8.Sınıf Yapay Zeka Uygulamaları Yazılı sınavı 8.Sınıf kategorisinin Bilişim Teknolojileri ve Yazılım alt kategorisinin, 1 dönemine ait. Bu sınav Orta derecede zorluktadır. Toplamda 10 sorudan oluşmaktadır.
Aşağıda verilen ifadelerden doğru olanların başına D yanlış olanların başına Y koyunuz.
1. [......] Makine Öğrenmesi, insan zekasını taklit eden bir yapay zekâ teknolojisidir.
2. [......] Yapay Sinir Ağları, biyolojik sinir sistemini taklit eden bir yapay zekâ teknolojisidir.
3. [......] Doğal Dil İşleme, insan konuşma dillerinin kurallı yapısını çözümleyerek bu dillerin makine tarafından anlaşılmasına imkân sağlar.
4. [......] Görüntü İşleme, dijital görüntüyü amaca uygun olarak dönüştürmesine imkân tanıyan yapay zekâ teknolojisidir.
5. [......] Uzman Sistemler, gerçek kişilerin uzmanlık alanlarında sahip oldukları deneyimlerden derlenen bilgiler ışığında makinelerin sebep-sonuç ilişkisi kurmasına yardımcı olan yapay zekâ teknolojisidir.
6. [......] Genetik Algoritmalar, problem çözümünde en iyi çözüm yöntemini öne çıkarmak için olası birçok çözüm yöntemini dener.
7. [......] Bulanık Mantık, sonsuz değerde yelpazelendiren yapay zekâ teknolojisidir.
Enformasyon nedir?
Büyük veri nedir?
Yapay zekâ ne anlama gelir? Yapay zekâ neden önemlidir ve hangi alanlarda kullanılır?
Makine öğrenmesi nedir? Makine öğrenmesi neden önemlidir ve hangi alanlarda kullanılır?
Doğal dil işleme nedir? Doğal dil işleme teknolojileri hangi dilleri anlama ve üretme yetisine sahiptir?
Enformasyon nedir? Enformasyon, neden verilerden daha değerlidir ve nasıl işlenir?
Bilgi nedir ve nasıl elde edilir? Bilgi, neden enformasyondan daha üstündür?
Algoritma nedir ve neden önemlidir? Algoritmaların hangi özelliklere sahip olması gerekmektedir?
Model nedir ve makine öğrenmesi sürecinde neden kullanılır? Modellerin ne gibi avantajları vardır?
Aşağıda verilen ifadelerden doğru olanların başına D yanlış olanların başına Y koyunuz.
1. [......] Makine Öğrenmesi, insan zekasını taklit eden bir yapay zekâ teknolojisidir.
2. [......] Yapay Sinir Ağları, biyolojik sinir sistemini taklit eden bir yapay zekâ teknolojisidir.
3. [......] Doğal Dil İşleme, insan konuşma dillerinin kurallı yapısını çözümleyerek bu dillerin makine tarafından anlaşılmasına imkân sağlar.
4. [......] Görüntü İşleme, dijital görüntüyü amaca uygun olarak dönüştürmesine imkân tanıyan yapay zekâ teknolojisidir.
5. [......] Uzman Sistemler, gerçek kişilerin uzmanlık alanlarında sahip oldukları deneyimlerden derlenen bilgiler ışığında makinelerin sebep-sonuç ilişkisi kurmasına yardımcı olan yapay zekâ teknolojisidir.
6. [......] Genetik Algoritmalar, problem çözümünde en iyi çözüm yöntemini öne çıkarmak için olası birçok çözüm yöntemini dener.
7. [......] Bulanık Mantık, sonsuz değerde yelpazelendiren yapay zekâ teknolojisidir.
1. [D] Makine Öğrenmesi, insan zekasını taklit eden bir yapay zekâ teknolojisidir. Açıklama: Makine öğrenmesi, verilere dayalı öğrenme ve performansın iyileştirilmesi için kullanılan bir yapay zekâ alt dalıdır.
2. [D] Yapay Sinir Ağları, biyolojik sinir sistemini taklit eden bir yapay zekâ teknolojisidir. Açıklama: Yapay sinir ağları, sinir hücrelerinin işleyişini taklit eden bir yapay zekâ teknolojisidir.
3. [D] Doğal Dil İşleme, insan konuşma dillerinin kurallı yapısını çözümleyerek bu dillerin makine tarafından anlaşılmasına imkân sağlar. Açıklama: Doğal Dil İşleme, metin verilerini anlama ve işleme yeteneği sunar.
