wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Yapay Zekâ ve Görüntü İşleme Testi

Total questions: 25

Worksheet time: 13mins

Name
Class
Date
1.

Yapay zekâ sistemlerinin temel amacı aşağıdakilerden hangisidir?

a)

Verileri sadece saklamak

b)

Bilgisayarlara insan benzeri düşünme yeteneği kazandırmak

c)

İnterneti hızlandırmak

d)

Donanım üretmek

e)

Programlama dillerini değiştirmek

2.

Makine öğrenmesinde modelin zamanla daha iyi sonuç vermesi neye bağlıdır?

a)

Sabit kurallara

b)

Daha fazla veriyle öğrenmesine

c)

Donanım markasına

d)

İnternet bağlantısına

e)

Ekran çözünürlüğüne

3.

Etiketli verilerle yapılan öğrenme türü hangisidir?

a)

Gözetimsiz öğrenme

b)

Gözetimli öğrenme

c)

Pekiştirmeli öğrenme

d)

Derin pekiştirmeli öğrenme

e)

Evrimsel öğrenme

4.

Bir aracın görüntüsünden “araba mı değil mi” ayrımı yapmak hangi problem türüdür?

a)

Regresyon

b)

Kümeleme

c)

Sınıflandırma

d)

Optimizasyon

e)

Filtreleme

5.

Derin öğrenmenin klasik makine öğrenmesinden farkı aşağıdakilerden hangisidir?

a)

Daha az veri kullanması

b)

Özellikleri otomatik öğrenmesi

c)

Sadece metin verisiyle çalışması

d)

Etiket gerektirmemesi

e)

Daha az işlem gücü istemesi

6.

CNN yapılarında kullanılan filtrelerin temel görevi nedir?

a)

Veriyi etiketlemek

b)

Görüntüden özellik çıkarmak

c)

Gürültü eklemek

d)

Çıkış üretmek

e)

Sınıf sayısını belirlemek

7.

Pooling (havuzlama) katmanının amacı nedir?

a)

Görüntüyü büyütmek

b)

Parametre sayısını azaltmak

c)

Etiket üretmek

d)

Öğrenmeyi durdurmak

e)

Renkleri artırmak

8.

ReLU aktivasyon fonksiyonu neden sık kullanılır?

a)

Olasılık üretir

b)

Hesaplaması kolaydır

c)

Etiket sayısını artırır

d)

Gürültü ekler

e)

Öğrenmeyi kapatır

9.

Gri seviye bir görüntü kaç kanaldan oluşur?

a)

3

b)

4

c)

2

d)

1

e)

5

10.

Sobel algoritması en çok hangi işlem için kullanılır?

a)

Gürültü ekleme

b)

Kenar bulma

c)

Renk dönüştürme

d)

Sınıflandırma

e)

Veri artırma

11.

Görüntü işlemede pikseller neyi temsil eder?

a)

Renk etiketlerini

b)

Görüntünün en küçük birimini

c)

Model ağırlıklarını

d)

Sensör tipini

e)

Dosya boyutunu

12.

Üretim hattında görüntü işleme kullanmanın temel faydası nedir?

a)

Üretimi yavaşlatmak

b)

Hatalı ürünleri tespit etmek

c)

Enerji tüketimini artırmak

d)

İnsan gücünü tamamen kaldırmak

e)

Renkleri değiştirmek

13.

ADAS sistemlerinde kamera sensörleri en çok hangi bilgiyi sağlar?

a)

Ses

b)

Görsel çevre bilgisi

c)

Yakıt tüketimi

d)

Motor sıcaklığı

e)

Hız verisi

14.

Radar sensörlerinin en önemli avantajı nedir?

a)

Renk bilgisi vermesi

b)

Kötü hava koşullarında çalışabilmesi

c)

Yüksek çözünürlük sunması

d)

Etiket gerektirmemesi

e)

Yazılım kullanmaması

15.

Dropout tekniği neden uygulanır?

a)

Modeli yavaşlatmak

b)

Aşırı öğrenmeyi azaltmak

c)

Veri sayısını düşürmek

d)

Çıkışları sıfırlamak

e)

Filtreleri büyütmek

16.

Gözetimsiz öğrenmede model genellikle ne üretir?

a)

Etiketli sonuç

b)

Ödül değeri

c)

Küme yapıları

d)

Doğru–yanlış oranı

e)

Eğitim süresi

17.

K-Means algoritması hangi öğrenme türüne aittir?

a)

Gözetimli

b)

Gözetimsiz

c)

Pekiştirmeli

d)

Denetimli derin öğrenme

e)

Evrimsel

18.

Otonom araçlarda nesne tespiti en çok hangi amaçla kullanılır?

a)

Müzik önerisi

b)

Trafik güvenliği

c)

Satış analizi

d)

Yakıt fiyatı tahmini

e)

Sigorta hesaplama

19.

Bir CNN modelinde filtre sayısı arttıkça ne artar?

a)

Giriş görüntü boyutu

b)

Özellik çıkarma kapasitesi

c)

Etiket sayısı

d)

Sensör sayısı

e)

Piksel yoğunluğu

20.

Softmax fonksiyonu ne üretir?

a)

Mesafe değeri

b)

Olasılık dağılımı

c)

Gürültü

d)

Kenar bilgisi

e)

Ağırlık matrisi

21.

Pekiştirmeli öğrenmede öğrenme nasıl gerçekleşir?

a)

Etiketli veriyle

b)

Kurallarla

c)

Ödül–ceza ile

d)

Rastgele

e)

Sabit modelle

22.

Görüntü işleme sistemlerinde gerçek zamanlı çalışmanın önemi nedir?

a)

Daha büyük dosya üretmek

b)

Anında karar verebilmek

c)

Eğitim süresini uzatmak

d)

Daha fazla veri saklamak

e)

Görüntüyü büyütmek

23.

Bir modelin eğitim ve test başarımı birbirine çok yakınsa bu neyi gösterir?

a)

Aşırı öğrenme

b)

Yetersiz öğrenme

c)

Dengeli öğrenme

d)

Hatalı etiketleme

e)

Veri azlığını

24.

Otomotiv sektöründe yapay zekâ en çok hangi alanda kullanılır?

a)

Boya rengi seçimi

b)

Sürüş destek sistemleri

c)

Muhasebe işlemleri

d)

Vergi hesaplama

e)

Personel takibi

25.

Görüntü işlemede histogram neyi gösterir?

a)

Nesne sayısını

b)

Piksel yoğunluk dağılımını

c)

Filtre türlerini

d)

Etiket sayısını

e)

Sensör konumunu

Similar Resources on Wayground

Вопросы по сетевым протоколам

30 questions

Вопросы по сетевым протоколам

quiz

Worksheet

•

12th Grade