Yapay Zekâ Kullanım Alanları ve Alt Dalları Test...

Soru 1 ⭐

Aşağıdakilerden hangisi yapay zekânın sağlık alanındaki kullanımına örnek gösterilebilir?

💡 Çözüm

Yapay zekâ sağlık alanında röntgen ve MR görüntülerini analiz ederek hastalıkları tespit etmede kullanılır. Bu sayede doktorlara tanı koymada yardımcı olur. Diğer seçenekler farklı alanlara (ulaşım, eğlence, eğitim) aittir.

Soru 2 ⭐

Yapay zekâ, insanlar gibi gerçek anlamda düşünebilen ve duyguları olan bir sistemdir.

💡 Çözüm

Bu ifade yanlıştır. Yapay zekâ, insan zekâsını taklit eden ve belirli görevleri yerine getirmek için programlanmış sistemlerdir. Gerçek anlamda düşünme, bilinç veya duygu kapasitesine sahip değildir. Sadece verilen verileri işleyerek sonuç üretir.

Soru 3 ⭐

Günlük hayatta kullandığımız sesli asistanlar, örneğin Siri, hangi yapay zekâ alt dalı sayesinde konuşmamızı anlayıp cevap veriyor?

💡 Çözüm

Sesli asistanlar konuşmayı anlayıp cevap vermek için doğal dil işleme alt dalını kullanır. Bu alt dal, metin ve konuşmayı işleyerek anlamayı sağlar. Diğer seçenekler farklı alanlara odaklanır: bilgisayar görüsü görüntüleri, makine öğrenmesi verilerden öğrenmeyi, derin öğrenme ise karmaşık sinir ağlarını içerir.

Soru 4 ⭐

Yapay zekâ uygulamaları sadece eğlence için kullanılır, günlük hayatımızda hiçbir etkisi yoktur.

💡 Çözüm

Bu ifade yanlıştır çünkü yapay zekâ uygulamaları tıp, ulaşım, eğitim gibi birçok alanda günlük hayatımızı etkiler. Örneğin, navigasyon uygulamaları trafik tahmininde yapay zekâ kullanır.

Soru 5 ⭐

Yapay zekâ sadece filmlerdeki robotlar için kullanılır.

💡 Çözüm

Bu ifade yanlıştır çünkü yapay zekâ günlük hayatta navigasyon uygulamaları, tavsiye sistemleri gibi birçok alanda kullanılır (kazanim a). Yanılgı: Yapay zekâyı sadece robotlarla sınırlamak.

Soru 6 ⭐

Yapay zekâ sistemleri verilerden öğrenerek zamanla daha doğru tahminler yapabilir.

💡 Çözüm

Bu ifade doğrudur. Yapay zekâ sistemleri özellikle makine öğrenmesi sayesinde verileri analiz eder ve zamanla performansını artırır.

Soru 7 ⭐

Bir e-ticaret sitesinin 'Bunlar da ilginizi çekebilir' bölümünde size ürün önermesi, yapay zekânın sadece rastgele seçim yaptığı anlamına gelir.

💡 Çözüm

İfade yanlıştır. Bu öneriler, yapay zekânın geçmiş alışverişleriniz, aramalarınız ve benzer kullanıcıların tercihleri gibi verileri analiz ederek kişiselleştirilmiş tahminler yapması sonucu oluşur.

Soru 8 ⭐

Aşağıdakilerden hangisi bir yapay zekâ uygulamasına örnek değildir?

💡 Çözüm

Yapay zekâ uygulamaları; sesli asistanlar (Siri, Google Asistan), öneri sistemleri (Netflix, Spotify) ve yüz tanıma gibi sistemleri kapsar. Hesap makinesi ise sabit matematiksel işlemleri yerine getiren, öğrenme ya da karar verme yeteneği olmayan basit bir araçtır. Bu nedenle hesap makinesi yapay zekâ uygulaması değildir.

Soru 9 ⭐

Görüntü işleme, yapay zekânın sadece fotoğrafları depolamak için kullandığı bir alt dalıdır.

