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