8.Sınıf Yapay Zeka Uygulamaları 2.Dönem Başı Sınav sınavı 8.Sınıf kategorisinin Yapay Zeka Uygulamaları alt kategorisinin, 2 dönemine ait. Bu sınav Orta derecede zorluktadır. Toplamda 12 sorudan oluşmaktadır.
*Mağazanın müşteri memnuniyetini artırmak amacıyla metinden duygu durumu analizi yapılması ne anlama gelir? Açıklayınız.*
Mühendislik tasarım sürecindeki sınırlılıkları değerlendiriniz ve bu sınırlılıkların bir ürünün tasarımını nasıl etkileyebileceğine dair üç örnek veriniz.
Öğrenme senaryosunda öğrencilerden beklenen tasarım ürünü nedir? Bu ürünün hangi STEM alanlarındaki kazanımlara hizmet etmesi beklenmektedir?
Sesin yansıması ve soğurulması kavramlarını açıklayınız ve her birine günlük hayattan ikişer örnek veriniz.
Plaka Tanıma Sistemi projesinde kullanılan Google E-Tabloların amacı nedir? Projede kullanılan iki farklı E-Tablonun içerikleri ve işlevleri nelerdir? Açıklayınız.
Yüz tanıma sistemlerinin kayıp kişileri bulma sürecindeki potansiyel faydaları nelerdir? Açıklayınız.
PictoBlox ortamında geliştirilen yüz tanıma modelinde, aranan kişinin kamerada tespit edildiği zamanın CSV formatında kaydedilmesi nasıl sağlanır? Bu işlemi gerçekleştiren kod bloklarını ve işlevlerini açıklayınız.
Doğal dil işleme (DDİ) tekniklerinin hastalık semptomlarına göre yönlendirme yapabilen bir program geliştirmede nasıl kullanılabileceğini açıklayınız. Bu programın COVID-19 salgını sürecindeki sağlık hizmetlerine katkılarını değerlendiriniz.
"Verilen metinde bahsedilen sanal doktor uygulamasında kullanılan eklentileri ve bu eklentilerin kullanım amaçlarını listeleyiniz."
PictoBlox ortamında yüz tanıma tabanlı bir öğrenci devam takip sistemi prototipi oluşturulurken, yüz tanıma işleminin temel adımlarını ve bu adımların önemini açıklayınız.
Aşağıda verilen cümlelerden doğru olanların başına D yanlış olanların başına Y koyunuz.
1. (.....) Yüz tanıma sistemleri, öğrenci devamsızlık takibi için kullanılabilecek bir teknolojidir.
2. (.....) Öğrenci devam takip sisteminde geliştirilecek program sadece yüz tanıma sistemi ile çalışabilir.
3. (.....) Bir yüz tanıma sisteminin temel amacı, kişilerin yüzlerini dijital olarak tanımlamak ve doğrulamaktır.
4. (.....) El ile yoklama alımı, dijital sistemlere göre daha pratiktir ve zaman kaybını önler.
5. (.....) Okullarda kullanılan öğrenci devam takip sistemleri, idarecilerin iş yükünü azaltmaya yardımcı olur.
6. (.....) Yapay zekâ uygulamaları, veri analizi ve örüntü tanıma gibi süreçlerde kullanılabilir.
7. (.....) CSV dosyaları, verileri tablo şeklinde saklamak için kullanılan dosya formatlarından biridir.
8. (.....) Mühendislik tasarım sürecinde sadece tek bir çözüm önerisi yeterlidir.
9. (.....) Bir algoritma, bir problemi çözmek için takip edilecek adımların sıralı listesidir.
10. (.....) Okulda yüz tanıma sistemi kullanmak öğrencilerin kişisel verilerinin gizliliğini ihlal etmez.
Aşağıda verilen eşleştirmeleri yapın:
a. Yapay zeka
b. Makine öğrenimi
c. Derin öğrenme
d. Veri bilimi
e. Algoritma
f. Veri seti
g. Özellik mühendisliği
h. Model eğitimi
ı. Doğruluk
i. Aşırı öğrenme
1. (.....) Verilerden bilgi çıkarma ve karar alma süreçlerini otomatikleştiren geniş bir alan.
2. (.....) Belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış adım adım talimatlar dizisi.
3. (.....) Bir modelin eğitim verilerine çok iyi uyum sağlaması ve yeni verilerde kötü performans göstermesi durumu.
4. (.....) Bir modelin performansını değerlendirmek için kullanılan bir ölçüt.
5. (.....) Büyük miktarda veriyi analiz ederek anlamlı içgörüler elde etme süreci.
6. (.....) Makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullanılan yapılandırılmış bilgi koleksiyonu.
