7.Sınıf Yapay Zeka Uygulamaları 2.Dönem 1.Sınava Hazırlık Test 1 sınavı 7.Sınıf kategorisinin Yapay Zeka Uygulamaları alt kategorisinin, 2 dönemine ait. Bu sınav Orta derecede zorluktadır. Toplamda 24 sorudan oluşmaktadır.
STEM eğitiminde disiplinler arasında köprü kuran yaklaşım hangisidir?
A) Bütüncül yaklaşım B) Proje tabanlı öğrenme
C) Oyunlaştırma D) Problem çözme
Akıllı Boy Ölçer öğrenme senaryosunda öğrenciler hangi becerileri geliştirir?
A) Problem çözme, eleştirel düşünme ve disiplinler arası bakış açısı
B) Sadece kodlama becerileri
C) Yalnızca matematiksel beceriler
D) Sadece fen bilimleri bilgisi
Bu öğrenme senaryosunda, öğrencilerin mağazadan alışveriş yapan müşterilerin yorumlarını metinden duygu durumu analizi yaparak sınıflandırması bekleniyor. Bu öğrenme senaryosunun geliştirilmesinde kullanılan tasarım süreci hangisidir?
A) Mühendislik Tasarım Süreci B) Bilimsel Tasarım Süreci
C) Beş Adımlı Tasarım Süreci D) Tasarım Düşünme Süreci
Plaka tanıma sistemlerinde hangi teknoloji kullanılır?
A) OCR (Optik Karakter TanımA)
B) NFC (Yakın Alan İletişimi)
C) RFID (Radyo Frekansı Tanımlama)
D) GPS (Küresel Konumlandırma Sistemi)
Plaka Tanıma Sistemi projesinde, girişe izin verilmeyen araçların tespitinde kullanılan kodlama birimi hangisidir?
Seçenekler: A) Arduino
B) mBlock C) Tinkercad
D) Google E-Tablolar
Doğal dil işlemenin amacı aşağıdakilerden hangisinden biridir?
A) Metin sınıflandırma B) Veri analizi
C) Görüntü tanıma D) Konum tespiti
Sanal Doktor projesi kapsamında, kullanıcıların girdiği semptomları analiz ederek hastalık tahmini yapan bir model geliştirilecektir. Hangi doğal dil işleme tekniği bu modelde kullanılmaya uygundur?
A) Doğal Dil Anlama (NLP) B) Görüntü İşleme
C) Ses Tanıma D) Makine Öğrenimi
Yüz tanıma sistemleri okullarda öğrenci devamsızlığını tespit etmede nasıl kullanılabilir?
A) Öğrencileri sınıfa giriş çıkışlarda fotoğraflayarak
B) Öğrencilerin parmak izlerini kaydederek
C) Öğrencilerin isimlerini yazılı olarak kaydederek
D) Öğrencilerin sağlık bilgilerini kaydederek
Yüz tanıma teknolojisini kullanan bir öğrenci devam takip sistemi tasarlayan bir takım, öğrencilerin yüzlerini tanıtmak için bir yüz tanıma eklentisi kullanmıştır. Aşağıdakilerden hangisi bu eklentiye ait değildir?
A) PictoBlox - face detection (yüz algılamA)
B) Data Logger
C) Google Vision
D) Square Box
Yapay öğrenmenin hangi adımında farklı veri kaynaklarından veri toplanır?
A) Verinin işlenmesi B) Modelin eğitimi
C) Modelin geliştirilmesi D) Modelin değerlendirilmesi
Yapay öğrenme sürecinin hangi adımında girdilerle çıktılar arasındaki ilişkiyi bulmak hedeflenir?
A) Veri toplama B) Model eğitimi
C) Model değerlendirmesi D) Uygulama ve yaygınlaştırma
Hangisi, TM kullanılarak oluşturulabilecek üç model türünden biri DEĞİLDİR?
A) Görseller B) Sesler C) Hareketler D) Pozler
Bir TensorFlow Machine Learning modeli eğitirken, modelin performansını iyileştirmek için ayarlanabilecek parametreler nelerdir?
A) epochs, batch size, learning rate
B) accuracy, precision, recall
C) bias, variance, overfitting
D) regularization, dropout, transfer learning
TM'de bir ses modelinin performansını artırmak için yapılabilecek bir işlem hangisidir?
