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