7. (.....) Makine öğrenimi algoritmalarının verilerden öğrenmesini sağlayan teknikler.
8. (.....) Makine öğrenimi algoritmalarının performansını artırmak için verileri dönüştürme süreci.
9. (.....) Derin sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi alt dalı.
10. (.....) Bir makine öğrenimi modelinin parametrelerini, eğitim verileri üzerinde optimize etme süreci.
*Mağazanın müşteri memnuniyetini artırmak amacıyla metinden duygu durumu analizi yapılması ne anlama gelir? Açıklayınız.*
Bu süreç, doğal dil işleme (DDİ) ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak metin verilerindeki duygusal eğilimleri otomatik olarak sınıflandırmayı içerir. Müşteri geri bildirimlerinin manuel olarak incelenmesi yerine, bu yöntem daha hızlı ve ölçeklenebilir bir çözüm sunar.
Mühendislik tasarım sürecindeki sınırlılıkları değerlendiriniz ve bu sınırlılıkların bir ürünün tasarımını nasıl etkileyebileceğine dair üç örnek veriniz.
Mühendislik tasarım sürecindeki sınırlılıklar, tasarımcıların yaratıcılıklarını ve problem çözme becerilerini kullanmalarını gerektirir. Sınırlılıklar, bazen daha yenilikçi ve verimli çözümlerin ortaya çıkmasına da yol açabilir.
Öğrenme senaryosunda öğrencilerden beklenen tasarım ürünü nedir? Bu ürünün hangi STEM alanlarındaki kazanımlara hizmet etmesi beklenmektedir?
Plaka tanıma sistemi, gerçek hayatta araç giriş çıkışının kontrol edilmesi ve bunun otomatikleştirilmesi için kullanılan bir uygulamadır. Bu senaryo, öğrencilerin teorik bilgilerini pratik bir problem çözme sürecinde kullanmalarını sağlamayı amaçlar.
Sesin yansıması ve soğurulması kavramlarını açıklayınız ve her birine günlük hayattan ikişer örnek veriniz.
Sesin yansıması ve soğurulması, akustik düzenlemelerde ve ses yalıtımında önemli rol oynar. Yansıma, sesin uzak mesafelere ulaşmasını sağlarken, soğurulma ise gürültüyü azaltır ve daha kaliteli bir ses ortamı oluşturur.
Plaka Tanıma Sistemi projesinde kullanılan Google E-Tabloların amacı nedir? Projede kullanılan iki farklı E-Tablonun içerikleri ve işlevleri nelerdir? Açıklayınız.
Google E-Tabloların kullanımı, projenin veri yönetimi ve takibi açısından önemlidir. İzin verilen plakalar tablosu, sisteme yetkisiz araçların girişini engellemeye yardımcı olurken, araç giriş çıkış kayıt tablosu, güvenlik ve trafik analizi gibi amaçlar için kullanılabilir. Her iki tablo da düzenleme yetkisi verilerek paylaşılmalıdır, böylece mBlock programı üzerinden verilere erişim ve kayıt işlemleri yapılabilir.
Yüz tanıma sistemlerinin kayıp kişileri bulma sürecindeki potansiyel faydaları nelerdir? Açıklayınız.
Yüz tanıma sistemlerinin kayıp kişileri bulma sürecindeki avantajları, hızlı ve etkili bir şekilde büyük veri kümelerini tarayabilme yeteneklerinden kaynaklanır. Bu sayede, geleneksel arama yöntemlerine kıyasla çok daha kısa sürede sonuç alınabilir.
PictoBlox ortamında geliştirilen yüz tanıma modelinde, aranan kişinin kamerada tespit edildiği zamanın CSV formatında kaydedilmesi nasıl sağlanır? Bu işlemi gerçekleştiren kod bloklarını ve işlevlerini açıklayınız.
Bu soru, öğrencilerin PictoBlox ortamında yüz tanıma modelini nasıl geliştireceklerini ve veri kaydetme işlemini nasıl gerçekleştireceklerini anlamalarını amaçlar.
Doğal dil işleme (DDİ) tekniklerinin hastalık semptomlarına göre yönlendirme yapabilen bir program geliştirmede nasıl kullanılabileceğini açıklayınız. Bu programın COVID-19 salgını sürecindeki sağlık hizmetlerine katkılarını değerlendiriniz.
Bu soru, öğrencilerin doğal dil işlemenin temel prensiplerini ve sağlık alanındaki potansiyel uygulamalarını anlamalarını hedefler. Ayrıca, gerçek dünya problemlerine yönelik çözüm üretme becerilerini de geliştirmeyi amaçlar.
"Verilen metinde bahsedilen sanal doktor uygulamasında kullanılan eklentileri ve bu eklentilerin kullanım amaçlarını listeleyiniz."
