NEW
Font size
WorksheetsYapay Zekaya Giriş
Total questions: 50
Worksheet time: 17mins
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
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
YZ tarımda nasıl destek sağlar?
Küresel sıcaklıkları izleyerek
Görüntü tanıma yoluyla istilacı türleri tespit ederek
Böcek ilacı üreterek
Ürün hasadını otomatikleştirerek
Gübre üreterek
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
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
Etiketli veri setleri kullanan makine öğrenimi türü hangisidir?
Denetimli öğrenme
Denetimsiz öğrenme
Takviye öğrenmesi
Bağımsız öğrenme
İşbirlikçi öğrenme
Takviye öğrenmesinin yaygın bir örneği nedir?
Hava durumu tahmini yapmak
Deneme-yanılma yoluyla öğrenmek
Haber makalelerini gruplandırmak
Matematik problemlerine yanıt vermek
E-postaları sıralamak
Metni sese çevirme araçlarının temel amacı nedir?
Yazma becerilerini geliştirmek
Çeşitli öğreniciler için erişilebilirliği artırmak
Basılı materyalleri değiştirmek
Konuşma etkinliklerini otomatikleştirmek
Öğrenci makalelerini değerlendirmek
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
ML neyi ifade eder?
Makine Öğrenimi
Model Mantığı
Karışık Öğrenme
Çok Seviyeli
Meta Dil
YZ modelini eğitmede ilk adım nedir?
Verileri toplamak
Problemi tanımlamak
Modeli değerlendirmek
Verileri hazırlamak
Modeli devreye almak
YZ araçlarının bir sınırlaması nedir?
Çok fazla enerji gerektirir
Verilerdeki mevcut önyargıları artırabilir
Verileri işleyemez
İnsan öğretmenleri değiştirir
Hatalara karşı bağışıktır
YZ’nin eğitimdeki en büyük faydası nedir?
Tamamen öğretimi otomatikleştirir
Ders yaratıcılığını ve farklılaştırmayı artırır
Ders kitaplarını gereksiz kılar
Tek tip öğrenme yöntemlerini zorlar
Öğrenci katılımını kısıtlar
YZ, çevrimiçi alışverişte nasıl destek sağlar?
Ödeme işlemlerini otomatikleştirerek
Tüketici değerlendirmelerini özetleyerek
Ürünleri üreterek
Ürün teslimatlarını planlayarak
İade politikalarını sadeleştirerek
Denetimsiz makine öğrenimi modelleri ne yapar?
Etiketli veri setleri gerektirir
Önceden etiketlenmiş veri olmadan desenleri tanımlar
Geri bildirim yoluyla gelişir
Gerçek zamanlı komutlara yanıt verir
Dolandırıcılık işlemlerini tespit eder
Hangi YZ aracı kapsayıcı bir öğrenme ortamını destekler?
YZ olmayan programlar
Metni sese çevirme araçları
Statik içerik görüntüleyiciler
Manuel ders planları
Genel hesap makineleri
Hangi sektör sosyal medya verilerini analiz ederek kullanıcı görüşlerini anlamak için YZ kullanır?
Sağlık
Ürün tasarımı
Askeri
Enerji
Lojistik
YZ, navigasyon araçlarını nasıl iyileştirir?
Yolları inşa ederek
Trafik verilerini kullanıcı alışkanlıklarıyla birleştirerek
Araçları çalıştırarak
Trafik ışıklarını kaldırarak
Haritaları manuel olarak güncelleyerek
Denetimli öğrenmenin bir örneği nedir?
Verileri etiketlemeden özetleme
Geri bildirim yoluyla öğrenme
Yeni molekül yapıları oluşturma
Etiketli veri setleri üzerinde modelleri eğitme
Desen gruplandırmayı otomatikleştirme
YZ araçları gizlilik endişelerini nasıl ele alır?
Özel verileri göz ardı ederek
Kullanıcı izni olmadan veri toplayarak
Sıkı güvenlik politikalarıyla
Sınırsız veri paylaşımı yaparak
Statik şifreleme kullanarak
YZ araçları ile YZ olmayan araçlar arasındaki temel fark nedir?
YZ araçları daha az güvenilirdir
YZ olmayan araçlar önceden programlanmış talimatları uygular
YZ araçları tekrar eden görevleri yapamaz
YZ araçları makine öğrenimi algoritmalarından kaçınır
YZ olmayan araçlar karmaşık görevleri üstlenir
Takviye öğrenimi neye dayanır?
