Giriş

Bir AI mülakatına hazırlanıyor ve ilk 50'nin kapsamlı bir listesini mi arıyorsunuz? AI görüşme soruları? Başka yerde arama! Bu kılavuz, yapay zekanın çeşitli yönlerini kapsayan çeşitli soruları derlemiştir. İster iş arayan, ister öğrenci olun, ister sadece AI hakkında meraklı olun, bu soru koleksiyonu, bilginizi tazelemenize ve AI mülakatınızda başarılı olmanıza yardımcı olacaktır. Bu sorular, giriş seviyesinden ileri konulara kadar AI anlayışınızı test edecektir. 

En İyi 50 AI Mülakat Sorusu 

Röportajınızı tamamlamanız için en iyi 50 Yapay Zeka Mülakat Sorusunun bir listesi burada. Yapay zekanın heyecan verici dünyasına dalmaya ve başarılı bir mülakat sonucu için kendinizi donatmaya hazırlanın.

Yapay Zeka Temel Düzey Mülakat Soruları

S1. Yapay Zeka Nedir?

Cevap: Yapay Zeka (AI), problem çözme, öğrenme ve karar verme gibi tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri gerçekleştirmelerini sağlayan makinelerde insan zekasının simülasyonunu ifade eder.

S2. Yapay zekada veri ön işlemenin önemini açıklayın.

Cevap: Veri ön işleme Kalitesini ve yapay zeka algoritmalarına uygunluğunu sağlamak için ham verileri temizlemeyi, dönüştürmeyi ve düzenlemeyi içerdiği için yapay zekada çok önemlidir. Yapay zeka modellerinin doğruluğunu ve verimliliğini artırarak paraziti ortadan kaldırmaya, eksik değerleri işlemeye, verileri standartlaştırmaya ve boyutsallığı azaltmaya yardımcı olur.

S3. Aktivasyon fonksiyonlarının sinir ağlarındaki rolü nedir?

Cevap: Aktivasyon fonksiyonları hayati bir rol oynar nöral ağlar modele doğrusal olmayan özellikler ekleyerek. Girdilerin ağırlıklı toplamını dönüştürerek bir nöronun çıktısını belirlerler. Aktivasyon işlevleri, sinir ağlarının karmaşık ilişkileri modellemesini, doğrusal olmamayı tanıtmasını ve eğitim sırasında öğrenmeyi ve yakınsamayı kolaylaştırmasını sağlar.

S4. Denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenmeyi tanımlayın.

Cevap: Denetimli öğrenme giriş verilerinin karşılık gelen istenen çıktılar veya hedeflerle eşleştirildiği etiketli örnekler kullanılarak bir modelin eğitilmesini içerir. Denetimsiz öğrenme etiketlenmemiş verilerde kalıplar veya yapılar bulmayı içerir. Takviye öğrenimi bir aracıyı karar vermesi ve bir ortamdaki eylemlerinden öğrenmesi için eğitmek için ödülleri ve cezaları kullanır.

S5. Makine öğreniminde boyutsallığın laneti nedir?

Yanıt: Boyutsallığın laneti, yüksek boyutlu verilerle uğraşmanın zorluklarını ifade eder. Boyut sayısı arttıkça, veriler giderek seyrekleşir ve veri noktaları arasındaki mesafe daha az anlamlı hale gelir, bu da analiz etmeyi ve doğru modeller oluşturmayı kolaylaştırır.

S6. AI'da kullanılan farklı arama algoritmaları nelerdir?

Yanıt: Yapay zekada kullanılan farklı arama algoritmaları arasında önce derinlik araması, önce genişlik araması, tek tip maliyet araması, A* araması, buluşsal arama ve genetik algoritmalar bulunur. Bu algoritmalar, arama alanını sistematik olarak keşfederek problem çözme görevlerinde optimal veya optimale yakın çözümler bulmaya yardımcı olur.

S7. Genetik algoritma kavramını açıklar.

Cevap: Genetik algoritmalar doğal seçilim ve evrimden ilham alan arama ve optimizasyon algoritmalarıdır. Potansiyel çözümlerden oluşan bir popülasyon oluşturmayı ve nesiller boyunca çözümleri geliştirmek ve iyileştirmek için seçim, çaprazlama ve mutasyon gibi genetik operatörleri yinelemeli olarak uygulamayı içerirler.

S8. AI'nın zorluklarını ve sınırlamalarını tartışın.