💡 Çözüm

İfade yanlıştır. Görüntü işleme, yapay zekânın fotoğraf veya videolardaki nesneleri tanıma, yüzleri ayırt etme, hareketleri analiz etme gibi görevler için kullandığı bir alt daldır; sadece depolama değildir.

Soru 10 ⭐

Aşağıdakilerden hangisi bir yapay zekâ uygulaması değildir?

💡 Çözüm

Yapay zekâ uygulamaları, insan zekâsını taklit eden sistemlerdir. Hesap makinesi basit matematiksel işlemler yapar, öğrenme veya karar verme yeteneği yoktur. Diğer seçenekler (sesli asistan, yüz tanıma, öneri sistemi) yapay zekâ örnekleridir.

Soru 11 ⭐

Yapay zekâ sistemleri yalnızca robotlarda kullanılır; telefonlarda ya da bilgisayarlarda kullanılmaz.

💡 Çözüm

Bu ifade yanlıştır. Yapay zekâ; akıllı telefonlardaki asistanlar, sosyal medya algoritmaları, arama motorları ve çeviri uygulamaları gibi pek çok farklı cihaz ve platformda kullanılmaktadır. Robotlar bu alanın yalnızca küçük bir bölümünü oluşturur.

Soru 12 ⭐

Aşağıdakilerden hangisi yapay zekâ kullanım alanlarından biridir?

💡 Çözüm

Yapay zekâ; sesli asistanlar, yüz tanıma sistemleri ve öneri sistemleri gibi alanlarda kullanılır. Bilgisayarın sadece açılıp kapanması yapay zekâ değildir. Bu nedenle doğru cevap sesli asistanlardır.

Soru 13 ⭐

Evde kullanılan sesli asistan (örneğin Siri veya Alexa), hangi yapay zekâ alt dalı ile ses komutlarını anlayıp cevap verir?

💡 Çözüm

Sesli asistanlar doğal dil işleme (NLP) alt dalını kullanır çünkü konuşma dilini analiz eder, anlar ve doğal yanıt üretir. Bu, yapay zekâ uygulamalarının alt boyutlara göre gruplandırılmasına örnektir (kazanim c).

Soru 14 ⭐

Yapay zekâ içeren bir elektrikli süpürge, evin haritasını çıkarırken sensörlerden gelen verileri kullanır.

💡 Çözüm

Doğrudur. Robot süpürgeler çevrelerini algılamak ve engellerden kaçınmak için sensör verilerini yapay zekâ algoritmalarıyla işlerler.

Soru 15 ⭐⭐

Netflix gibi platformlarda 'Sana göre film önerileri' özelliği hangi yapay zekâ uygulamasını kullanır?

💡 Çözüm

Öneri sistemleri makine öğrenmesi ile kullanıcı tercihlerini öğrenerek öneri yapar. Günlük hayat bağlantısı sağlar ve uygulamaları belirleme kazanimını (a) ölçer.

Soru 16 ⭐⭐

Bir alışveriş sitesinin, daha önce baktığınız ürünlere göre size yeni ürünler önermesi yapay zekânın hangi özelliği ile ilgilidir?

💡 Çözüm

Alışveriş siteleri geçmiş verileri analiz ederek tahmin yapar ve öneri sunar. Bu durum makine öğrenmesi ile ilgilidir. Çünkü sistem verilerden öğrenerek öneri üretir.

Soru 17 ⭐⭐

Yapay zekâ sadece bilgisayar oyunlarında kullanılır.

💡 Çözüm

Bu ifade yanlıştır. Yapay zekâ sağlık, eğitim, ulaşım ve güvenlik gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Sadece oyunlarla sınırlı değildir.

Soru 18 ⭐⭐

Bir akıllı telefonun kamerasını bir çiçeğe doğrulttuğunuzda çiçeğin türünü anında ekrana getirmesi, yapay zekânın hangi alt dalı ile en doğrudan ilişkilidir?

💡 Çözüm

Görüntü işleme (Computer Vision), bilgisayarların görsel dünyayı anlamlandırmasını sağlar. Nesne tanıma bu alanın temel bir uygulamasıdır.