Rastgele veri girişine
Önceden belirlenmiş etiketlere
Basitleştirilmiş veri kümelerine
Statik modellere
Sürekli geri bildirimle gelişmeye
YZ'nin sürüş rotalarını optimize etmesine hangi özellik yardımcı olur?
Navigasyon araçları
Tahmini bakım
Otonom araçlar
Akıllı trafik ışıkları
Yol yapım YZ’si
YZ’de bir "halüsinasyon" nedir?
Donanımda bir işleme hatası
Bir veri aşımı hatası
Yanıltıcı veya hatalı bir çıktı
Sonuçları tahmin etme başarısızlığı
Eğitimsiz bir model
YZ’nin eğitimde notlandırmayı destekleme yollarından biri nedir?
Tamamen öznel notlandırmayı otomatikleştirme
Yazma becerilerini analiz etme
Çoktan seçmeli sınavlar oluşturma
Öğrenci geri bildirim hatalarını önleme
Deneme yazısı sorularını değiştirme
Konuşma YZ’sinde denetimsiz öğrenmenin rolü nedir?
Dilin bağlamsal desenlerini tanımlar
Etiketlenmiş veri kümeleri oluşturur
Geri bildirim döngülerini pekiştirir
Aşırı uyum sorunlarını önler
Kullanıcı arayüzlerini oluşturur
Eğitimde YZ kullanımının yaygın bir zorluğu nedir?
Artan donanım maliyetleri
Sorumlu kullanım sağlama
Programlama bilgisi eksikliği
Sınırlı konu entegrasyonu
Azalan öğrenci ilgisi
Denetimli öğrenmenin hangi tür veriye ihtiyacı vardır?
Anormal veri
Etiketli veri setleri
Ham, yapılandırılmamış veri
Desenli veriler
Rastgele örnekler
YZ eğitimde nasıl kötüye kullanılabilir?
Ek materyal oluşturmak için
Akademik hileyi destekleyerek
Öğrenci yaratıcılığını artırmak için
Geri bildirim kalitesini iyileştirerek
Rutin görevleri otomatikleştirerek
Sağlık sektöründe üretken YZ'nin yaygın bir kullanımı nedir?
Yeni molekül yapıları tasarlama
Hasta randevularını planlama
Tıbbi kayıtları yazma
Diyet önerileri sunma
Ameliyatları gerçekleştirme
YZ araçları erişilebilirliği nasıl artırır?
Notlandırmayı otomatikleştirerek
Metni sese çevirme özellikleri sunarak
Kaynak paylaşımını sınırlandırarak
Sınıf çeşitliliğini azaltarak
Evrensel öğrenme hızlarını teşvik ederek
YZ araçlarının öğretim hedefleriyle uyumlu olmasını ne sağlar?
Rastgele çıktılar
Önceden oluşturulmuş şablonlar
Öğretmen değerlendirmesi ve düzenlemesi
Otonom YZ değerlendirmeleri
Genel ders tasarımları
YZ, yayın hizmeti önerilerini nasıl iyileştirir?
Yalnızca kullanıcı beğenilerini analiz ederek
İnsan eleştirmenleri değiştirerek
Sadece gerçek zamanlı kullanıcı verilerini izleyerek
Denetimli ve denetimsiz öğrenmeyi kullanarak
Geçmiş kullanıcı tercihlerini depolayarak
YZ'de takviye öğrenimini en iyi şekilde tanımlayan hangisidir?
Açıkça programlama yoluyla öğrenme
Sadece önceden etiketlenmiş veriye dayanma
Pozitif ve negatif geri bildirimle eğitim
Ham verilerdeki anormallikleri tanıma
Tek işlemli yanıtları otomatikleştirme
YZ'de “Beş Büyük Fikir” nedir?
Algılama, temsiliyet, ML, doğal etkileşim, toplumsal etki
Veri işleme, etkileşim, tasarım, etik ve mantık
Optimizasyon, kategorileştirme, değerlendirme, eğitim ve devreye alma
Çeviri, iyileştirme, otomasyon, tahmin ve sonuçlar
Problem çözme, yaratıcılık, mantık, eğitim ve sonuçlar
YZ, eğitimde hangi önyargıları artırabilir?
Yalnızca istatistiksel önyargıları
Makine mantığı hatalarını
Rastgele veri desenlerini
Eğitim verilerindeki insan önyargılarını
Denetimsiz veri kümelerini
Konuşma YZ'sinde hangi zorluk öne çıkar?