4. [D] Görüntü İşleme, dijital görüntüyü amaca uygun olarak dönüştürmesine imkân tanıyan yapay zekâ teknolojisidir. Açıklama: Görüntü işleme, görüntülerin analizi, işlenmesi ve yorumlanmasıyla ilgilidir.
5. [D] Uzman Sistemler, gerçek kişilerin uzmanlık alanlarında sahip oldukları deneyimlerden derlenen bilgiler ışığında makinelerin sebep-sonuç ilişkisi kurmasına yardımcı olan yapay zekâ teknolojisidir. Açıklama: Uzman sistemler, uzmanların deneyimlerini dijitalleştirir ve bu deneyimleri makinelere aktarır.
6. [D] Genetik Algoritmalar, problem çözümünde en iyi çözüm yöntemini öne çıkarmak için olası birçok çözüm yöntemini dener. Açıklama: Genetik algoritmalar, biyolojik evrime dayalı bir optimizasyon tekniğidir.
7. [D] Bulanık Mantık, sonsuz değerde yelpazelendiren yapay zekâ teknolojisidir. Açıklama: Bulanık mantık, ikili sınıflandırmalar yerine kesirli değerleri kullanır ve bu sayede daha hassas sonuçlar elde edebilir.
Enformasyon nedir?
Enformasyon, verilerin anlam kazanmış hali olarak tanımlanır. İnsanlar tarafından anlaşılır ve gerekirse eyleme geçmek için kullanılabilir.
Büyük veri nedir?
Büyük veri, geleneksel veri yönetim yöntemlerinin ötesinde olan, genellikle yüksek hacimli ve çeşitli veri kümesidir.
Yapay zekâ ne anlama gelir? Yapay zekâ neden önemlidir ve hangi alanlarda kullanılır?
Yapay zekâ kavramını ve önemini açıklayınız. Hangi alanlarda kullanılabileceğini tartışınız.
Makine öğrenmesi nedir? Makine öğrenmesi neden önemlidir ve hangi alanlarda kullanılır?
Makine öğrenmesi kavramını ve önemini açıklayınız. Hangi alanlarda kullanılabileceğini tartışınız.
Doğal dil işleme nedir? Doğal dil işleme teknolojileri hangi dilleri anlama ve üretme yetisine sahiptir?
Doğal dil işleme kavramını açıklayınız ve hangi dillerde kullanılabileceğini açıklayınız.
Enformasyon nedir? Enformasyon, neden verilerden daha değerlidir ve nasıl işlenir?
Enformasyonun verilerden nasıl farklı olduğunu ve işleme sürecini açıklayınız.
Bilgi nedir ve nasıl elde edilir? Bilgi, neden enformasyondan daha üstündür?
Bilgi kavramını açıklayınız ve nasıl elde edildiğini tartışınız. Enformasyon ile bilgi arasındaki farkı açıklayınız.
Algoritma nedir ve neden önemlidir? Algoritmaların hangi özelliklere sahip olması gerekmektedir?
Algoritma kavramını açıklayınız ve neden önemli olduğunu tartışınız. Algoritmaların hangi özelliklere sahip olması gerektiğini açıklayınız.
Model nedir ve makine öğrenmesi sürecinde neden kullanılır? Modellerin ne gibi avantajları vardır?
Model kavramını açıklayınız ve neden makine öğrenmesi sürecinde kullanıldığını tartışınız. Modellerin avantajlarını açıklayınız.
Yapay zekâ teknolojilerini anlama ve potansiyel uygulamaları hakkında bilgi sahibi olma yeteneği.
Makine öğrenmesi teknolojilerini anlama ve potansiyel uygulamaları hakkında bilgi sahibi olma yeteneği.
Doğal dil işleme teknolojilerini anlama ve çok dilli uygulamalar hakkında bilgi sahibi olma yeteneği.
Enformasyon kavramını anlama ve verilerin nasıl işlendiği hakkında bilgi sahibi olma yeteneği.
Bilgi kavramını anlama ve veri analizi sonucu bilgi üretme yeteneği.
Algoritma kavramını anlama ve etkili algoritmaların nasıl oluşturulacağı konusunda bilgi sahibi olma yeteneği.
Model kavramını anlama ve makine öğrenmesi sürecinde nasıl etkili modeller oluşturulacağı konusunda bilgi sahibi olma yeteneği.
etiketlerini kapsamaktadır.Değerli öğretmenlerimiz, isterseniz sistemimizde kayıtlı binlerce sorudan 8.Sınıf Bilişim Teknolojileri ve Yazılım 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.