Soru 19 ⭐⭐

Yapay zekâ sistemleri sadece önceden programlanmış komutları yerine getirir, yeni durumlara göre kendi kendine öğrenme yeteneğine sahip değildir.

💡 Çözüm

Bu ifade yanlıştır. Yapay zekâyı geleneksel yazılımlardan ayıran en büyük fark, makine öğrenmesi yoluyla verilerden öğrenip kendini geliştirebilmesidir.

Soru 20 ⭐⭐

Hastanelerde doktorlara hastalık teşhisinde yardımcı olan yapay zekâ sistemleri, hangi kullanım alanında yer alır?

💡 Çözüm

Bu sistemler tıp alanında yer alır çünkü yapay zekâ tıbbi görüntüleri analiz ederek teşhis destekler. Eğitimde öğrenme araçları, ulaşımda navigasyon, eğlencede oyunlar için kullanılır.

Soru 21 ⭐⭐

Yapay zekâ uygulamaları veri, algoritma ve işlemci gibi bileşenlerle çalışır.

💡 Çözüm

Bu ifade doğrudur çünkü yapay zekâ sistemleri verilerden öğrenir, algoritmalarla işler ve işlemcilerle hesaplar. Bu bileşenler birbirleriyle ilişkilidir.

Soru 22 ⭐⭐

Hangi seçenekte yapay zekânın çalışmasını sağlayan temel bileşenler birlikte verilmiştir?

💡 Çözüm

Yapay zekâ sistemleri, büyük miktarda veri (data), bu veriyi işleyecek algoritmalar ve bunları çalıştıracak güçlü donanım (işlemci/bellek) olmak üzere üç temel bileşene ihtiyaç duyar.

Soru 23 ⭐⭐

Elif, telefonundaki sesli asistana 'Yarın hava nasıl olacak?' diye sorduğunda asistan ona hava durumunu söylüyor. Bu uygulamada yapay zekânın hangi alt dalı kullanılmaktadır?

💡 Çözüm

Sesli asistanlar, kullanıcının sesini algılayıp anlamlandırarak yanıt verir. Bu işlem 'Doğal Dil İşleme (NLP)' alt dalı sayesinde gerçekleşir. Doğal dil işleme, yapay zekânın insan dilini anlamasını ve yanıt üretmesini sağlar.

Soru 24 ⭐⭐

Makine öğrenmesi, yapay zekânın verilerden öğrenerek kendini geliştirmesini sağlayan bir alt dalıdır.

💡 Çözüm

Bu ifade doğrudur. Makine öğrenmesi, yapay zekânın önemli alt dallarından biridir. Sistemin açıkça programlanmadan verilerden örüntüler öğrenmesini ve bu öğrendiklerini yeni durumlara uygulamasını sağlar.

Soru 25 ⭐⭐

Yapay zekâ uygulamaları sadece veri girişi ile çalışır, insan müdahalesi gerektirmez.

💡 Çözüm

Yanlış, çünkü bileşenler veri girişi, model eğitimi ve insan denetimi içerir (kazanim b). Kavram yanılgısı: Yapay zekânın tamamen otonom olduğunu sanmak.

Soru 26 ⭐⭐

Bir müzik uygulaması, kullanıcının dinleme geçmişine bakarak yeni şarkılar öneriyor. Bu uygulama yapay zekânın hangi alt dalını kullanmaktadır?

💡 Çözüm

Makine öğrenmesi, sistemlerin geçmiş verilerden öğrenerek gelecekteki kararlarını iyileştirmesini sağlar. Müzik uygulaması, kullanıcının geçmiş davranışlarını analiz ederek öneri ürettiği için bu makine öğrenmesinin bir uygulamasıdır. Robotik, görüntü işleme veya uzman sistemler bu senaryoya uymamaktadır.

Soru 27 ⭐⭐

Yapay zekâ, yalnızca kendisine önceden yazılan kuralları takip eder; yeni verilerden öğrenemez.