A) Arka plan gürültüsünün kaldırılması
B) Ses örneklerinin çerçevelenmesi
C) Örneklerin aşırı örneklenmesi
D) Modelin aşırı eğitilmesi
PictoBlox'ta yapay zekâ eklentileri yüklemek için kullanılan ikon hangisidir?
A) Eklenti B) Dosya C) Kütüphane D) Araç Çubuğu
Nesne algılama eklentisi, bir görüntüdeki en fazla kaç tane nesneyi ayırt edebilir?
A) 80 B) 10 C) 50 D) 100
Yapay Zeka Uygulamaları dersi kapsamında doğal dil işleme ile ilgili kullanılan bir eklenti hangisidir?
A) Artificial Intelligence
B) Machine Learning
C) Image Processing
D) Natural Language Processing
PictoBlox'da kullanılan hangi yapay zekâ teknolojisi, insan yüzündeki belirli bölgeleri tespit etmeye ve işaretlemeye olanak tanır?
A) Bilgisayarlı görü B) Doğal dil işleme
C) Makine öğrenimi D) Ses tanıma
Aşağıdakilerden hangisi PictoBlox'ta kullanılan bir eklenti değildir?
A) Face Detection B) Artificial Intelligence
C) Image Processing D) Translate
PictoBlox'da geliştirilen "Havaya Çizim Yapma" uygulamasında hangi eklentiler kullanılmıştır?
A) Human body detection ve Kalem
B) Yüz tanıma ve Ses tanıma
C) Metinden sese ve Makine öğrenimi
D) Bilgisayarlı görü ve Yapay sinir ağları
mBlock programında, yapay zekâ servislerini kullanmak için günlük tanıma limiti uygulaması hangi eklentiyle kaldırılmıştır?
A) Bilişsel Servisler B) Veri Bilimi
C) Nesnelerin İnterneti D) Arduino
mBlock programında Yapay Zekâ eklentileri ile kullanılan "Image recognition" uzantısının ana işlevi nedir?
A) Kameradan genel nesneleri, araçları, logoları tanımak
B) Bir el yazısını veya basılı metni tanımak
C) Bir ses dosyasındaki konuşmaları metne çevirmek
D) İki metin arasında anlamsal benzerliği ölçmek
mBlock'ta yükleme modu kullanırken, hangi eklenti hem kukla hem de aygıt için yüklenmelidir?
A) Bilişsel Hizmetler
B) Arduino UNO aygıt eklentisi
C) Yükleme Modu Yayını
D) Görüntü Tanıma
Kullanılan emoji etiketlerinin servo motorun dönüş açılarıyla eşleşmesi gereken uygun duygu durumları nelerdir?
A) Mutlu ve normal B) Üzgün ve kızgın
C) Şaşkın ve endişeli D) Korkmuş ve mutlu
STEM eğitiminde disiplinler arasında köprü kuran yaklaşım hangisidir?
A) Bütüncül yaklaşım B) Proje tabanlı öğrenme
C) Oyunlaştırma D) Problem çözme
STEM eğitimi, disiplinler arasında ilişki kurarak gerçek dünya problemlerine çözüm üretmeyi amaçlar. Bütüncül yaklaşım, fen bilimleri, teknoloji, mühendislik ve matematiğin bütünleştirilmesini sağlayarak bu amacı destekler.
Akıllı Boy Ölçer öğrenme senaryosunda öğrenciler hangi becerileri geliştirir?
A) Problem çözme, eleştirel düşünme ve disiplinler arası bakış açısı
B) Sadece kodlama becerileri
C) Yalnızca matematiksel beceriler
D) Sadece fen bilimleri bilgisi
Öğrenme senaryosu, mühendislik tasarım sürecini kullanarak pratik problemlere çözüm üretmeyi ve farklı disiplinleri bütünleştirmeyi amaçlar. Bu nedenle, problem çözme, eleştirel düşünme ve disiplinler arası bakış açısı becerilerini geliştirir.
Bu öğrenme senaryosunda, öğrencilerin mağazadan alışveriş yapan müşterilerin yorumlarını metinden duygu durumu analizi yaparak sınıflandırması bekleniyor. Bu öğrenme senaryosunun geliştirilmesinde kullanılan tasarım süreci hangisidir?