Yanıt: AI, karmaşık modellerde açıklanabilirlik eksikliği, önyargı ve mahremiyetle ilgili etik kaygılar, insan benzeri zekanın sınırlı anlaşılması ve işten çıkarma üzerindeki potansiyel etki gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Sınırlamalar, belirsiz veya yeni durumlarla başa çıkamamayı, çok miktarda yüksek kaliteli veriye güvenmeyi ve belirli AI teknikleri için hesaplama sınırlamalarını içerir.

Daha Fazla Bilgi: AI'nın Avantajları ve Dezavantajları

Yapay Zeka Orta Düzey Mülakat Soruları

S9. Farklı sinir ağları türleri nelerdir?

Cevap: Farklı sinir ağları türleri şunları içerir: ileri beslemeli sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler), evrişimli sinir ağları (CNN'ler)ve kendi kendini organize eden haritalar (SOM'lar). Her tür, belirli veri türlerini işlemek ve farklı türdeki sorunları çözmek için tasarlanmıştır.

S10. Transfer öğrenimi nedir ve yapay zekada nasıl faydalıdır?

Cevap: Öğrenmeyi aktar bir görevden veya alandan öğrenilen bilginin farklı ancak ilgili bir görev veya alana uygulandığı bir yapay zeka tekniğidir. Modellerin önceden eğitilmiş ağırlıklardan ve mimarilerden yararlanmasına izin vererek, kapsamlı eğitim verileri ve hesaplama ihtiyacını azaltır. Transfer öğrenimi, özellikle sınırlı veri içeren senaryolarda daha hızlı model geliştirme ve gelişmiş performans sağlar.

S11. Tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) kavramını tartışın.

Cevap: Tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) gibi sıralı verileri işlemek için tasarlanmış bir tür sinir ağıdır. Zaman serisi veya doğal dil. RNN'ler, önceki girdilerden gelen bilgileri tutmalarını ve kullanmalarını sağlayan geri bildirim bağlantılarını kullanır. RNN'ler dil çevirisi, konuşma tanıma ve duyguları analiz görevler.

S12. Evrişimli sinir ağları (CNN'ler) nedir?

Cevap: Evrişimli sinir ağları (CNN'ler) resimler veya videolar gibi ızgara benzeri verileri işlemek için tasarlanmıştır. CNN'ler, giriş verilerinden ilgili özellikleri otomatik olarak öğrenmek ve çıkarmak için evrişimli katmanlar kullanır. CNN'ler aşağıdaki gibi görevlerde yaygın olarak kullanılmaktadır: görüntü sınıflandırması, nesne algılama, ve görüntü üretimi.

S13. Doğal dil işleme (NLP) kavramını açıklar.

Cevap: Doğal Dil İşleme (NLP) bilgisayarlar ve insan dili arasındaki etkileşime odaklanan bir yapay zeka alanıdır. İnsan dilini işlemek, anlamak ve oluşturmak için teknikler ve algoritmalar içerir ve aşağıdaki gibi görevleri mümkün kılar: duyguları analiz, metin özeti, makine çevirisi ve chatbots.

S14. Takviyeli öğrenme nasıl çalışır?

Cevap: Takviye öğrenimi bir aracının bir ortamla etkileşime girerek karar vermeyi öğrendiği bir makine öğrenimi türüdür. Temsilci, eylemlerine dayalı olarak ödül veya ceza şeklinde geri bildirim alır ve zaman içinde kümülatif ödülü en üst düzeye çıkarmayı amaçlar. Takviyeli öğrenme genellikle otonom sistemlerde, oyun oynamada ve robotikte kullanılır.

S15. Derin öğrenme ile makine öğrenimi arasındaki farkı tartışın.

Cevap: Derin öğrenme çoklu gizli katmanlara sahip yapay sinir ağlarını kullanan makine öğreniminin bir alt alanıdır. Modellerin, verilerin hiyerarşik temsillerini otomatik olarak öğrenmesini sağlayarak karmaşık görevlerde gelişmiş performansa yol açar. Makine öğrenmeÖte yandan, hem sığ hem de derin öğrenme algoritmaları dahil olmak üzere daha geniş bir teknik yelpazesini kapsar.

S16. Yapay zekanın robotik ve otomasyondaki rolü nedir?

Cevap: AI çok önemli bir rol oynar robotik ve otomasyon makinelerin otonom olarak algılamasını, akıl yürütmesini ve hareket etmesini sağlayarak. AI algoritmaları ve teknikleri, robot algısını, planlamasını, kontrolünü ve karar verme yeteneklerini geliştirir. Bu, endüstriyel otomasyon, otonom araçlar, dronlar ve akıllı ev cihazlarında ilerlemelere yol açtı.

