Yapay Zeka Uygulamaları 1.Dönem 1.Değerlendirme

Yapay zeka ve insan zekâsı arasındaki benzerliklerin başında hangisi gelir?

A) Çok az enerji kullanmaları.
B) Öz farkındalığa sahip olmaları.
C) Çoklu görevleri etkili bir şekilde gerçekleştirme yetenekleri.
D) Sosyal ve duygusal becerilerde üstün olmaları.

Aşağıdakilerden hangisi yapay zeka ile ilgili doğru bir ifadedir?

A) Yapay zeka, duygusal becerilerde insanlardan daha üstündür.
B) Yapay zeka, hızlı bilgi işleme yeteneğine sahip değildir.
C) Yapay zeka, çok az enerji kullanır.
D) Yapay zeka, öz farkındalığa sahip değildir.

Yapay sinir ağları neye benzetilerek tasarlanmıştır?

A) Otomobillere.       B) Uzay gemilerine.   
C) İnsan beynine.      D) Denizaltılara.     
                      

Doğal dil işleme ne işe yarar?

A) Otomobil tamiri yapar.
B) İnsan konuşma dillerini anlayabilir ve yeniden üretebilir.
C) Dijital görüntüleri işleyebilir.
D) Genetik algoritmaları kullanabilir.

Genetik algoritmalar ne işe yarar?

A) Problemlere olası çözüm yöntemlerini üretir.
B) İnsan beyninin işleyişini taklit eder.
C) Doğal dil işleme için kullanılır.
D) Dijital görüntülerle çalışır.

Bulanık mantık neye dayanır?

A) İkili sonuçlara.            B) Sonsuz değerlere.          
C) İnsan beynine.              D) Genetik algoritmalarına.   
                              

Yapay zeka, otomotiv endüstrisinde hangi amaçla kullanılabilir?

A) Sağlık alanında MR görüntülerini analiz etmek için.
B) Dijital görüntülerle çalışmak için.
C) Otomobil tamiri için önerilerde bulunan sistemler oluşturmak için.
D) Robotların denge sorunlarını çözmek için.

Makine öğrenmesi nedir?

A) Bilgisayar programcıları tarafından yazılan karmaşık algoritmaların kullanılması.
B) Verilerin analiz edilmesi ve bilgisayarın o verilere dayalı olarak öğrenmesi.
C) Bilgisayarın enformasyonu işlemesi ve bilgiyi yaratması.
D) Bilgisayarların işlem hızını artırmak için kullanılan bir teknoloji.

Enformasyon nedir?

A) Verilerin işlenmemiş hali.
B) Verilerin anlamlı bir şekilde işlenip yapılandırılması.
C) Bilgisayar programlarının kullanıldığı veri işleme süreci.
D) Bilgisayarın öğrendiği veri türü.

Büyük veri neden önemlidir?

A) Bilgisayarları daha hızlı çalıştırır.
B) Verileri daha küçük hale getirir.
C) Hızla artan ve çeşitlilik içeren veri kümelerini analiz ederek anlamlı bilgilere ulaşmayı sağlar.
D) Bilgisayarların güvenliğini artırır.

Bilgi nedir?

A) Enformasyonun işlenmiş hali.
B) Verilerin toplandığı bir yer.
C) Bilgisayar programları tarafından oluşturulan veriler.
D) Enformasyonun fiziksel bir kopyası.

Makine öğrenmesi neden büyük veriyle ilişkilendirilir?

A) Makine öğrenmesi verileri küçültmek için kullanılır.
B) Büyük veriler sadece insanlar tarafından işlenebilir, bilgisayarlarla ilişkilendirilemez.
C) Makine öğrenmesi, büyük verileri analiz ederek anlamlı bilgilere ulaşmayı sağlar.
D) Büyük veriler sadece fiziksel madenlerden elde edilir.

Algoritma nedir?

A) Bir problemin çözümüne yönelik adım adım izlenmesi gereken işlem basamaklarıdır.
B) Bilgisayar programcılarının kullandığı özel bir dil.
C) Matematikte kullanılan bir işlem.
D) Bilgisayarın çalışma prensiplerini belirten kurallar.

Makine öğrenmesi ile klasik programlama arasındaki temel fark nedir?

A) Makine öğrenmesi, veri setlerindeki örüntüleri ve ilişkileri kullanarak kuralları oluştururken, klasik programlama adım adım talimatlarla çalışır.
B) Makine öğrenmesi sadece bilgisayarlarla yapılır, klasik programlamada insanların da dahil olduğu adım adım bir süreç vardır.
C) Makine öğrenmesi sadece büyük veri kümeleriyle çalışır, klasik programlama ise her tür veriyle çalışabilir.
D) Makine öğrenmesi sadece matematiksel problemler için kullanılır, klasik programlama ise her tür problemin çözümünde kullanılabilir.

Hangisi yarı 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 ve etiketsiz veri kümelerini kullanarak model eğitmek.

Denetimsiz öğrenme yöntemi ne tür verileri analiz eder?

A) Etiketlenmemiş veri kümelerini.
B) Etiketli veri kümelerini.
C) Hem etiketli hem etiketsiz veri kümelerini.
D) Sadece sayısal verileri.

Hangi öğrenme türünde, etiketlenmiş ve etiketlenmemiş veri kümeleri bir arada kullanılır?

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

Hangi öğrenme türünde verilerin doğru cevapları belirtilmemiştir?

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