A) Mühendislik Tasarım Süreci B) Bilimsel Tasarım Süreci
C) Beş Adımlı Tasarım Süreci D) Tasarım Düşünme Süreci
Verilen metinde, öğrenme senaryosunun geliştirilmesinde Mühendislik Tasarım Süreci'nin kullanıldığı belirtilmiştir.
Plaka tanıma sistemlerinde hangi teknoloji kullanılır?
A) OCR (Optik Karakter TanımA)
B) NFC (Yakın Alan İletişimi)
C) RFID (Radyo Frekansı Tanımlama)
D) GPS (Küresel Konumlandırma Sistemi)
Plaka tanıma sistemleri, araç plakalarındaki harf ve rakamları tanımak için OCR teknolojisini kullanır.
Plaka Tanıma Sistemi projesinde, girişe izin verilmeyen araçların tespitinde kullanılan kodlama birimi hangisidir?
Seçenekler: A) Arduino
B) mBlock C) Tinkercad
D) Google E-Tablolar
Plaka Tanıma Sistemi projesinde, araç plakalarının tespiti Arduino ile yapılırken, bu tespit edilen plakaların girişe izinli olup olmadığı mBlock programı kullanılarak kontrol edilir.
Doğal dil işlemenin amacı aşağıdakilerden hangisinden biridir?
A) Metin sınıflandırma B) Veri analizi
C) Görüntü tanıma D) Konum tespiti
Doğal dil işlemenin temel amacı, metinlerdeki kalıpları ve anlamları belirlemek için metinleri sınıflandırmaktır. Amaçlanan
Sanal Doktor projesi kapsamında, kullanıcıların girdiği semptomları analiz ederek hastalık tahmini yapan bir model geliştirilecektir. Hangi doğal dil işleme tekniği bu modelde kullanılmaya uygundur?
A) Doğal Dil Anlama (NLP) B) Görüntü İşleme
C) Ses Tanıma D) Makine Öğrenimi
Doğal Dil Anlama, bilgisayarların insan dilini işleyip anlaması için kullanılan bir doğal dil işleme tekniğidir. Bu projede, kullanıcıların girdiği semptomları anlamak ve hastalık tahmini yapmak için NLP kullanılacaktır.
Yüz tanıma sistemleri okullarda öğrenci devamsızlığını tespit etmede nasıl kullanılabilir?
A) Öğrencileri sınıfa giriş çıkışlarda fotoğraflayarak
B) Öğrencilerin parmak izlerini kaydederek
C) Öğrencilerin isimlerini yazılı olarak kaydederek
D) Öğrencilerin sağlık bilgilerini kaydederek
Yüz tanıma sistemleri, öğrencileri sınıfa giriş çıkışlarda fotoğraflayarak yüzlerini kaydeder ve daha sonra sınıftaki öğrencileri tanıyarak devamsızlığı tespit eder.
Yüz tanıma teknolojisini kullanan bir öğrenci devam takip sistemi tasarlayan bir takım, öğrencilerin yüzlerini tanıtmak için bir yüz tanıma eklentisi kullanmıştır. Aşağıdakilerden hangisi bu eklentiye ait değildir?
A) PictoBlox - face detection (yüz algılamA)
B) Data Logger
C) Google Vision
D) Square Box
PictoBlox - face detection ve Data Logger, yüz tanıma teknolojisinde kullanılan eklentilerdir. Google Vision ve Square Box, bu amaçla kullanılmaz.
Yapay öğrenmenin hangi adımında farklı veri kaynaklarından veri toplanır?
A) Verinin işlenmesi B) Modelin eğitimi
C) Modelin geliştirilmesi D) Modelin değerlendirilmesi
Veri toplama, yapay öğrenme sürecinin ilk adımıdır ve farklı veri kaynaklarından veri toplanmasını içerir.
Yapay öğrenme sürecinin hangi adımında girdilerle çıktılar arasındaki ilişkiyi bulmak hedeflenir?