S17. Bilgisayarla görme kavramını açıklar.

Cevap: Bilgisayar görüşü makinelerin resimler ve videolar gibi görsel verileri yorumlamasını ve anlamasını sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Görüntü tanıma, nesne algılama, görüntü segmentasyonu ve video analizi için algoritmalar içerir. Bilgisayar görüşü, gözetleme, otonom sürüş, tıbbi görüntüleme ve artırılmış gerçeklik dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda kullanılır.

S18. Yapay zeka geliştirme ve dağıtımındaki etik hususlar nelerdir?

Yanıt: Yapay zeka geliştirme ve dağıtımındaki etik hususlar, önyargı ve adalet, mahremiyet ve veri koruma, şeffaflık ve açıklanabilirlik, hesap verebilirlik ve yapay zekanın istihdam üzerindeki etkisini içerir. Etik yapay zekanın sağlanması, sorumlu veri işlemeyi, algoritmik şeffaflığı, önyargıları ele almayı ve yapay zeka sistemlerinin toplumsal etkisini aktif olarak dikkate almayı içerir.

S19. AI dolandırıcılık tespiti ve siber güvenlikte nasıl kullanılır?

Cevap: AI, dolandırıcılık tespitinde kullanılır ve siber güvenlik büyük hacimli verilerdeki kalıpları, anormallikleri ve şüpheli etkinlikleri belirlemek için. Makine öğrenimi algoritmaları dolandırıcılık kalıplarını ve davranışlarını tanımak, kuruluşların dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmesine ve önlemesine, hassas bilgileri korumasına ve siber güvenlik savunmalarını güçlendirmesine yardımcı olmak için geçmiş veriler konusunda eğitilirler.

S20. Öneri sistemleri kavramını açıklar.

Cevap: Öneri sistemleri kullanıcılara tercihlerine ve davranışlarına göre kişiselleştirilmiş öneriler sunan yapay zeka sistemleridir. Bu sistemler, kullanıcı verilerini analiz etmek ve e-ticaret, akış hizmetleri ve içerik platformları gibi çeşitli alanlarda ilgili önerilerde bulunmak için işbirlikçi filtreleme, içerik tabanlı filtreleme ve hibrit yaklaşımlar kullanır.

S21. AI'daki gelecekteki eğilimleri ve gelişmeleri tartışın.

Yanıt: Yapay zekadaki gelecekteki eğilimler ve gelişmeler arasında açıklanabilir yapay zekanın sürekli gelişimi, çeşitli sektörlerde yapay zeka güdümlü otomasyon, doğal dil işleme ve anlamadaki ilerlemeler, iyileştirilmiş yapay zeka-insan işbirliği, yapay zekanın uç bilgi işlem ve IoT cihazlarıyla entegrasyonu ve yapay zeka teknolojilerinin etik ve sorumlu dağıtımı yer alıyor.

Daha Fazla Bilgi: Uzmanlar Yapay Zekanın Geleceğini Bu Şekilde Tahmin Ediyor

Yapay Zeka Senaryo Tabanlı Mülakat Soruları

S22. Bir telekom şirketi için müşteri kaybını tahmin etmek için bir AI sistemini nasıl tasarlarsınız?

Cevap: Müşteri için bir AI sistemi tasarlamak kayıp tahmini bir telekom şirketinde demografi, kullanım kalıpları ve hizmetle ilgili bilgiler dahil geçmiş müşteri verilerini toplardım. İlgili özellikleri seçerek verileri önceden işler ve özellik mühendisliği yapardım. Ardından, lojistik regresyon, rastgele orman veya sinir ağları gibi denetimli öğrenme tekniklerini kullanarak bir makine öğrenimi modeli eğitirdim. Model, verilerden kayıp modellerini öğrenecektir. Son olarak, uygun ölçümleri kullanarak modelin performansını değerlendirecek ve müşteri kaybını gerçek zamanlı olarak tahmin etmek için konuşlandırarak telekom şirketinin müşterileri elde tutmak için proaktif önlemler almasına olanak tanıyacaktım.

S23. Tedarik zinciri yönetimini optimize etmek için yapay zekayı nasıl uygulayacağınızı açıklayın.