"Sanal doktor uygulamasında, kullanıcılarla etkileşim kurmak ve doğal dil işleme görevlerini gerçekleştirmek için belirli PictoBlox eklentileri kullanılmaktadır. Kuklalar eklentisi hem seslendirme hem de yapay zeka işlemleri için kullanılarak uygulamanın interaktif ve akıllı olmasını sağlamaktadır."
PictoBlox ortamında yüz tanıma tabanlı bir öğrenci devam takip sistemi prototipi oluşturulurken, yüz tanıma işleminin temel adımlarını ve bu adımların önemini açıklayınız.
Bu adımlar, yüz tanıma sistemlerinin temelini oluşturur. Her adımın doğru ve etkin bir şekilde gerçekleştirilmesi, sistemin genel başarısını doğrudan etkiler. PictoBlox'ta yüz tanıma eklentisi kullanılarak bu adımlar kolayca uygulanabilir ve öğrenci devam takip sistemi gibi uygulamalar geliştirilebilir. Modelin eğitilmesi, veri dosyalarının doğru kaydedilmesi ve eşleştirme algoritmalarının doğru çalışması sistemin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırır.
Aşağıda verilen cümlelerden doğru olanların başına D yanlış olanların başına Y koyunuz.
1. (.....) Yüz tanıma sistemleri, öğrenci devamsızlık takibi için kullanılabilecek bir teknolojidir.
2. (.....) Öğrenci devam takip sisteminde geliştirilecek program sadece yüz tanıma sistemi ile çalışabilir.
3. (.....) Bir yüz tanıma sisteminin temel amacı, kişilerin yüzlerini dijital olarak tanımlamak ve doğrulamaktır.
4. (.....) El ile yoklama alımı, dijital sistemlere göre daha pratiktir ve zaman kaybını önler.
5. (.....) Okullarda kullanılan öğrenci devam takip sistemleri, idarecilerin iş yükünü azaltmaya yardımcı olur.
6. (.....) Yapay zekâ uygulamaları, veri analizi ve örüntü tanıma gibi süreçlerde kullanılabilir.
7. (.....) CSV dosyaları, verileri tablo şeklinde saklamak için kullanılan dosya formatlarından biridir.
8. (.....) Mühendislik tasarım sürecinde sadece tek bir çözüm önerisi yeterlidir.
9. (.....) Bir algoritma, bir problemi çözmek için takip edilecek adımların sıralı listesidir.
10. (.....) Okulda yüz tanıma sistemi kullanmak öğrencilerin kişisel verilerinin gizliliğini ihlal etmez.
Aşağıda verilen cümlelerden doğru olanların başına D yanlış olanların başına Y koyunuz. 1. (.....) Yüz tanıma sistemleri, öğrenci devamsızlık takibi için kullanılabilecek bir teknolojidir. 2. (.....) Öğrenci devam takip sisteminde geliştirilecek program sadece yüz tanıma sistemi ile çalışabilir. 3. (.....) Bir yüz tanıma sisteminin temel amacı, kişilerin yüzlerini dijital olarak tanımlamak ve doğrulamaktır. 4. (.....) El ile yoklama alımı, dijital sistemlere göre daha pratiktir ve zaman kaybını önler. 5. (.....) Okullarda kullanılan öğrenci devam takip sistemleri, idarecilerin iş yükünü azaltmaya yardımcı olur. 6. (.....) Yapay zekâ uygulamaları, veri analizi ve örüntü tanıma gibi süreçlerde kullanılabilir. 7. (.....) CSV dosyaları, verileri tablo şeklinde saklamak için kullanılan dosya formatlarından biridir. 8. (.....) Mühendislik tasarım sürecinde sadece tek bir çözüm önerisi yeterlidir. 9. (.....) Bir algoritma, bir problemi çözmek için takip edilecek adımların sıralı listesidir. 10. (.....) Okulda yüz tanıma sistemi kullanmak öğrencilerin kişisel verilerinin gizliliğini ihlal etmez. Cevap: 1. D 2. Y 3. D 4. Y 5. D 6. D 7. D 8. Y 9. D 10. Yerilen cümlelerden doğru olanların başına D yanlış olanların başına Y koyunuz. 1. (.....) Yüz tanıma sistemleri, öğrenci devamsızlık takibi için kullanılabilecek bir teknolojidir. 2. (.....) Öğrenci devam takip sisteminde geliştirilecek program sadece yüz tanıma sistemi ile çalışabilir. 3. (.....) Bir yüz tanıma sisteminin temel amacı, kişilerin yüzlerini dijital olarak tanımlamak ve doğrulamaktır. 4. (.....) El ile yoklama alımı, dijital sistemlere göre daha pratiktir ve zaman kaybını önler. 5. (.....) Okullarda kullanılan öğrenci devam takip sistemleri, idarecilerin iş yükünü azaltmaya yardımcı olur. 6. (.....) Yapay zekâ uygulamaları, veri analizi ve örüntü tanıma gibi süreçlerde kullanılabilir. 7. (.....) CSV dosyaları, verileri tablo şeklinde saklamak için kullanılan dosya formatlarından biridir. 8. (.....) Mühendislik tasarım sürecinde sadece tek bir çözüm önerisi yeterlidir. 9. (.....) Bir algoritma, bir problemi çözmek için takip edilecek adımların sıralı listesidir. 10. (.....) Okulda yüz tanıma sistemi kullanmak öğrencilerin kişisel verilerinin gizliliğini ihlal etmez. Cevap: 1. D 2. Y 3. D 4. Y 5. D 6. D 7. D 8. Y 9. D 10. Y
Aşağıda verilen eşleştirmeleri yapın:
a. Yapay zeka
b. Makine öğrenimi
c. Derin öğrenme
d. Veri bilimi
e. Algoritma
f. Veri seti
g. Özellik mühendisliği
h. Model eğitimi
ı. Doğruluk
i. Aşırı öğrenme
1. (.....) Verilerden bilgi çıkarma ve karar alma süreçlerini otomatikleştiren geniş bir alan.