A) Veri toplama B) Model eğitimi
C) Model değerlendirmesi D) Uygulama ve yaygınlaştırma
Yapay öğrenme sürecinin ikinci adımında, girdiler ve çıktılar arasındaki ilişkiyi bulmak için uygun bir algoritma seçilerek model eğitilir.
Hangisi, TM kullanılarak oluşturulabilecek üç model türünden biri DEĞİLDİR?
A) Görseller B) Sesler C) Hareketler D) Pozler
TM ile oluşturulabilecek model türleri Görseller, Sesler ve Pozler'dir. Hareketler, TM ile desteklenmeyen bir model türüdür.
Bir TensorFlow Machine Learning modeli eğitirken, modelin performansını iyileştirmek için ayarlanabilecek parametreler nelerdir?
A) epochs, batch size, learning rate
B) accuracy, precision, recall
C) bias, variance, overfitting
D) regularization, dropout, transfer learning
Epochs, modelin tüm veri seti üzerinde kaç kez çalışacağını, batch size, her adımda ağa verilecek örnek sayısını ve learning rate, ağdaki öğrenme oranını güncellemek için kullanılan parametreyi belirler.
TM'de bir ses modelinin performansını artırmak için yapılabilecek bir işlem hangisidir?
A) Arka plan gürültüsünün kaldırılması
B) Ses örneklerinin çerçevelenmesi
C) Örneklerin aşırı örneklenmesi
D) Modelin aşırı eğitilmesi
Arka plan gürültüsü, ses modelinin performansını olumsuz etkileyebilir. Bu nedenle, modelin performansını artırmak için arka plan gürültüsünün kaldırılması önemlidir.
PictoBlox'ta yapay zekâ eklentileri yüklemek için kullanılan ikon hangisidir?
A) Eklenti B) Dosya C) Kütüphane D) Araç Çubuğu
PictoBlox'ta eklenti yüklemek için sol alt tarafta bulunan "Eklenti" ikonu kullanılır.
Nesne algılama eklentisi, bir görüntüdeki en fazla kaç tane nesneyi ayırt edebilir?
A) 80 B) 10 C) 50 D) 100
Nesne algılama eklentisi, 80 farklı nesneyi birbirinden ayırt edebilir.
Yapay Zeka Uygulamaları dersi kapsamında doğal dil işleme ile ilgili kullanılan bir eklenti hangisidir?
A) Artificial Intelligence
B) Machine Learning
C) Image Processing
D) Natural Language Processing
Doğal Dil İşleme, insan dilinin bilgisayar tarafından anlaşılması ve sentezlenmesi ile ilgilidir ve Artificial Intelligence eklentisi altında bulunur.
PictoBlox'da kullanılan hangi yapay zekâ teknolojisi, insan yüzündeki belirli bölgeleri tespit etmeye ve işaretlemeye olanak tanır?
A) Bilgisayarlı görü B) Doğal dil işleme
C) Makine öğrenimi D) Ses tanıma
Yüz tanıma, insan yüzündeki belirli bölgeleri tespit eden ve işaretleyen bir bilgisayarlı görü uygulamasıdır.
Aşağıdakilerden hangisi PictoBlox'ta kullanılan bir eklenti değildir?
A) Face Detection B) Artificial Intelligence
C) Image Processing D) Translate
Image Processing eklentisi PictoBlox'ta kullanılmaz.
PictoBlox'da geliştirilen "Havaya Çizim Yapma" uygulamasında hangi eklentiler kullanılmıştır?
A) Human body detection ve Kalem
B) Yüz tanıma ve Ses tanıma
C) Metinden sese ve Makine öğrenimi
D) Bilgisayarlı görü ve Yapay sinir ağları
Havaya Çizim Yapma uygulamasında, el hareketlerini tespit etmek için Human body detection eklentisi ve çizim için Kalem eklentisi kullanılmıştır.
mBlock programında, yapay zekâ servislerini kullanmak için günlük tanıma limiti uygulaması hangi eklentiyle kaldırılmıştır?
A) Bilişsel Servisler B) Veri Bilimi
C) Nesnelerin İnterneti D) Arduino
mBlock programında, yapay zekâ servislerini kullanmak için günlük tanıma limiti, Bilişsel Servisler eklentisi ile kaldırılmıştır.
mBlock programında Yapay Zekâ eklentileri ile kullanılan "Image recognition" uzantısının ana işlevi nedir?