Cevap: Optimize etmek için yapay zekayı uygulama Tedarik zinciri yönetimi satış, envanter ve lojistik gibi çeşitli kaynaklardan veri toplamayı ve entegre etmeyi içerir. Bu veriler daha sonra makine öğrenimi, optimizasyon algoritmaları ve tahmine dayalı analitik dahil olmak üzere yapay zeka teknikleri kullanılarak analiz edilir. AI, talep tahmini, envanter optimizasyonu, rota optimizasyonu, kestirimci bakım ve gerçek zamanlı izlemeye yardımcı olabilir. Tedarik zinciri yöneticileri yapay zekadan yararlanarak daha doğru tahminler yapabilir, operasyonları kolaylaştırabilir, maliyetleri azaltabilir ve genel verimliliği ve müşteri memnuniyetini artırabilir.

S24. Görüntülerdeki nesneleri tanımlamak ve sınıflandırmak için bir AI sistemi tasarlayın.

Yanıt: Görüntülerde nesne tanımlama ve sınıflandırma için bir yapay zeka sistemi tasarlamak için derin öğrenme teknikleri, özellikle evrişimli sinir ağları (CNN'ler) kullanırdım. İlk önce, etiketli nesnelerle büyük bir görüntü veri kümesi toplar ve bunlara açıklama eklerdim. Ardından, transfer öğrenme ve veri artırma gibi teknikleri kullanarak bu veri kümesi üzerinde bir CNN modeli eğitecektim. Eğitilen model, yeni görüntülerdeki nesneleri doğru bir şekilde algılayıp sınıflandırarak görüntü analizi, nesne tanıma ve bilgisayarla görme uygulamaları gibi görevler için değerli bilgiler ve otomasyon sağlayabilir.

S25. Otonom sürüş için bir AI sistemini nasıl geliştirirsiniz?

Yanıt: Otonom sürüş için bir AI sistemi geliştirmek, birden fazla bileşen içerir. İlk olarak kamera, lidar ve radardan sensör verileri toplanır. Ardından veriler, ortamın kapsamlı bir görünümünü oluşturmak için önceden işlenir ve birleştirilir. CNN'ler ve tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) gibi derin öğrenme tekniklerini kullanan sistem, nesneleri algılamayı, kararlar vermeyi ve aracı kontrol etmeyi öğrenir. Simülasyonlar ve gerçek dünya testleri, AI sisteminin eğitimi ve ince ayarı için çok önemlidir. Geliştirme sırasında sürekli iyileştirme, güvenlik önlemleri ve mevzuata uygunluk çok önemlidir.

Daha Fazla Bilgi: Sürücüsüz Araçlarda Makine Öğrenimi Uygulamaları

S26. Doğal dil anlayışında yapay zekanın zorluklarını ve çözümlerini tanımlayın.

Yanıt: Yapay zekadaki doğal dil anlayışı, dil belirsizliği, bağlam kavrama ve kullanıcı amacını anlama gibi zorluklar ortaya çıkarır. Çözümler, metin sınıflandırma, duygu analizi, adlandırılmış varlık tanıma ve soru yanıtlama gibi görevler için tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) gibi derin öğrenme modellerini ve BERT veya GPT gibi trafo tabanlı mimarileri içerir. Büyük ölçekli veri kümelerinden, eğitim öncesi modellerden yararlanmak ve bunları belirli görevlerde hassas şekilde ayarlamak, doğal dil anlayışını geliştirmeye yardımcı olur. Ek olarak, alana özgü bilgi, bağlam farkındalığı ve etkileşimli diyalog sistemlerini birleştirmek, doğal dil anlama sistemlerinin doğruluğunu ve sağlamlığını daha da artırabilir.

S27. Müşterilere kişiselleştirilmiş ürünler önermek için AI'yı nasıl kullanırsınız?

Yanıt: AI, geçmişteki davranışlarını, tercihlerini ve demografik bilgilerini analiz ederek müşterilere kişiselleştirilmiş ürünler önerebilir. Bir AI sistemi, işbirlikçi filtreleme, içerik tabanlı filtreleme ve takviyeli öğrenme teknikleri kullanarak kalıpları öğrenebilir ve önerileri uyarlayabilir. Bu, bir öneri motoru oluşturmayı, kullanıcı verilerini kullanmayı ve geri bildirime dayalı olarak modeli sürekli olarak güncellemeyi ve iyileştirmeyi içerir. İşletmeler, kişiselleştirilmiş öneriler sunarak müşteri memnuniyetini artırabilir, katılımı artırabilir ve satışları artırabilir.

S28. Tıbbi görüntülerdeki hastalıkları teşhis etmek için AI kullanma sürecini açıklayın.