2. (.....) Belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış adım adım talimatlar dizisi.
3. (.....) Bir modelin eğitim verilerine çok iyi uyum sağlaması ve yeni verilerde kötü performans göstermesi durumu.
4. (.....) Bir modelin performansını değerlendirmek için kullanılan bir ölçüt.
5. (.....) Büyük miktarda veriyi analiz ederek anlamlı içgörüler elde etme süreci.
6. (.....) Makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullanılan yapılandırılmış bilgi koleksiyonu.
7. (.....) Makine öğrenimi algoritmalarının verilerden öğrenmesini sağlayan teknikler.
8. (.....) Makine öğrenimi algoritmalarının performansını artırmak için verileri dönüştürme süreci.
9. (.....) Derin sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi alt dalı.
10. (.....) Bir makine öğrenimi modelinin parametrelerini, eğitim verileri üzerinde optimize etme süreci.
Bu eşleştirme sorusu, yapay zeka, makine öğrenimi ve veri bilimi alanlarındaki temel kavramları anlamayı ölçmeyi amaçlar.
Öğrenciler, gerçek dünyadaki bir problemin çözümünde yapay zekânın nasıl kullanılabileceğini anlar ve metin verilerinden anlam çıkarma becerisi kazanır.
Öğrenci, mühendislik tasarım sürecindeki sınırlılıkları değerlendirir ve bu sınırlılıkların ürün tasarımını nasıl etkileyebileceğini anlar.
Öğrenci, farklı STEM alanlarındaki bilgilerini entegre ederek gerçek hayatta karşılaşılan bir problemi çözmek için yapay zeka destekli bir sistem tasarlayabilecektir.
Sesin yansıması ve soğurulmasına örnek verir.
Öğrenci, veri tabanı sistemlerinin temel işlevlerini ve bir otomasyon projesinde nasıl kullanılabileceğini anlar. Google E-Tablolar gibi bulut tabanlı araçların veri yönetimi ve paylaşımı için nasıl kullanılabileceğini öğrenir.
Öğrenci, yapay zekâ teknolojilerinin gerçek dünya problemlerine çözüm üretmedeki rolünü değerlendirir.
Öğrenci, PictoBlox kullanarak yüz tanıma modelini geliştirebilir ve verileri CSV formatında kaydedebilir.
Öğrenci, doğal dil işlemenin sağlık alanındaki kullanımını ve COVID-19 salgını sürecinde sağlık hizmetlerine sağladığı potansiyel katkıları değerlendirir.
"Öğrenci, PictoBlox'ta kullanılan eklentilerin işlevlerini ve doğal dil işleme uygulamalarındaki rollerini kavrar."
Öğrenci yüz tanıma teknolojisinin temel prensiplerini ve bir devam takip sisteminde nasıl kullanılabileceğini anlar.
Yapay zeka, makine öğrenimi ve veri bilimi alanlarındaki temel kavramları tanımlar ve ilişkilendirir.
etiketlerini kapsamaktadır.Değerli öğretmenlerimiz, isterseniz sistemimizde kayıtlı binlerce sorudan 8.Sınıf Yapay Zeka Uygulamaları dersi için sınav-yazılı hazırlama robotu ile ücretsiz olarak beş dakika içerisinde istediğiniz soru sayısında, soru tipinde ve zorluk derecesinde sınav oluşturabilirsiniz. Yazılı robotu için Sınav Robotu tıklayın.