A) Kameradan genel nesneleri, araçları, logoları tanımak
B) Bir el yazısını veya basılı metni tanımak
C) Bir ses dosyasındaki konuşmaları metne çevirmek
D) İki metin arasında anlamsal benzerliği ölçmek
"Image recognition" uzantısı, kameradan görüntü alarak nesneleri, araçları, logoları ve benzerlerini tanımak için kullanılır. Diğer seçenekler farklı uzantıların işlevleridir.
mBlock'ta yükleme modu kullanırken, hangi eklenti hem kukla hem de aygıt için yüklenmelidir?
A) Bilişsel Hizmetler
B) Arduino UNO aygıt eklentisi
C) Yükleme Modu Yayını
D) Görüntü Tanıma
Yükleme modunda, hem kuklanın hem de aygıtın kodlarda yer alan bilgileri paylaşabilmesi için Yükleme Modu Yayını eklentisinin yüklenmesi gerekir.
Kullanılan emoji etiketlerinin servo motorun dönüş açılarıyla eşleşmesi gereken uygun duygu durumları nelerdir?
A) Mutlu ve normal B) Üzgün ve kızgın
C) Şaşkın ve endişeli D) Korkmuş ve mutlu
Verilen metne göre, 0 derecelik dönüş açısı "mutlu" ☺, 90 derecelik dönüş açısı ise "normal" duygu durumuna eşleştirilmiştir.
STEM eğitiminin temel ilkelerini anlamak
Mühendislik ve tasarım ilişkisini ifade eder.
* Problem durumunu çözmek için uygun algoritmayı geliştirir.
Problem durumunu çözmek için uygun algoritmayı geliştirir.1.
* Arduino ve mBlock programlama ortamlarında sensör ve aktüatör kullanma
Doğal dil işleymenin amacını anlamak
* Projelerine uygun yapay zekâ uygulamalarını seçer.
Bilişim Teknolojileri - Problem durumunu çözmek için uygun algoritmayı geliştirir.
Öğrencilerin yüz tanıma teknolojisinin kullanıldığı projelerde uygun eklentileri tanımlayabilmeleri.
7. sınıf Yapay Zeka Uygulamaları dersi, Yapay Öğrenme süreci
Yapay öğrenme sürecinin adımlarını anlamak
* Öğrenciler TM ile oluşturulabilecek model türlerini ayırt edebilirler.
* TensorFlow Machine Learning modellerinin performansını etkileyen parametreleri anlar. * Model eğitim sürecini optimize etmek için parametreleri ayarlayabilir.
Öğrenciler, TM'de bir ses modelinin performansını artırmak için arka plan gürültüsünün kaldırılmasının gerekliliğini anlayabileceklerdir.
* Yapay zekâ eklentilerinin PictoBlox'ta nasıl yükleneceğini anlar.
Öğrenciler, nesne algılama eklentisini kullanarak görüntüdeki nesneleri ayırt etmenin önemini kavrar.
Öğrenciler, doğal dil işleme ile ilgili kullanılan PictoBlox eklentilerini tanıyabilecektir.
Yapay zekânın farklı türlerini ve bunların PictoBlox'da nasıl kullanıldığını anlama
* PictoBlox'ta kullanılan eklentileri tanıma.
* Yapay zeka eklentilerinin bir uygulamada nasıl kullanıldığını anlama * Bilgisayarlı görü teknolojisinin temel prensiplerini kavrama * PictoBlox'da kodlama yaparak bir uygulama geliştirme becerisi kazanma
* mBlock programında yapay zekâ eklentilerini tanıma. * Eklentilerin kullanım sınırlamalarını anlama.
* mBlock programında Yapay Zekâ uzantılarını tanıma * "Image recognition" uzantısının işlevini anlama
Yapay zeka uygulamalarında yükleme modunun kullanımı
* Bilişsel Servisler (Cognitive Services) teknolojilerini öğrenmek * Servo motorları kontrol etmek * Emojileri duygu durumlarıyla eşleştirmek
etiketlerini kapsamaktadır.Değerli öğretmenlerimiz, isterseniz sistemimizde kayıtlı binlerce sorudan 7.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.