Cevap: AI, hastalıkların teşhisinde yardımcı olur derin öğrenme algoritmalarından, özellikle evrişimli sinir ağlarından (CNN'ler) yararlanarak tıbbi görüntülerde. Süreç, tıbbi görüntülerin etiketli bir veri kümesinin toplanmasını, verilerin önceden işlenmesini ve belirli hastalıkların veya anormalliklerin göstergesi olan kalıpları ve özellikleri tanıması için bir CNN modelinin eğitilmesini içerir. Model daha sonra yeni tıbbi görüntüleri analiz ederek tahminler sunabilir veya sağlık uzmanlarına doğru teşhisler koymalarında yardımcı olabilir. AI sistemleri ile tıp uzmanları arasında devam eden doğrulama, yorumlanabilirlik ve işbirliği, güvenilir ve güvenli teşhis sonuçları sağlamak için hayati önem taşır.

Ayrıca Oku: 2023'te Sağlık Hizmetleri için Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka

S29. Kurumsal bir ağda siber güvenliği artırmak için yapay zekayı nasıl uygularsınız?

Yanıt: Kurumsal bir ağda siber güvenliği artırmak için yapay zeka uygulamak, anormallik tespiti, davranış analizi ve tehdit istihbaratı tekniklerinden yararlanmayı içerir. Yapay zeka modelleri, olağandışı kalıpları belirlemek, izinsiz girişleri tespit etmek ve ağ trafiği ile sistem günlüklerindeki kötü amaçlı etkinlikleri sınıflandırmak için eğitilebilir. Ek olarak yapay zeka, gerçek zamanlı tehdit avına, güvenlik açığı değerlendirmesine ve olay yanıtına yardımcı olabilir. Yapay zeka güdümlü siber güvenlik sistemlerinin etkinliğini ve uyarlanabilirliğini sağlamak için sürekli izleme, zamanında güncellemeler ve insan gözetimi çok önemlidir.

S30. Yapay zeka kullanarak bir sanal asistan geliştirmeyle ilgili adımları açıklayın.

Yanıt: Yapay zeka kullanarak bir sanal asistan geliştirmek birkaç adımdan oluşur. İlk olarak, doğal dil işleme (NLP) teknikleri, asistanın kullanıcı sorgularını anlamasına ve yanıtlamasına olanak tanır. Bu, niyet tanıma, varlık çıkarma ve diyalog yönetimi gibi görevleri içerir. Ardından, ilgili bilgileri veya konuşma akışlarını içeren bir bilgi tabanı veya konuşma modeli oluşturulur. Asistan, denetimli veya pekiştirmeli öğrenme gibi makine öğrenimi teknikleri kullanılarak eğitilir ve kullanıcı geri bildirimlerine göre yinelemeli olarak iyileştirilir. Dağıtım ve devam eden bakım, asistanın yeteneklerinin izlenmesini, güncellenmesini ve genişletilmesini içerir.

S31. Bir e-ticaret platformunda müşteri deneyimini geliştirmek için AI'yı nasıl kullanırsınız?

Yanıt: AI, önerileri kişiselleştirerek, arama sonuçlarını optimize ederek ve kullanıcı arayüzlerini geliştirerek bir e-ticaret platformundaki müşteri deneyimini iyileştirebilir. AI modelleri, müşteri davranışını, tercihlerini ve geri bildirimleri analiz ederek özel ürün önerileri sağlayabilir, arama alaka düzeyini artırabilir ve sezgisel ve kullanıcı dostu arayüzler sunabilir. Yapay zeka destekli sohbet botları ve sanal asistanlar, müşterilere sorgularında yardımcı olabilir ve gerçek zamanlı destek sağlayabilir. Amaç, müşteri memnuniyetini, katılımını ve sadakatini artıran sorunsuz, kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi yaratmaktır.

S32. Otonom silahlarda yapay zeka kullanmanın etik sonuçlarını tartışın.

Yanıt: Yapay zekanın otonom silahlarda kullanılmasının etik sonuçları hesap verebilirlik, şeffaflık ve olası kötüye kullanımla ilgili endişeleri artırıyor. Otonom silahlar istenmeyen zararlara, olası insan hakları ihlallerine ve sorumluluğun insanlardan makinelere kaymasına neden olabilir. Etik hususlar, uluslararası normlara ve düzenlemelere bağlı kalmayı, açık angajman kuralları oluşturmayı, insan gözetimini ve kontrolünü sürdürmeyi ve AI'nın silah sistemlerinde kullanımının ahlaki ve yasal çerçevelerle uyumlu olmasını sağlamayı içerir. Uluslararası işbirliği ve devam eden tartışmalar, bu etik zorlukları ele almak için hayati öneme sahiptir.