💡 Çözüm

Bu ifade yanlıştır. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi yapay zekâ alt dalları, sisteme açıkça kural yazılmadan verilerden örüntüler öğrenebilir ve zamanla performansını artırabilir. Yalnızca kural tabanlı sistemler (uzman sistemler) önceden yazılan kurallara bağlıdır.

Soru 28 ⭐⭐

Bir hastanede yapay zekâ, röntgen görüntülerini inceleyerek hastalık belirtilerini tespit ediyor. Bu uygulama yapay zekânın hangi kullanım alanına girmektedir?

💡 Çözüm

Röntgen gibi tıbbi görüntülerin analizi, sağlık alanında yapay zekâ kullanımına örnektir. Yapay zekâ burada hem bilgisayarlı görü (görüntü analizi) hem de makine öğrenmesi kullanır. Ulaşım, eğlence veya tarım sektörüne bu senaryo uymaz.

Soru 29 ⭐⭐⭐

Ahmet, bir video platformunda film izledikten sonra platform ona benzer filmler öneriyor. Bu durumda yapay zekâ sistemi nasıl çalışmaktadır?

💡 Çözüm

Öneri sistemleri, kullanıcının geçmiş davranışlarını (izlediği filmler, beğenileri) analiz ederek benzer içerikleri tahmin eder. Bu sistemler makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak kullanıcı tercihlerinden örüntüler çıkarır ve kişiselleştirilmiş öneriler sunar.

Soru 30 ⭐⭐⭐

Yapay zekânın 'öğrenme' sürecinde en kritik olan bileşen aşağıdakilerden hangisidir?

💡 Çözüm

Yapay zekâ algoritmaları, örüntüleri tanımak ve tahminlerde bulunmak için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar. Veri olmadan öğrenme gerçekleşmez.

Soru 31 ⭐⭐⭐

Bir trafik uygulamasının, yoğunluğu tahmin ederek alternatif yol önermesi hangi süreci gösterir?

💡 Çözüm

Trafik uygulaması geçmiş ve anlık verileri analiz ederek tahmin yapar ve karar üretir. Bu durum veriden öğrenme ve tahmin sürecini gösterir. Yani makine öğrenmesi temelli bir yapay zekâ uygulamasıdır.

Soru 32 ⭐⭐⭐

Bir öğrencinin, "Robot olan her şey yapay zekâdır." ifadesi hangi seçenekte doğru şekilde değerlendirilmiştir?

💡 Çözüm

Her robot yapay zekâ içermez. Bazı robotlar önceden programlanmış basit komutlarla çalışır. Yapay zekâ ise öğrenme ve karar verme yeteneği içerir. Bu nedenle ifade yanlıştır ve bu bir kavram yanılgısıdır.

Soru 33 ⭐⭐⭐

Yapay zekâ alt dalları arasında derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt kümesidir.

💡 Çözüm

Bu ifade doğrudur çünkü derin öğrenme, makine öğrenmesinin sinir ağlarına dayalı ileri bir yöntemidir. Analiz düzeyinde, alt boyutları gruplandırmayı gerektirir.

Soru 34 ⭐⭐⭐

Bir yapay zekâ uygulamasının alt boyutlara göre gruplandırılmasında, Netflix'in film önerileri hangi alt dala örnektir? (Kavram yanılgısı: YZ'nin her şeyi kendi başına yaptığı düşüncesi)

💡 Çözüm

Netflix önerileri makine öğrenmesine örnektir çünkü kullanıcı verilerinden öğrenerek tahmin yapar. Kavram yanılgısı olarak, YZ'nin veri olmadan kendi başına öğrendiğini düşünmek yanlıştır; aslında veri ve algoritma gereklidir. Diğer seçenekler farklı: doğal dil işleme metin için, bilgisayar görüsü görüntü için, robotik fiziksel hareket için.

Soru 35 ⭐⭐⭐

Zeynep, bir e-ticaret sitesinde spor ayakkabı aradı. Birkaç gün sonra farklı bir web sitesinde de spor ayakkabı reklamları çıkmaya başladı. Bu durumu en iyi açıklayan yapay zekâ bileşeni hangisidir?

