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