Yapay Zekaya Giriş

Yapay Zeka (YZ) ne yapmak için tasarlanmıştır?

• Matematik problemleri çözmek

• İnsan zekasıyla ilişkilendirilen bilişsel görevleri gerçekleştirmek

• Veri olmadan çalışmak

• Tüm insan çalışanlarını değiştirmek

• Sadece eğitimde kullanılmak

Answer explanation

Yapay Zeka, insan zekasıyla ilişkilendirilen bilişsel görevleri gerçekleştirmek için tasarlanmıştır. Bu, problem çözme, öğrenme ve karar verme gibi yetenekleri içerir.

YZ'nin verimliliği artıran bir örneği nedir?

• Tüketici yorumlarını özetlemek

• Belirli bir programa göre çim sulamak

• Termometreyi elle okumak

• Manuel bir termostat programlamak

• Basit aritmetik hesaplamaları yapmak

Answer explanation

Tüketici yorumlarını özetlemek, verimliliği artırır çünkü bu işlem, kullanıcı geri bildirimlerini hızlıca analiz ederek daha iyi kararlar alınmasını sağlar. Diğer seçenekler, verimlilik artırma potansiyeli taşımamaktadır.

YZ tarımda nasıl destek sağlar?

• Küresel sıcaklıkları izleyerek

• Görüntü tanıma yoluyla istilacı türleri tespit ederek

• Böcek ilacı üreterek

• Ürün hasadını otomatikleştirerek

• Gübre üreterek

Answer explanation

YZ, görüntü tanıma teknolojisi kullanarak tarımda istilacı türleri tespit eder. Bu, zararlı bitki ve hayvanların erken aşamada belirlenmesine yardımcı olarak tarım verimliliğini artırır.

Üretken yapay zeka nedir?

• Temel görevleri gerçekleştiren YZ

• Yeni içerik (metin, görseller) üretebilen YZ

• Sadece tarım için tasarlanmış YZ

• Sadece çeviri için kullanılan YZ

• E-posta sıralamasında kullanılan YZ

Answer explanation

Üretken yapay zeka, yeni içerik (metin, görseller) üretebilen bir yapay zeka türüdür. Diğer seçenekler, üretkenlikten ziyade belirli görevler veya alanlarla sınırlıdır.

YZ, insan kaynakları profesyonellerine nasıl yardımcı olur?

• Maaş bordrosunu otomatikleştirerek

• Şirket formlarını bulmak için bir sohbet botu oluşturarak

• Doğrudan çalışan işe alarak

• İnsan kaynakları departmanlarını değiştirerek

• Pazar trendlerini tahmin ederek

Answer explanation

YZ, insan kaynakları profesyonellerine şirket formlarını bulmak için bir sohbet botu oluşturarak yardımcı olur. Bu, süreçleri kolaylaştırır ve zaman kazandırır.

Etiketli veri setleri kullanan makine öğrenimi türü hangisidir?

• Denetimli öğrenme

• Denetimsiz öğrenme

• Takviye öğrenmesi

• Bağımsız öğrenme

• İşbirlikçi öğrenme

Answer explanation

Etiketli veri setleri, denetimli öğrenme yöntemlerinde kullanılır. Bu türde, modelin eğitilmesi için giriş verileri ile birlikte doğru sonuçlar (etiketler) sağlanır. Diğer yöntemler etiketli veri kullanmaz.

Takviye öğrenmesinin yaygın bir örneği nedir?

• Hava durumu tahmini yapmak

• Deneme-yanılma yoluyla öğrenmek

• Haber makalelerini gruplandırmak

• Matematik problemlerine yanıt vermek

• E-postaları sıralamak

Answer explanation

Takviye öğrenmesi, deneme-yanılma yoluyla öğrenmeyi içerir. Bu yöntem, bir eylemin sonuçlarına göre ödül veya ceza alarak öğrenmeyi sağlar. Diğer seçenekler, takviye öğrenmesi ile doğrudan ilişkili değildir.

Metni sese çevirme araçlarının temel amacı nedir?

• Yazma becerilerini geliştirmek

• Çeşitli öğreniciler için erişilebilirliği artırmak

• Basılı materyalleri değiştirmek

• Konuşma etkinliklerini otomatikleştirmek

• Öğrenci makalelerini değerlendirmek

Answer explanation

Metni sese çevirme araçları, farklı öğrenicilerin ihtiyaçlarına göre içeriklere erişimi kolaylaştırarak öğrenme süreçlerini destekler. Bu nedenle, doğru cevap 'Çeşitli öğreniciler için erişilebilirliği artırmak' seçeneğidir.

YZ'nin eğitimcilerin zamanını nasıl tasarruflu kullanmasını sağladığına bir örnek nedir?

• E-posta şablonları yazmak

• Öğrenci mülakatları yapmak

• Spor etkinliklerini düzenlemek

• Sınıfları boyamak

• Tatil planlamak

Answer explanation

E-posta şablonları yazmak, eğitimcilerin iletişim süreçlerini hızlandırarak zaman tasarrufu sağlar. Diğer seçenekler, zaman alıcı veya daha fazla planlama gerektiren aktiviteler olduğu için tasarruf sağlamaz.

ML neyi ifade eder?

• Makine Öğrenimi

• Model Mantığı

• Karışık Öğrenme

• Çok Seviyeli

• Meta Dil

Answer explanation

ML, kısaltmasıyla Makine Öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve bu öğrenmeyi kullanarak tahminler yapmasını ifade eder. Diğer seçenekler bu terimi doğru tanımlamaz.