8.Sınıf Yapay Zeka Uygulamaları 1.Dönem 2.Yazılı sınavı 8.Sınıf kategorisinin Yapay Zeka Uygulamaları alt kategorisinin, 1 dönemine ait. Bu sınav Orta derecede zorluktadır. Toplamda 14 sorudan oluşmaktadır.
PoseNet modeli hangi duruşları tanımak için eğitilmelidir?
Bir görüntü projesinde modelin performansını artırmak için hangi teknik kullanılabilir?
TM ile ilgili gizlilik endişelerini açıklayın.
Yüz tanıma eklentisindeki 'Face detection/Settings' kategorisindeki kod bloklarını sıralayınız.
Human body detection eklentisinde, vücudun hangi bölümleri tespit edilebilir?
Image recognition kavramını açıklayınız.
PictoBlox'ta "Yüz Filtreleri" uygulamasında kullanılan yapay zekâ teknolojisini açıklayınız.
PictoBlox'ta "Duygu Durumu, Yaş ve Cinsiyet Analizi" uygulamasında kullanılan iki farklı yapay zekâ teknolojisinin isimlerini yazınız.
PictoBlox eklentilerini kullanma hakkında bilgi veriniz.
PictoBlox'da kullanılan yapay zekâ teknolojilerini açıklayınız.
mBlock'ta görüntü tanıma işleminin nasıl yapıldığını belirtiniz.
mBlock'ta kukla-aygıt etkileşimini sağlamak için kullanılan iki mod nedir?
Bu uygulamada kullanılan yapay zeka teknolojilerini açıklayınız.
Aşağıda verilen ifadelerden doğru olanlara D, yanlış olanlara Y koyunuz.
(.....) Bilgisayarlı görü, görüntülerden nesneleri veya özellikleri tespit edebilen bir yapay zekâ teknolojisidir.
(.....) Nesne tanıma, yapay zekâ algoritmalarının görüntülerde nesnelerin konumunu ve türünü belirlemesine olanak tanır.
(.....) Optik karakter tanıma, yazılı metinleri bilgisayar tarafından okunabilir metne dönüştürür.
(.....) Konuşma tanıma, yapay zekânın insan konuşmasını yazılı metne dönüştürmesidir.
(.....) Makine öğrenimi algoritmaları, verilerden kalıpları tanımlamak için eğitilir.
(.....) Derin öğrenme, yapay zekânın büyük miktarlarda verilerden karmaşık kalıpları tespit etmesini sağlayan bir alt kümesidir.
(.....) Yapay sinir ağları, insan beyninden esinlenerek karmaşık problemleri çözmek için kullanılan yapay zekâ modelleridir.
(.....) Doğa İşleme Dili (NLP), yapay zekânın insan dilini anlamasını ve işlemesini sağlayan bir alandır.
(.....) Yapay zekâ, eğitim ve sağlık gibi çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır.
(.....) Yapay zekâ uygulamaları, etik ve sosyal sonuçları göz önünde bulundurularak geliştirilmelidir.
PoseNet modeli hangi duruşları tanımak için eğitilmelidir?
PoseNet modeli insan duruşlarını tanımak için kullanılır.
Bir görüntü projesinde modelin performansını artırmak için hangi teknik kullanılabilir?
Örneklerin çerçevelenmesi, modelin pozları daha doğru bir şekilde tanımlamasına yardımcı olur.
TM ile ilgili gizlilik endişelerini açıklayın.
TM'nin gizlilik politikası, kullanıcıların örneklerinin kişisel depolama alanında güvende olduğunu ve sunuculara gönderilmediğini belirtmektedir. Ancak model yayımlandığında, sunucular modelin hangi sınıfa ait olduğunu tahmin etmek için matematiksel programı çalıştıracaktır. Bu, modellerde kullanılan örneklere erişim olmasa da gizlilik endişelerine yol açabilir.
Yüz tanıma eklentisindeki 'Face detection/Settings' kategorisindeki kod bloklarını sıralayınız.
'Face detection/Settings' kategorisi, kameradan veya sahneden görüntü aktarmak, çerçeve çizmek ve yüz algılama eşiğini belirlemek gibi ayarlar için kullanılan kod bloklarını içerir.
Human body detection eklentisinde, vücudun hangi bölümleri tespit edilebilir?
Human body detection eklentisi, görüntüdeki insan vücudunun belirli bölgelerinin uzamsal konumlarını tespit ederek duruşunu ve pozunu belirler.
Image recognition kavramını açıklayınız.
Image recognition, yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak görüntüleri analiz eder ve içeriklerini anlar.
PictoBlox'ta "Yüz Filtreleri" uygulamasında kullanılan yapay zekâ teknolojisini açıklayınız.
Bu teknoloji, kameradan alınan görüntülerdeki yüzleri analiz ederek konumlarını ve özelliklerini belirler.
PictoBlox'ta "Duygu Durumu, Yaş ve Cinsiyet Analizi" uygulamasında kullanılan iki farklı yapay zekâ teknolojisinin isimlerini yazınız.
