A) Benzer Entegrasyon B) Yapay Zeka C) Gelişmiş İstihbarat D) Otomatik İstihbarat
A) Bir makinenin güç tüketimini belirlemek için bir test B) Bir makinenin insandan ayırt edilemeyecek kadar zeki davranışlar sergileyebilme yeteneğinin test edilmesi C) Bir makinenin işlem hızını ölçmek için bir test D) Bir makinenin fiziksel gücünü değerlendirmek için yapılan bir test
A) Yakut B) Python C) Java D) C++
A) Makineleri manuel olarak programlamak için bir teknik B) Ağ güvenliğini iyileştirmek için bir yöntem C) Makinelerin verilerden öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka alt kümesi D) Donanım bileşenlerini bir araya getirme süreci
A) Tekrarlayan Sinir Ağı B) Düzenli Sayısal Gösterim C) Hızlı Bildirim Düğümü D) Sağlam Nöron Navigatörü
A) Bir tür makine öğrenimi algoritması B) Yapay zekanın insan zekasını ve kontrolünü aştığı varsayımsal bir gelecek noktası C) Bir hava durumu manipülasyon tekniği D) Veri karmaşıklığının bir ölçüsü
A) Doğrusal Olmayan Dilbilimsel Örüntü B) Sinirsel Öğrenme Protokolü C) Ağa Bağlı Lojistik Performans D) Doğal Dil İşleme
A) Müzik kompozisyonu için bir program B) Sanal gerçeklik oyunları için bir program C) Grafik tasarım için bir program D) İnsan kullanıcılarla konuşmayı simüle eden bir program
A) İnsan görüşünü taklit etme ve görüntü veya videolardaki nesneleri tanımlama B) Rastgele piksel desenleri oluşturma C) Ses sinyallerini analiz etme D) Bilgisayar donanım bileşenlerinin test edilmesi
A) Bilgisayar bellek kullanımını optimize etme B) Rastgele sayı üretme C) Bir grafikte en kısa yolu bulma D) Verilerdeki hataları tespit etme
A) 1980 B) 1956 C) 1965 D) 1972
A) Kuantum hesaplama B) Akıl yürütme C) Bilgi temsili D) Öğrenme
A) IBM B) Intel C) Microsoft D) OpenAI
A) Perceptron B) Evrişimsel sinir ağı C) Transformer mimarisi D) Tekrarlayan sinir ağı
A) Öneri sistemleri B) Sanal asistanlar C) Otonom araçlar D) Gelişmiş web arama motorları
A) Astronomi B) Psikoloji C) Nörobilim D) Dilbilim
A) Formal mantık B) Yapay sinir ağları C) Durum uzayı araması D) Kuantum dolaşıklığı
A) 1990'lar B) 2010'lar C) 2000'ler D) 2020'ler
A) Düşük enerji tüketimi B) Azaltılmış yazılım karmaşıklığı C) Varoluşsal riskler D) Azalan işlem gücü
A) Erken dönemdeki yapay zeka, mantıksal çıkarımlar yapamazdı. B) Herhangi bir tür eksik bilgiyi işleyemezlerdi. C) Bu algoritmalar, her adımda insan müdahalesi gerektiriyordu. D) Bu algoritmalar, problemlerin büyüklüğü arttıkça katlanarak yavaşlayan, 'kombinasyonel patlama' olarak adlandırılan bir durumla karşılaşır.
A) İnsanlar, yalnızca sezgi ve olasılıksal akıl yürütme yöntemlerini kullanır. B) İnsanlar, erken dönemdeki yapay zeka modellerine benzer şekilde, yalnızca mantıksal çıkarımlara dayanır. C) İnsanlar, adım adım çıkarımlar yapmak yerine, hızlı ve sezgisel yargılar kullanır. D) İnsanlar, önceden tanımlanmış algoritmaları izleyerek sorunları çözer.
A) Eş zamanlı olarak ulaşılması gereken birden fazla hedef. B) Belirli bir sırası olmayan, rastgele atanan görevler. C) Belirli bir hedef. D) Açık bir amaç veya tercih olmaması.
A) Pekiştirmeli öğrenme B) Denetimli öğrenme C) Transfer öğrenme D) Denetimsiz öğrenme
A) Sınıflandırma, kategorileri tahmin ederken, regresyon sayısal fonksiyonları belirler. B) Sınıflandırma, denetimsiz öğrenmenin bir türüdür. C) Sınıflandırma, sinir ağlarını kullanırken, regresyon kullanmaz. D) Regresyon, sınıflandırmaya göre daha fazla veri gerektirir.