Dil bilgisi düzeltmesini otomatikleştirme
İroni ve alaycılığı anlama
Kelime zorluk derecesini tahmin etme
Dil doğruluğunu artırma
Cümle yapılarını sadeleştirme
Sesli AI asistanları için denetimli öğrenme neden önemlidir?
Rastgele çıktılar oluşturur
Yalnızca görsel verileri işler
İnsan müdahalesi olmadan eğitir
Ham desenleri tanımlar
Etiketli komutlarla tahmin yapar
Takviye öğrenimi YZ araçlarını zamanla nasıl geliştirir?
Sabit yanıtları önceden programlayarak
Statik veri kümelerini kategorize ederek
Otomatik betikler oluşturarak
Kullanıcı geri bildirimlerini alarak ve uygulayarak
Etkileşim adaptasyonunu sınırlandırarak
Hangi sektör dolandırıcılık işlemlerini tespit etmek için YZ kullanır?
Tarım
Finans
Eğitim
Eğlence
Üretim
Üretken YZ çıktılarının eğitsel uyumunu sağlamak için hangi adım kritiktir?
Tarihsel bağlamı göz ardı etmek
Güvenilir kaynaklarla doğrulama yapmak
Yalnızca YZ çıktısına güvenmek
Kullanıcı düzenlemelerini önlemek
Geri bildirim entegrasyonunu en aza indirmek
Üretken YZ’nin yaygın bir sınırlaması nedir?
Halüsinasyon veya yanlış çıktılar üretme
Fiziksel girdilere aşırı bağımlılık
Rutin veri işleme başarısızlığı
Kullanıcı istemleri olmadan çalıştırma
Dil desteği eksikliği
Akıllı bir termostat hangi öğrenme yaklaşımını kullanır?
Sadece takviye öğrenimi
İşgal desenleri için denetimsiz öğrenme
Zaman yönetimi için denetimli öğrenme
Statik görevler için algoritmik mantık
Tahmin içermeyen manuel kontroller
YZ dağıtımında hangi toplumsal yön dikkate alınmalıdır?
Model ölçeklenebilirliği
Etik kaygılar
Veri şifreleme verimliliği
Süreç otomasyonu sınırları
Donanım bağımlılığı
Eğitim verilerindeki önyargılar YZ'yi nasıl etkiler?
Tahmin doğruluğunu artırır
Ayrımcı sonuçlara yol açar
Etik kaygıları ortadan kaldırır
Denetimsiz öğrenmeyi hızlandırır
Geri bildirim döngülerini basitleştirir
YZ ile YZ olmayan araçlar arasındaki temel fark nedir?
YZ araçları sabit görevleri yerine getirir
YZ olmayan araçlar önceden tanımlanmış talimatları uygular
YZ araçları kararlılık göstermez
YZ olmayan araçlar makine öğrenimi kullanır
YZ olmayan araçlar karar verme yeteneğine sahiptir
YZ, öğrenim ortamlarında kapsayıcılığı nasıl destekler?
Erişilebilirlik için metni sese çevirme araçları sunarak
Ders planlarını standartlaştırarak
Eğitim yöntemlerini sınırlayarak
Evrensel bir öğretim tarzını zorunlu kılarak
Öğrenci katılımını azaltarak
YZ’nin iş süreçlerini optimize etmesinde hangi özellik önemlidir?
Tahmin edilemez davranışları tahmin etme
Rutin ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirme
Yapılandırılmamış veri kümeleri oluşturma
İnsan müdahalesini ortadan kaldırma
Yeni YZ modellerini bağımsız olarak geliştirme
Eğitimde YZ'nin etik kullanımı için önemli bir husus nedir?
YZ’yi yalnızca özel okullarla sınırlandırma
Öğretmen değerlendirmelerini değiştirme
Öğrenci verilerinin gizliliğini ve güvenliğini sağlama
Denetimsiz otomasyonu teşvik etme
Çıktılar hakkında geri bildirimden kaçınma
Eğitimciler YZ'nin oluşturduğu içeriklerin doğruluğunu nasıl doğrular?
Tarihsel uyumu göz ardı ederek
Yalnızca önceden oluşturulmuş içerikleri kullanarak
Değerlendirme süreçlerini otomatikleştirerek
YZ çıktısına sorgusuz güvenerek
Çıktıları güvenilir kaynaklarla karşılaştırarak