💡 Çözüm

Bu senaryo, kullanıcının davranış verilerini (arama geçmişi, tıklamalar) analiz ederek kişiselleştirilmiş reklamlar sunan öneri/hedefleme algoritmalarını açıklar. Bu sistemler makine öğrenmesi tabanlıdır ve kullanıcı profilini öğrenerek ilgili içerikler gösterir. Veri analizi ve makine öğrenmesi burada birlikte çalışır. Kavram yanılgısı: Bu bir 'tesadüf' değil, kasıtlı veri tabanlı bir yapay zekâ sürecidir.

Soru 36 ⭐⭐⭐

Bir yapay zekâ sisteminin 'Yüz Tanıma' yapabilmesi için sırasıyla hangi süreçlerden geçmesi beklenir? (Analiz Sorusu)

💡 Çözüm

Önce sensör/kamera ile veri toplanır, sonra bu veri işlenir ve analiz edilir, en son karar/tanıma aşamasına geçilir.

Soru 37 ⭐⭐⭐

Bir otonom (sürücüsüz) araç, önüne çıkan bir yayayı fark edip duruyor. Bu aracın kullandığı yapay zekâ alt dalı aşağıdakilerden hangisidir?

💡 Çözüm

Otonom araçların yayayı fark edebilmesi için kameradan aldığı görüntüyü işlemesi ve 'bu bir yayadır' diyerek tanıması gerekir. Bu işlem, görüntü işleme alt dalının temel görevidir. Ayrıca karar verme ve hareket için robotik ve diğer dalları da kullanır, ancak tanıma kısmı görüntü işlemedir.

Soru 38 ⭐⭐⭐

Otonom araçlar (kendi kendine giden arabalar) hangi yapay zekâ alt dalını öncelikle kullanır?

💡 Çözüm

Robotik ve görsel tanıma birleşimiyle çevre algılar ve karar verir. Analiz düzeyi soru olup, bileşen ilişkilendirmeyi (b) ve gruplamayı (c) ölçer.

Soru 39 ⭐⭐⭐

Bir yapay zekâ uygulaması, sadece bir alt daldan (örneğin sadece görüntü işleme) oluşur ve diğer dalları kullanmaz.

💡 Çözüm

İfade yanlıştır. Gerçek hayattaki çoğu yapay zekâ uygulaması birden fazla alt dalı bir arada kullanır. Örneğin akıllı bir hoparlör, sesli komutunuzu anlamak için doğal dil işleme, size görsel bir cevap vermek için görüntü işleme ve internete bağlanıp işlem yapmak için farklı bileşenler kullanır.

Soru 40 ⭐⭐⭐

Aşağıdakilerden hangisi bir 'kavram yanılgısı' olarak değerlendirilebilir?

💡 Çözüm

Çoğu kişi yapay zekâyı sadece insana benzeyen robotlar sanır; ancak arama motorları veya filtreler gibi görünmez yazılımlar da yapay zekâdır.

Soru 41 ⭐⭐⭐

Aşağıdakilerden hangisi yapay zekâ bileşenlerini yanlış ilişkilendirir? (Analiz sorusu)

💡 Çözüm

C şıkkı yanlış çünkü makine öğrenmesi veriyle öğrenir, kural yazmaya gerek yok. Kavram yanılgısını ölçer ve bileşen ilişkilendirmeyi (b) analiz ettirir.

Soru 42 ⭐⭐⭐

Bir yapay zekâ sistemi, binlerce kedi ve köpek fotoğrafını inceleyerek yeni gördüğü bir hayvanın kedi mi köpek mi olduğunu tahmin edebiliyor. Bu sistemin çalışması için hangi bileşen zorunludur?

💡 Çözüm

Yapay zekâ sistemlerinin öğrenmesi ve doğru tahminler yapabilmesi için büyük miktarda veri ile eğitilmesi gerekir. Veri, yapay zekânın temel bileşenlerinden biridir. Sistem ne kadar çok ve kaliteli veriyle eğitilirse o kadar başarılı sonuçlar üretir.