A) Makine çevirisi B) Kelime gömme (word embedding) C) Konuşma sentezi D) Bilgi erişimi
A) Evrişimsel sinir ağları (CNN) B) Transformatörler C) Tekrarlayan sinir ağları (RNN) D) Önceden eğitilmiş üretken transformatörler (GPT)
A) Konuşma tanıma. B) Görüntü sınıflandırması. C) Metin tabanlı duygu analizi. D) Nesne takibi.
A) Yerel arama. B) Rekabetçi arama. C) Gradyan inişi. D) Parçacık sürüsü optimizasyonu.
A) Sürü zekası algoritmaları. B) Geriye yayılım algoritması. C) Amaç-araç analizi. D) Matematiksel optimizasyon.
A) Parçacık sürüsü optimizasyonu. B) Gradyan inişi. C) Karınca kolonisi optimizasyonu. D) Evrimsel hesaplama.
A) Evrimsel hesaplama. B) Parçacık sürüsü optimizasyonu. C) Tümevarım. D) Tümdengelim.
A) Sürü zekası algoritmalarını kullanır. B) Doğruluk derecelerini 0 ile 1 arasında atar. C) Optimizasyon için gradyan iniş yöntemini gerektirir. D) Çıkarım yapmak mümkün değildir, bu da onu pratik olarak çözülemez hale getirir.
A) Parçacık sürüsü optimizasyonu. B) Gradyan inişi. C) Evrimsel hesaplama. D) Karınca kolonisi optimizasyonu.
A) Markov karar süreçleri B) Kalman filtreleri C) Bayes ağları D) Dinamik karar ağları
A) Beklenti-maksimumlaştırma algoritması B) Tasarım mühendisliği C) Karar analizi D) Bilgi değeri teorisi
A) Naif Bayes sınıflandırıcısı B) Destek vektör makinesi C) K-en yakın komşu algoritması D) Karar ağacı
A) K-en yakın komşu algoritması B) Destek vektör makinesi C) Karar ağacı D) Naive Bayes sınıflandırıcısı
A) Sınıflandırıcılar B) Denetleyiciler C) Bayes ağları D) Sinir ağları
A) Destek vektör makinesi B) Naive Bayes sınıflandırıcısı C) Karar ağacı D) K-en yakın komşu algoritması
A) AlphaGo B) DALL-E C) GPT-3 D) ChatGPT
A) Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms, Microsoft B) Tesla, SpaceX, Uber, Lyft C) Coca-Cola, PepsiCo, Red Bull, Monster D) Nike, Adidas, Puma, Reebok
A) Huang Yasası. B) Gibson Yasası. C) Moore Yasası. D) Bell Yasası.
A) Jensen Huang. B) John McCarthy. C) Gordon Moore. D) Alan Turing.
A) Monte Carlo ağaç arama algoritması B) Olasılıksal modeller C) Çeşitli topolojik yaklaşımlar D) Doğal dil işleme
A) Mimari ve parametreleri gizli tutulur. B) Sürekli internet bağlantısı gerektirirler. C) Yerleşik güvenlik önlemleri, etkisiz hale getirilene kadar devre dışı bırakılabilir. D) Ticari amaçlarla kullanılamazlar.
A) Mayıs 2025 B) Şubat 2023 C) Aralık 2017 D) Temmuz 2024
A) 15 kat daha fazla B) 5 kat daha fazla C) 10 kat daha fazla D) 20 kat daha fazla
A) 2019 B) 2021 C) 2023 D) 2024
A) Geoffrey Hinton B) Elon Musk C) Bill Gates D) Tim Cook
A) %25 B) Yaklaşık %4 C) %10 D) %50
A) %10 B) %50 C) %5 D) %20
A) %75 B) %90 C) %53 D) %84
A) Alexa B) Siri C) Google Asistanı D) Cortana
A) %80 B) Tam olarak %61 C) %50 D) %75
A) Prosedürel adalet B) Tahmine dayalı adalet C) Temsil edici adalet D) Dağıtıcı adalet
A) 3,5 trilyon dolar B) 4,0 trilyon dolar C) 1,5 trilyon dolar D) 2,7 trilyon dolar
A) Dinamik Bayes ağları B) Beklenti-maksimumlaştırma algoritması C) Kalman filtreleri D) Karar teorisi
A) Karar analizi B) Gizli Markov modelleri C) Oyun teorisi D) Dinamik karar ağları
A) Microsoft B) Google DeepMind C) OpenAI D) Alibaba Group
A) Kullanıcı etkileşimini en üst düzeye çıkarmak B) İçerik çeşitliliğini artırmak C) Yanlış bilgilerin yayılmasını azaltmak D) Doğru bilgilerin yayılmasını sağlamak
A) Amerika Birleşik Devletleri B) Tayvan C) Japonya D) Singapur
A) %75 B) %50 C) %5 D) %22
A) Kenarlar B) Yüzler C) Rakamlar D) Tamam nesneler
A) Scikit-learn. B) TensorFlow. C) Keras. D) PyTorch.