Birinci teknoloji yüzleri analiz ederken, ikinci teknoloji metinleri anlar ve yorumlar.
PictoBlox eklentilerini kullanma hakkında bilgi veriniz.
PictoBlox, yapay zeka destekli öğrenme ve içerik oluşturma için kullanılan bir platformdur.
PictoBlox'da kullanılan yapay zekâ teknolojilerini açıklayınız.
PictoBlox, görsel tanıma, sınıflandırma ve el yazısı tanıma gibi çeşitli yapay zekâ teknolojilerini görüntü işleme, nesne tanıma ve metin analizi için kullanır.
mBlock'ta görüntü tanıma işleminin nasıl yapıldığını belirtiniz.
mBlock'ta görüntü tanıma işlemi, yakalanan görüntünün sahneye aktarılamadığı ayrı bir pencerede yapılır.
mBlock'ta kukla-aygıt etkileşimini sağlamak için kullanılan iki mod nedir?
Canlı mod, mBlock ile aygıtın gerçek zamanlı haberleşmesini sağlar; Yükle modunda ise aygıt bellenimi güncellenerek kukla komutları çalıştırılır.
Bu uygulamada kullanılan yapay zeka teknolojilerini açıklayınız.
Görüntü tanıma teknolojisi, görüntülerdeki nesneleri, yüzleri ve duyguları tanımak için kullanılırken, Bilişsel Servisler, görüntüdeki duygu durumunu belirlemek için ek özellikler sağlar.
Aşağıda verilen ifadelerden doğru olanlara D, yanlış olanlara Y koyunuz.
(.....) Bilgisayarlı görü, görüntülerden nesneleri veya özellikleri tespit edebilen bir yapay zekâ teknolojisidir.
(.....) Nesne tanıma, yapay zekâ algoritmalarının görüntülerde nesnelerin konumunu ve türünü belirlemesine olanak tanır.
(.....) Optik karakter tanıma, yazılı metinleri bilgisayar tarafından okunabilir metne dönüştürür.
(.....) Konuşma tanıma, yapay zekânın insan konuşmasını yazılı metne dönüştürmesidir.
(.....) Makine öğrenimi algoritmaları, verilerden kalıpları tanımlamak için eğitilir.
(.....) Derin öğrenme, yapay zekânın büyük miktarlarda verilerden karmaşık kalıpları tespit etmesini sağlayan bir alt kümesidir.
(.....) Yapay sinir ağları, insan beyninden esinlenerek karmaşık problemleri çözmek için kullanılan yapay zekâ modelleridir.
(.....) Doğa İşleme Dili (NLP), yapay zekânın insan dilini anlamasını ve işlemesini sağlayan bir alandır.
(.....) Yapay zekâ, eğitim ve sağlık gibi çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır.
(.....) Yapay zekâ uygulamaları, etik ve sosyal sonuçları göz önünde bulundurularak geliştirilmelidir.
Bu sorular, yapay zekâ teknolojilerinin temel kavramlarını kapsamaktadır. Doğru cevapları işaretleyerek, öğrencilerin bu kavramları anlamalarına yardımcı olur.
PoseNet modelinin yeteneklerini anlama.
Görüntü projelerinde model performansını iyileştirme yöntemlerini öğrenme.
Öğrenciler, yapay öğrenme modellerinin gizlilik etkilerini anlayacaklardır.
Öğrenciler, 'Face detection/Settings' kategorisindeki kod bloklarını ve işlevlerini anlayacaktır.
Öğrenciler, human body detection eklentisinin yeteneklerini ve uygulama alanlarını anlar.
Öğrenciler, image recognition teknolojisinin nasıl çalıştığını ve uygulamalarını anlayabilecekler.
Öğrenciler, bilgisayarlı görü teknolojisinin günlük hayattaki uygulamalarını anlayacaklar.
Öğrenciler, yapay zekâda farklı teknolojilerin birlikte çalışabileceğini kavrayacaklar.
PictoBlox eklentilerinin kullanımını ve faydalarını kavrama.Soru 1
Öğrenciler, PictoBlox'un yapay zekâ teknolojilerini anlayabilir ve bu bilgileri kendi projelerinde uygulayabilirler.
mBlock'ta görüntü tanıma işleminin özelliğini anlar. 1: mBlock programında kullanılan ve yapay zekâ projelerinde de işlev gören iki veri bilimi uzantısı nedir? Cevap: Veri Grafiği ve İklim Verisi Açıklama: Veri Grafiği veriyi görselleştirmeye, İklim Verisi ise gerçek zamanlı iklim verisine erişime sağlar. Kazanım: mBlock'taki yapay zekâ projelerinde veri bilimi uzantılarının kullanımını öğrenmek.
mBlock'ta kukla-aygıt etkileşimini iki farklı mod kullanarak gerçekleştirmeyi öğrenmek.Soru 1
Öğrenciler, yapay zeka teknolojilerinin nesneleri tanıma ve duyguları belirlemedeki rolünü anlayacaklardır.
* Yapay zekâ teknolojilerinin temel kavramlarını tanım
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.