Seçmeli Yapay Zeka Uygulamaları 1.Dönem 1.Yazılı sınavı 8.Sınıf kategorisinin Bilişim Teknolojileri ve Yazılım alt kategorisinin, 1 dönemine ait. Bu sınav Orta derecede zorluktadır. Toplamda 20 sorudan oluşmaktadır.
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.
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.
İnsan zekâsı ve yapay zekâ, hızlı bilgi işleme yeteneğine sahip olabilirler. İnsanlar hızlıca bilgi işleyebilirken, yapay zekâ algoritmaları da hızlı bir şekilde verileri işleyebilir.
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.
İnsanlar duygusal zeka ve sosyal becerilere sahiptirler, ancak yapay zeka bu tür duygusal özelliklere sahip değildir. Yapay zeka, duygusal ipuçlarını yakalama konusunda insanlar kadar yetenekli değildir.
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.
İnsanlar duygusal zeka ve sosyal becerilere sahiptirler, bu da insan zekâsının önemli bir özelliğidir.
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.
Makine öğrenmesi, verilerle öğrenen veya performansı iyileştiren bir yapay zeka teknolojisidir.
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.
Görüntü işleme, dijital görüntüleri bilgisayarlar tarafından işleyip analiz etme sürecini ifade eder.
Uzman sistemler hangi alanda kullanılır?
A) Sağlık alanında. B) Otomotiv endüstrisinde.
C) Robotik sistemlerde. D) Doğal dil işlemede.
Uzman sistemler, genellikle sağlık alanında kullanılır ve uzman doktorların kararlarını desteklemek için kullanılan bir yapay zeka teknolojisidir.
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 sağlık alanında MR görüntülerini analiz ederek kanser teşhisi koymak için kullanılabilir.
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.
Yapay zeka günlük hayat ve iş yaşamında kişisel asistanlar aracılığıyla rutin işlemleri gerçekleştirmek için kullanılabilir.
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.
Büyük veri, hacmi hızla artan ve çeşitlilik içeren karmaşık veri kümelerini ifade eder.
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, verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi sürecini ifade eder.
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.
Veri madenciliği, verilerin analiz edilmesini sağlar ve gizli bilgileri ortaya çıkarır.
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.
Enformasyon, verilerin anlamlı bir şekilde işlenip yapılandırıldığı durumu 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.
Veri madenciliği, verileri çözümlemek ve gizli bilgileri bulmak için kullanılır.
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.
Matematik problemlerini çözerken, soruyu anlamak, verilen bilgileri belirlemek ve adım adım çözüm yolunu planlamak önemlidir.
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.
Makine öğrenmesi sürecinde en önemli adım, problemin analiz edilmesi ve girdi-çıktı değişkenlerinin belirlenmesidir.
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.
Denetimli öğrenme, veri kümesinin etiketli olduğu durumda kullanılır. Yani verilerin doğru cevapları belirtilmiştir.
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.
Pekiştirmeli öğrenmede ajanın eylemleri sonucunda aldığı dönütler kullanılır.
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.
Yarı denetimli öğrenme, hem etiketlenmiş hem de etiketsiz veri kümelerini kullanarak model eğitme yöntemidir.
Bir modelin eğitilmesi için hangi öğrenme türünde etiketlenmiş veri kullanılır?
A) Denetimli öğrenme. B) Pekiştirmeli öğrenme.
C) Denetimsiz öğrenme. D) Yarı denetimli öğrenme.
Denetimli öğrenme, modelin eğitilmesi için etiketlenmiş veri kullanır.
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.
Pekiştirmeli öğrenme, ajanın deneyimler sonucunda öğrenmesi gereken durumlar için kullanışlıdır. Bu nedenle otomobil sürüşünü simüle etmek gibi durumlarda kullanılabilir.
İnsan zekâsı ve yapay zekâ, hızlı bilgi işleme yeteneğine sahiptir.
İnsan zekâsı, duygusal ve sosyal becerilere sahiptir, ancak yapay zeka bu yeteneklere sahip değildir.
İnsanlar, duygusal ve sosyal becerilere sahiptirler.
Öğrenci makine öğrenmesi kavramını tanımlayabilir.
Öğrenci görüntü işleme kavramını tanımlayabilir.
Öğrenci uzman sistemlerin sağlık alanında kullanımını bilebilir.
Öğrenci yapay zekânın sağlık alanındaki kullanım amacını bilebilir.
Öğrenci yapay zekânın günlük hayat ve iş yaşamındaki kullanım amacını bilebilir.
Öğrenci büyük veri kavramını tanımlayabilir.
Öğrenci veri madenciliği kavramını tanımlayabilir.
Öğrenci veri madenciliğinin amacını bilebilir.
Öğrenci veri ile enformasyon arasındaki farkı açıklayabilir.
Öğrenci veri madenciliğinin kullanım amacını bilebilir.
Öğrenci matematik problemlerini çözme sürecini açıklayabilir.
Öğrenci makine öğrenmesi sürecinin önemli adımlarını açıklayabilir.
Öğrenci denetimli öğrenme türünün ne olduğunu tanımlayabilir.
Öğrenci pekiştirmeli öğrenme kavramının özelliklerini açıklayabilir.
Öğrenci yarı denetimli öğrenme kavramının özelliklerini açıklayabilir.
Öğrenci denetimli öğrenme türünün özelliklerini açıklayabilir.
Öğrenci pekiştirmeli öğrenme yönteminin kullanım alanlarını açıklayabilir.
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.