A) Bayes ağları B) Denetleyiciler C) Sinir ağları D) Sınıflandırıcılar
A) Constellation Energy B) Amazon C) Microsoft D) Talen Energy
A) 9% B) 30% C) 15% D) 47%
A) Tek yönlü B) Rastgele C) Her iki yönlü D) Ters yönde
A) 2016 B) 2013 C) 2015 D) 2014
A) 7% B) 3% C) 5% D) 10%
A) AlphaTensor B) rStar-Math C) Gemini Deep Think D) Qwen-7B
A) 75% B) 53% C) 90% D) 84%
A) Oyun teorisi B) Markov karar süreçleri C) Dinamik Bayes ağları D) Tasarım mekanizmaları
A) Farklılaşmış gizlilik B) Blok zinciri teknolojisi C) Bulut depolama D) Veri şifreleme
A) Blok zinciri doğrulama B) Dijital imzalar C) Kişisel kimlik doğrulama yöntemleri D) Yapay zeka etik ilkeleri
A) AlphaTensor B) Gemini Deep Think C) rStar-Math D) Qwen2-Math
A) 5% B) 12% C) 8% D) 10%
A) İleriye yayılım (Forward propagation) B) Gradyan inişi (Gradient descent) C) Stokastik gradyan inişi (Stochastic gradient descent) D) Geriye yayılım (Backpropagation)
A) Yankı odaları B) Filtre balonları C) Onay yanlılığı D) Bilgi yoğunluğu
A) 70% B) 90% C) 30% D) 50%
A) Stephen Hawking B) Stuart J. Russell C) Eliezer Yudkowsky D) Wendell Wallach
A) Derin sahtecilik (Deepfake) B) Sahte görüntüler C) Yapay zeka kopyaları D) Sentetik medya
A) DeepMind B) Google C) Microsoft D) IBM
A) Geleneksel ateşli silah B) Siber güvenlik aracı C) Özerk ölümcül silah D) Gözetim için kullanılan insansız hava araçları (dronlar)
A) MuZero B) Deep Blue C) AlphaStar D) Watson
A) Bilgi Direktörü (CIO) B) Veri Direktörü (CDO) C) Teknoloji Direktörü (CTO) D) Otomasyon Direktörü (CAO)
A) Yapay zeka etiği B) Hesaplamalı etik C) Etik hesaplama D) Ahlaki robotik
A) $100 milyon B) $25 milyon C) $50 milyon D) $10 milyon
A) Prolog B) Gemini C) Claude D) ChatGPT
A) MuZero B) AlphaStar C) SIMA D) Pluribus
A) Gerçek zamanlı strateji oyunları. B) Jeopardy! bilgi yarışmaları. C) Poker gibi, eksik bilgiye dayalı oyunlar. D) Satranç ve Go (Wei-qi).
A) Amazon B) Apple C) Microsoft D) Google
A) Fukushima B) Susquehanna C) Palisades Nükleer Reaktörü D) Three Mile Island
A) %5 B) %7 C) %10 D) %3
A) 2028 B) 2026 C) 2025 D) 2030
A) Kelimeler arasındaki anlamsal ilişkiler temelinde metin üretmek. B) Gelecekteki hisse senedi piyasası trendlerini tahmin etmek. C) Görüntüleri analiz etmek ve yorumlamak. D) Dilleri gerçek zamanlı olarak çevirmek.
A) AlphaGo B) Watson C) MuZero D) Deep Blue
A) Eliezer Yudkowsky B) Wendell Wallach C) Stuart J. Russell D) Stephen Hawking
A) Watson B) AlphaStar C) MuZero D) Deep Blue |