Üretken AI Mülakat Soruları

S33. Üretken yapay zeka nedir ve ayırt edici yapay zekadan farkı nedir?

Cevap: üretken yapay zeka belirli bir eğitim veri kümesine benzeyen yeni veriler üreten bir AI türünü ifade eder. Yeni örnekler oluşturmak için verilerin altında yatan kalıpları ve yapıları öğrenir. Öte yandan Ayrımcı Yapay Zeka, bilinen özelliklere dayalı olarak verileri farklı kategorilere ayırmaya veya sınıflandırmaya odaklanır. Ayrımcı yapay zeka, sınıflar arasındaki sınırları öğrenmeye odaklanırken, üretken yapay zeka, veri dağıtımını öğrenmeye ve yeni örnekler oluşturmaya odaklanır.

S34. Üretken çekişmeli ağlar (GAN'lar) kavramını açıklar.

Cevap: Üretici rakip ağlar (GAN'lar) üretici yapay zekada iki sinir ağının eğitilmesini içeren bir çerçevedir: bir üretici ve bir ayrımcı. Üretici yeni veri örnekleri üretirken ayrımcı doğru ve üretilmiş verileri birbirinden ayırmaya çalışır. Rakip bir süreç aracılığıyla, ağlar rekabet eder ve birbirlerinden öğrenir. GAN'lar gerçekçi görüntüler, metinler ve diğer veri türlerini başarıyla oluşturdu ve üretken yapay zekada önemli ilerlemelere yol açtı.

S35. Üretken yapay zekanın zorluklarını ve sınırlamalarını tanımlayın.

Yanıt: Üretken yapay zeka, mod çökmesi (sınırlı türde örnekler üretme), üretilen çıktılarda çeşitlilik eksikliği ve büyük eğitim verilerine duyulan ihtiyaç gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Ayrıca, oluşturulan numunelerin kalitesini nesnel olarak değerlendirmek hesaplama açısından yoğun ve zorlayıcı olabilir. Sınırlamalar, üretilen çıktıyı kontrol etme zorluklarını ve eğitim verilerindeki potansiyel yanlılıkları içerir. Üretken yapay zeka derin sahteler oluşturduğunda veya yanıltıcı içerik oluşturduğunda etik zorluklar ortaya çıkar.

S36. Üretken yapay zeka kullanımını çevreleyen etik kaygılar nelerdir?

Yanıt: Üretken yapay zekayı çevreleyen etik kaygılar arasında derin sahtekarlıkların oluşturulması ve yanlış bilgi, aldatma ve gizlilik ihlalleri potansiyeli yer alır. Teknoloji, sahte haber üretmek, kişilerin kimliğine bürünmek veya dezenformasyon yaymak gibi kötü amaçlarla kötüye kullanılabilir. Dijital içeriğin rızası, özgünlüğü ve manipülasyonu hakkında sorular ortaya çıkarır. Üretken yapay zekanın sorumlu kullanımı şeffaflık, hesap verebilirlik ve potansiyel riskleri azaltmak için önlemler ve düzenlemelerin geliştirilmesini gerektirir.

Ayrıca Oku: Üretken Yapay Zeka: Dünya Nereye Doğru Gidiyor?

S37. Takviyeli öğrenme üretken yapay zekaya nasıl uygulanır?

Cevap: Takviyeli öğrenme, gibi teknikler dahil İnsan Geri Bildiriminden (RLHF) Takviyeli Öğrenim, üretken yapay zeka modellerinin öğrenme sürecini ödüller ve cezalarla yönlendirir. Oluşturucu, oluşturulan örneklerin kalitesi ve kullanışlılığı hakkında geri bildirim alarak üretken yapay zeka sistemlerindeki çıktıların çeşitliliğini, kalitesini ve uygunluğunu artırmaya yardımcı olur. RLHF, jeneratörün çıktılarını geri bildirime dayalı yinelemeli olarak iyileştirmek için uzman gösterilerini ve pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını bir araya getirerek performansın artmasına neden olur.

S38. Üretken yapay zekanın doğal dil üretimindeki rolünü tartışın.

Yanıt: Üretken yapay zeka, insan benzeri metinler, diyaloglar ve anlatılar oluşturmak için kullanıldığı doğal dil üretiminde önemli bir rol oynar. Üretken yapay zeka sistemleri, doğal dilin istatistiksel kalıplarını ve anlamsal yapılarını modelleyerek tutarlı ve bağlamsal olarak uygun metinler üretebilir. Bunun sohbet robotları, sanal asistanları, içerik oluşturma ve dil çeviri uygulamaları vardır.

