.

To integrate as many games as you want in Microsoft Teams, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

Downloading games is an exclusive feature for users with an Academic Plan or a Commercial Plan.

Get your Academic Plan or your Commercial Plan now and start integrating your games into your LMS, website or blog.

If you wish, you can download a demo game here and test its integration:

Биоинформатика

Yes or No

Played 1

About this activity

Биоинформатика 11 лекция для студентов университета

Created by

Uzbekistan

Download the paper version to play

Make your own free game from our game creator
Compete against your friends to see who gets the best score in this game

Top Games

%
Anonymous
Anonymous
%
%
%
You have exceeded the maximum number of games you can print with your current Plan.

To print as many games as you want, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

Print your game
Биоинформатика
 

БиоинформатикаOnline version

Биоинформатика 11 лекция для студентов университета

by Fatima Amirova
1

Вес связи влияет на силу сигнала.

2

Скрытые слои не участвуют в вычислениях.

3

Входной слой принимает данные.

4

Каждый нейрон передаёт сигнал без обработки.

5

Нейронные сети состоят из искусственных нейронов.

6

Обратное распространение ошибки используется для обучения.

7

Нейросети не используются в медицине.

8

Чем больше данных, тем всегда хуже результат.

9

Нейронные сети могут распознавать речь.

10

Обучение — это изменение весов.

11

Нейросети не могут работать с изображениями.

12

Переобучение — это когда модель плохо работает на новых данных.

13

Функция активации делает модель нелинейной.

14

Глубокие нейронные сети имеют много слоёв.

15

Все нейронные сети одинаковы по структуре.

Are you sure you want to leave the page?

If you leave, you will lose the game in progress.