Seçmeli Yapay Zeka Uygulamaları 1.Dönem 1.Yazılı

İnsan zekâsı ve yapay zekâ kavramları arasındaki benzerlik aşağıdakilerden hangisidir?

A) Her ikisi de çoklu görevleri etkili bir şekilde gerçekleştirme yeteneğine sahiptir.
B) Her ikisi de duygusal ipuçlarını yakalama konusunda mükemmel performans gösterir.
C) Her ikisi de hızlı bilgi işleme yeteneğine sahiptir.
D) Her ikisi de enerji kullanımını optimize eder.

Yapay zekâ ile insan zekâsı arasındaki ana fark aşağıdakilerden hangisidir?

A) Her ikisi de karar verme süreçlerini benzer şekilde yapar.
B) Her ikisi de problem çözme yeteneği açısından aynıdır.
C) İnsan zekâsı duygusal becerilere sahiptirken, yapay zekâ bu yeteneğe sahip değildir.
D) İnsanlar ve yapay zeka, enerji kullanımını aynı şekilde optimize ederler.

Aşağıdakilerden hangisi insan zekâsının özelliklerinden biridir?

A) Hızlı bilgi işleme yeteneği.
B) Duygusal becerilere sahip olma.
C) Öz farkındalığa sahip olmama.
D) Enerji kullanımını optimize etme.

Makine öğrenmesi nedir?

A) İnsan zekâsını taklit eden bir yapay zekâ teknolojisi.
B) Biyolojik sinir sistemini taklit eden bir yapay zekâ teknolojisi.
C) Doğal dil işleme için kullanılan bir yazılım.
D) Dijital görüntüleri işlemek için kullanılan bir algoritma.

Görüntü işleme neyi ifade eder?

A) Sağlık alanında kullanılan bir teknoloji.
B) Dijital görüntüleri bilgisayarlarla işleme süreci.
C) Robotik sistemlerin çalışma prensibi.
D) Genetik algoritmaların uygulama alanı.

Uzman sistemler hangi alanda kullanılır?

A) Sağlık alanında.           B) Otomotiv endüstrisinde.   
C) Robotik sistemlerde.       D) Doğal dil işlemede.       
                             

Yapay zekânın kullanım alanlarından biri olan sağlıkta hangi amaç için kullanılabilir?

A) Otomobil tamiri.
B) MR görüntülerinden kanser teşhisi.
C) Dijital görüntü işleme.
D) İnsansı robotların denge sorunlarını çözme.

Yapay zeka, günlük hayat ve iş yaşamında hangi şekilde kullanılabilir?

A) Otomobil tamirleri için.
B) Kişisel asistanlar aracılığıyla rutin işlemleri gerçekleştirme.
C) Genetik algoritmaları analiz etmek için.
D) Dijital görüntü işleme için.

Büyük veri nedir?

A) Verilerin küçük boyutta saklandığı veri tabanları.
B) Hızlı bir şekilde analiz edilebilen veriler.
C) Hacmi hızla artan ve çeşitlilik içeren karmaşık veri kümeleri.
D) İnternet üzerinden indirilebilen veriler.

Veri madenciliği nedir?

A) Verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi süreci.
B) Verilerin bilgisayarlar tarafından saklanması.
C) Verilerin fiziksel olarak madenlerden çıkarılması.
D) Büyük verinin küçük verilere dönüştürülmesi.

Veri madenciliği ne işe yarar?

A) Verileri bilgisayarların belleğinde saklar.
B) Verilerin analiz edilmesini sağlar ve gizli bilgileri ortaya çıkarır.
C) Verileri fiziksel madenlerden çıkarır.
D) Verilerin hızlı bir şekilde iletilmesini sağlar.

Enformasyon ile veri arasındaki fark nedir?

A) Enformasyon, verilerin işlenmemiş haliyken veri, anlamlı bir şekilde işlenmiş halidir.
B) Veri, bilgisayarlar tarafından kullanılan bir terimdir, enformasyon ise insanlar için kullanılır.
C) Enformasyon, verilerin anlamlı bir şekilde işlenip yapılandırıldığı durumdur.
D) Veri ve enformasyon arasında fark yoktur, iki terim aynı şeyi ifade eder.

Veri madenciliği hangi amaçla kullanılır?

A) Verileri bilgisayarların belleğinde saklamak için.
B) Verileri çözümlemek ve gizli bilgileri bulmak için.
C) Verileri fiziksel madenlerden çıkarmak için.
D) Verileri hızlı bir şekilde iletmek için.

Matematik dersinde size verilen bir problemin çözümünü nasıl yaparsınız?

A) Soruyu okur, verilen bilgileri belirler ve çözüm yolunu planlarım. Ardından adım adım ilerlerim.
B) Hemen cevabı yazmaya başlarım, detayları düşünmem gerekmez.
C) Problemi gördüğümde hemen çözebilirim, plan yapmama gerek yok.
D) Soruyu okur, çözümü bulana kadar denemeler yaparım.

Makine öğrenmesi sürecinde en önemli adım nedir?

A) Veri setini belirlemek.
B) Algoritmayı seçmek.
C) Problemi analiz etmek ve girdi-çıktı değişkenlerini belirlemek.
D) Sonuçları değerlendirmek.

Hangisi denetimli öğrenme türüne örnek olarak verilebilir?

A) Etiketlenmemiş veri kümelerini analiz etmek.
B) Çok az miktarda etiketlenmiş veri ile çok sayıda etiketlenmemiş veriyi kullanarak model eğitmek.
C) Ajanın eylemleri ve deneyimleri sonucunda aldığı dönütleri kullanarak stratejisini belirlemesi.
D) Etiketli veri kümelerini kullanarak veri sınıflandırmak.

Hangisi pekiştirmeli öğrenme türünün özelliklerindendir?

A) Etiketlenmiş veri kullanır.
B) Ajanın eylemleri sonucunda aldığı dönütler kullanılır.
C) Etiketsiz veri kullanır.
D) Ajanın stratejisini belirlemesi gerekmez.

Yarı denetimli öğrenme yöntemi ne tür verileri kullanır?

A) Sadece etiketlenmiş veri kümelerini.
B) Sadece etiketlenmemiş veri kümelerini.
C) Hem etiketlenmiş hem de etiketsiz veri kümelerini.
D) Sadece sayısal verileri.

Bir modelin eğitilmesi için hangi öğrenme türünde etiketlenmiş veri kullanılır?

A) Denetimli öğrenme.         B) Pekiştirmeli öğrenme.     
C) Denetimsiz öğrenme.        D) Yarı denetimli öğrenme.   
                             

Pekiştirmeli öğrenme yöntemi aşağıdaki durumlardan hangisinde kullanışlı olabilir?

A) Spam e-postalarını tespit etmek.
B) Otomobil sürüşünü simüle etmek.
C) El yazısı tanıma.
D) Ev fiyatlarını tahmin etmek.