YAPAY ZEKÂ TEMELLERİ · Başlangıç
AI Temelleri Testi
Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve üretken yapay zekâ arasındaki ilişkiyi, model türlerini ve sorumlu kullanımı ölçen giriş testi.
- Soru
- 7
- Süre
- 8 dk
- Ölçülen beceri
- 5
- Seviye
- Başlangıç
Kimler çözmeli?
Alana yeni başlayan herkes; teknik geçmiş gerektirmez.
Ölçülen beceriler
- Kavram ayrımı
- Model türleri
- Sorumlu kullanım
- Risk değerlendirme
- Kullanım alanı eşleştirme
Testi çöz
Her cevaptan sonra doğru yanıt ve açıklaması gösterilir. Sonuçta beceri bazlı kırılım ve eksik alan önerisi alırsın.
7 soruluk testi çözmeye hazır mısın?
Her cevaptan sonra doğru yanıt ve açıklaması gösterilir. Sonuçta beceri bazlı kırılım ve eksik alanlar için öneri alırsın.
Bu test neyi ölçüyor?
Test sonrası ne bildiğini değil, hangi beceride eksik olduğunu görürsün.
- 01
Temel kavramları doğru ve birbirinden ayırarak kullanmak
- 02
Bir göreve hangi model türünün uygun olduğunu seçmek
- 03
Model çıktısına ne zaman güvenilmeyeceğini bilmek
Sorular sayfada görünür
Eğitim içeriği JavaScript arkasına gizlenmez. Aşağıdaki üç örnek soru, doğru cevapları ve açıklamalarıyla birlikte taranabilir durumdadır.
- Soru 01ai_001Terminoloji · Başlangıç · Kavram ayrımı
Makine öğrenmesi ile yapay zekâ arasındaki ilişki nedir?
- AAynı şeyin iki farklı adıdır
- BMakine öğrenmesi, yapay zekânın bir alt alanıdır
- CYapay zekâ, makine öğrenmesinin bir alt alanıdır
- Dİkisi birbirinden tamamen bağımsız alanlardır
Açıklama
Yapay zekâ, makine zekâsı üretmeyi amaçlayan geniş bir alandır; makine öğrenmesi ise bunu veriden örüntü çıkararak yapan alt alandır. Kural tabanlı uzman sistemler de yapay zekâdır ama makine öğrenmesi değildir.
- Soru 02ai_004Öğrenme türleri · Başlangıç · Model türleri
Etiketlenmiş veri olmadan veri içindeki grupları bulmaya çalışan yaklaşım hangisidir?
- ADenetimli öğrenme
- BDenetimsiz öğrenme
- CPekiştirmeli öğrenme
- DTransfer öğrenme
Açıklama
Denetimsiz öğrenmede hedef etiket yoktur; model verinin kendi yapısını (kümeler, boyut indirgeme) çıkarır. Denetimli öğrenme etiket gerektirir, pekiştirmeli öğrenme ödül sinyali ile çalışır.
- Soru 03ai_007Üretken modeller · Başlangıç · Kavram ayrımı
Bir dil modeli neden "bilgi veritabanı" gibi davranmaz?
- AÇok fazla veriyle eğitildiği için karışır
- BEn olası devamı üreten bir olasılık modelidir; doğruluğu garanti etmez
- CYalnızca İngilizce bildiği için Türkçe bilgiyi kaybeder
- DVeritabanı bağlantısı olmadığı için hiç bilgi taşımaz
Açıklama
Model, eğitim verisindeki istatistiksel örüntüye göre en olası devamı üretir. Bilmediği bir konuda da akıcı ve olası görünen metin üretebilir; bu, halüsinasyonun temel nedenidir.
Hallucination girdisini oku
Skor nasıl okunur?
AI Curious
0–35
Kavramları duymuş, henüz haritası yok.
AI Explorer
36–60
Temelleri biliyor, uygulamada boşluklar var.
AI Practitioner
61–80
Uygulama kurabiliyor, değerlendirme eksik.
AI Builder
81–100
Üretim sistemi kurabiliyor ve ölçebiliyor.
Ölçmeye devam et
- Yapay Zekâ TemelleriYapay Zekâ Temelleri Testi — İleri6 soru · 15 dk
- Yapay Zekâ TemelleriYapay Zekâ Temelleri Testi — Orta6 soru · 12 dk
- Derin ÖğrenmeDeep Learning Testi6 soru · 12 dk
- Derin ÖğrenmeDerin Öğrenme Testi — Orta6 soru · 12 dk
- Üretken Yapay ZekâGenerative AI Testi6 soru · 9 dk
- Makine ÖğrenmesiMachine Learning Testi7 soru · 12 dk
LEARN
Eksik çıkan beceriyi kapat
Test sonucun beceri grafiğine işlenir; sistem hangi dersle devam etmen gerektiğini söyler.