S39. Üretken yapay zeka, makine öğrenimi için veri artırmada nasıl kullanılabilir?

Cevap: Üretken yapay zeka şu alanlarda kullanılabilir: veri büyütme eğitim veri setini genişleten sentetik örnekler oluşturarak makine öğrenimi için. Üretken yapay zeka, mevcut verilere varyasyonlar, gürültü veya dönüşümler ekleyerek eğitim setinin çeşitliliğini ve boyutunu artırmaya yardımcı olarak makine öğrenimi modellerinin genelleştirmesini ve sağlamlığını geliştirebilir.

S40. Üretken yapay zekadaki varyasyonel otomatik kodlayıcılar (VAE'ler) kavramını açıklayın.

Cevap: Varyasyonel otomatik kodlayıcılar (VAE'ler) bir kodlayıcının girdi verilerini düşük boyutlu bir gizli uzaya eşlemeyi öğrendiği ve bir kod çözücünün girdi verilerini gizli gösterimden yeniden oluşturduğu üretken modellerdir. VAE'ler, öğrenilen gizli alandan örnekleme yaparak yeni örneklerin oluşturulmasını sağlar. Üretken yapay zekada kontrollü ve yapılandırılmış üretime izin vererek, anlamlı ve sürekli gizli temsilleri öğrenmek için bir çerçeve sağlarlar.

S41. Üretken yapay zekadaki gelecekteki potansiyel gelişmeler nelerdir?

Yanıt: Üretken yapay zekadaki gelecekteki gelişmeler, oluşturulan örneklerin çıktısını kontrol etmek, oluşturulan içeriğin çeşitliliğini ve kalitesini artırmak ve daha verimli ve ölçeklenebilir modeller geliştirmek için gelişmiş teknikleri içerir. Derin öğrenme mimarilerindeki ilerlemeler, takviyeli öğrenme ve denetimsiz öğrenme, üretken yapay zekanın yeteneklerini ve uygulamalarını daha da ileriye götürebilir.

S42. Üretken yapay zekanın sağlık hizmetleri ve ilaç keşfindeki uygulamalarını tanımlayın.

Yanıt: Üretken yapay zekanın sağlık hizmetlerinde uygulamaları vardır ve ilaç keşfisentetik tıbbi görüntüler oluşturmak, ilaç tasarımı için moleküler yapılar oluşturmak veya biyolojik süreçleri simüle etmek gibi. Araştırma için sentetik hasta verileri oluşturmaya, sınırlı veri kümelerini artırmaya ve eğitim sağlık profesyonelleri için klinik senaryoları simüle etmeye yardımcı olabilir.

S43. Üretken yapay zeka sanal gerçeklikte ve oyunlarda nasıl kullanılabilir?

Cevap: Üretken AI, sanal gerçeklikte devrim yaratabilir ve kumar içerik oluşturma ve oyuncu deneyimlerini geliştirerek. Geliştiriciler, üretken algoritmalar aracılığıyla gerçekçi ve çeşitli 3B varlıklar, ortamlar ve karakterler üreterek zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlayabilir. Ek olarak, yapay zeka destekli prosedürel üretim, dinamik ve sürekli değişen oyun dünyaları yaratarak sonsuz keşif olanakları sunar. Dahası, üretken yapay zeka, zorlukları ve anlatıları bireysel oyuncuların davranışlarına göre uyarlayarak oyunu kişiselleştirebilir ve sanal gerçeklikte ve oyun ortamlarında daha ilgi çekici ve sürükleyici deneyimlere yol açar.

S44. Üretken yapay zekanın içerik oluşturma ve telif hakkı üzerindeki etkileri nelerdir?

Cevap: Üretken yapay zeka içerik oluşturma orijinallik ve otomatik oluşturma arasındaki çizgileri bulanıklaştırdığı için telif hakkı için önemli sonuçlar doğurur. Yapay zeka tarafından oluşturulan içerikle, yazarlık ve mülkiyeti belirlemek zorlaşır ve potansiyel olarak telif hakkı anlaşmazlıklarına yol açar. İçerik oluşturucular, fikri mülkiyet haklarını korumak ve yaratıcı bütünlüğü korumak için olası ihlal sorunları da dahil olmak üzere, yapay zeka tarafından oluşturulan çalışmalarla ilgili yasal ve etik kaygıları ele almalıdır.

S45. Yarı denetimli öğrenme ve kendi kendine denetimli öğrenme kavramlarını açıklar.

Cevap: Yarı denetimli ve öz denetimli öğrenme yalnızca sınırlı miktarda etiketlenmiş veri bulunduğunda makine öğreniminde kullanılan tekniklerdir. Yarı denetimli öğrenmede modeli eğitmek için etiketli ve etiketsiz veriler kullanılır. Model, etiketli verilerden öğrenir ve performansını artırmak için etiketlenmemiş verilerdeki yapı ve kalıplardan yararlanır. Öte yandan, kendi kendine denetimli öğrenme, modelin girdi verilerinin eksik veya bozuk kısımlarını tahmin etmeyi öğrendiği ve eğitim için sözde etiketlerini oluşturduğu bir denetimsiz öğrenme türüdür. Bu teknikler, etiketli verileri elde etmenin zor veya pahalı olduğu durumlarda eğitim modelleri için değerlidir.

Daha Fazla Bilgi: 2023'te Üretken Yapay Zekayı Öğrenmek İçin En İyi Yol Haritası

Kodlama Soruları

S46. Bir aralık listesi verildiğinde (demet olarak temsil edilir), örtüşen aralıkları birleştirin.

def merge_intervals(intervals):     intervals.sort(key=lambda x: x[0])     merged_intervals = [intervals[0]]     for start, end in intervals[1:]:         if start <= merged_intervals[-1][1]:             merged_intervals[-1] = (merged_intervals[-1][0], max(end, merged_intervals[-1][1]))         else:             merged_intervals.append((start, end))     return merged_intervals # Example Usage: print(merge_intervals([(1, 3), (2, 6), (8, 10), (15, 18)])) # Output: [(1, 6), (8, 10), (15, 18)]

S47. Yalnızca parantez içeren bir dize verildiğinde, parantezlerin dengeli olup olmadığını kontrol edin.

def is_balanced_parentheses(s):     stack = []     for char in s:         if char in '([{':             stack.append(char)         elif char in ')]}':                        stack.pop()     return not stack # Example Usage: print(is_balanced_parentheses("(){}[]"))  # Output: True print(is_balanced_parentheses("({[})"))   # Output: False

S48. Bir dizge verildiğinde, karakterleri tekrar etmeden en uzun alt dizginin uzunluğunu bulun.

def longest_substring_without_repeating(s):     max_len = 0     start = 0     char_index = {}     for i, char in enumerate(s):         if char in char_index and char_index[char] >= start:             start = char_index[char] + 1         char_index[char] = i         max_len = max(max_len, i - start + 1)     return max_len # Example Usage: print(longest_substring_without_repeating("abcabcbb"))  # Output: 3 print(longest_substring_without_repeating("bbbbb"))     # Output: 1

S49. Sıralanmış bir listede ikili arama gerçekleştiren ve bulunursa hedef öğenin dizinini, yoksa -1'i döndüren bir işlev yazın.

def binary_search(arr, target):     left, right = 0, len(arr) - 1     while left <= right:         mid = (left + right) // 2         if arr[mid] == target:             return mid         elif arr[mid] < target:             left = mid + 1         else:             right = mid - 1     return -1 # Example Usage: print(binary_search([1, 3, 5, 7, 9], 5))  # Output: 2 print(binary_search([1, 3, 5, 7, 9], 8))  # Output: -1

Q50. 1'den N'ye (dahil) bir sayı eksik olan bir sayı listesi verildiğinde, eksik sayıyı bulun.

def find_missing_number(nums):     n = len(nums) + 1     total_sum = n * (n + 1) // 2     actual_sum = sum(nums)     return total_sum - actual_sum # Example Usage: nums = [1, 2, 4, 5, 6] print(find_missing_number(nums))  # Output: 3

Sonuç

Bir yapay zeka mülakatına hazırlanmak, temel kavramların, gelişmiş tekniklerin, senaryo tabanlı problem çözmenin ve üretken yapay zekanın sağlam bir şekilde anlaşılmasını gerektirir. Kendinizi bu 50 yapay zeka mülakat sorusuna alıştırarak mülakatlarınızda başarılı olacaksınız. Alıştırmaya devam etmeyi ve yapay zekadaki en son trendlerden haberdar olmayı unutmayın. Röportaj hazırlığında iyi şanslar! Daha kapsamlı yapay zeka mülakat hazırlığı ve becerilerinizi daha da geliştirmek için, veri bilimi kariyerinize başlamanıza yardımcı olacak rehberli projeler, yerleştirme yardımı ve daha pek çok heyecan verici teklifle bire bir mentorluk sunan Analytics Vidhya'nın BlackBelt+ Programını göz önünde bulundurun. 

İlgili bağlantılar

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/07/ai-interview-questions/