क्या आप NIELIT की CCC परीक्षा, किसी कॉम्पटिशन या फिर किसी interview के लिए Artificial Intelligence के MCQs ढूंढ रहे हैं? मैंने आप सभी के लिए इस ब्लॉग में सबसे महत्वपूर्ण AI के Questions and Answers Hindi में बताए हुये हैं। आप सभी को इन AI के MCQs, True/False को पढ़ कर अपनी परीक्षा और इंटरव्यू में ज़रूर मदद मिलेगी। तो चलिये बिना किसी देरी के शुरू करते हैं।
List of 111 Artificial Intelligence (AI) MCQ Questions with Answers in Hindi
1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) का क्या मतलब है?
a) इंसान की तरह सोचने वाली मशीनें
b) कंप्यूटर प्रोग्रामों द्वारा अनुकरण करना
c) मानव बुद्धिमत्ता की नकल करना
d) किसी भी बुद्धिमत्ता को अनुकरण करना
2. मशीन लर्निंग (Machine Learning) का क्या Purpose होता है?
a) डेटा से Knowledge प्राप्त करना
b) Logic को सीखना
c) Adaptation क्षमता बढ़ाना
d) सभी सही हैं।
3. “न्यूरल नेटवर्क” (Neural Network) किसकी नकल करते हैं?
a) कंप्यूटर सिस्टम
b) मानव मस्तिष्क
c) डेटा संरचनाएं
d) एंटरप्राइज सॉफ़्टवेयर
4. निम्नलिखित में से कौन सा Artificial Intelligence का Algorithm है?
a) बबल सॉर्ट
b) फिशर सॉर्ट
c) K- Nearest Neighbor (KNN)
d) ट्रीवर्ड सॉर्ट
5. “Supervised Learning” में क्या होता है?
a) बिना Label वाले डेटा का उपयोग करना
b) Label वाले Data का उपयोग करना
c) डेटा के बिना सीखना
d) मानव निगरानी के बिना सीखना
6. Artificial Intelligence में “Neural Network” का उद्देश्य क्या है?
a) डेटा को संक्षेपित करना
b) स्वचालित निर्णय लेना
c) Logic और Decision की नकल करना
d) इनपुट और आउटपुट के बीच संबंध स्थापित करना
7. कौन सा AI ऐप्लिकेशन “Voice Recognition” के लिए प्रसिद्ध है?
a) Google Assistant
b) WordPress
c) JavaScript
d) Word
8. Artificial Intelligence (AI) का मुख्य उद्देश्य क्या है?
a) मशीनों को समझाना
b) मनुष्यों को बदला देना
c) मशीनों को सोचने और सीखने के योग्य बनाना
d) सभी को प्रौद्योगिकी से जोड़ना
9. “Arithmetic Automata” का उपयोग किस क्षेत्र में होता है?
a) बायोलॉजी
b) गणितीय मॉडलिंग
c) मशीन लर्निंग
d) वित्तीय प्रबंधन
10. “Deep Learning” में कौन-सी तकनीक का इस्तेमाल करते हैं?
a) General Algorithm
b) Machine Learning
c) Deep Neural Network
d) इनमे से कोई नहीं।
11. Artificial Neural Networks (ANN) में कितने प्रकार की Layer होती हैं?
a) 1
b) 2
c) 3
d) 4
12.Natural Language Processing (NLP) का मुख्य कार्य क्या होता है?
a) Voice Recognition
b) प्राकृतिक भाषा को समझना और उत्पादन करना
c) Image Processing
d) Data Analysis
13.AI का पूरा नाम क्या होता है?
a) Active Intelligence
b) Artificial Intelligence
c) Automated Intelligence
d) Algorithmic Intelligence
14. Data Mining में हम क्या करते हैं?
a) Data की सफाई
b) Data का विश्लेषण (Analysis)
c) Data को संरचित करते हैं
d) Data से Pattern प्राप्त करना
15. Computer Vision का क्या उद्देश्य है?
a) Computer को सोचने के लिए सक्षम बनाना
b) Computer को देखने और समझने के लिए सक्षम (Capable)बनाना
c) Computer को सुनने के लिए सक्षम बनाना
d) इनमे से कोई नहीं
16. NLP में Fuzzy Logic क्यों इस्तेमाल करते हैं?
a) केवल सही और गलत के लिए निर्णय
b) दो या उससेअधिक विकल्पों में निर्णय
c) निर्णय में अनिश्चितता को संभालने के लिए
d) केवल गणना
17. Reinforcement Learning में एजेंट क्या करता है?
a) अनुभव से सीखता है
b) पर्सनल डेटा एकत्र करता है
c) पर्यावरण से सीखता है
d) इनपुट डेटा से प्रतिक्रिया देता है
18. AI में Bayesian Network को किस लिए इस्तेमाल किया जाता है?
a) निर्णय (Decision) लेने के लिए
b) छिपे हुए पैटर्न की पहचान करने के लिए
c) Data Management के लिए
d) शोर को हटाने के लिए
19. Computer Network का मुख्य उद्देश्य क्या है?
a) कई कंप्यूटरों को एक साथ जोड़ना
b) केवल डेटा भेजना
c) केवल इंटरनेट का उपयोग करना
d) डेटा प्रबंधन
20. AI के Clustering तकनीक का उद्देश्य क्या है?
a) डेटा को समूहों में विभाजित करना
b) डेटा का विश्लेषण करना
c) डेटा का संरक्षण करना
d) डेटा की छंटाई करना
21. निम्नलिखित में से Decision Tree में सबसे अधिक उपयोगी है?
a) रूट (Root)
b) नोड्स (Nodes)
c) शाखाएं
d) समापन नोड्स
22. K-Nearest Neighbor (KNN) में K का क्या अर्थ होता है?
a) कोई निश्चित संख्या
b) नजदीकी पड़ोसियों की संख्या
c) शिक्षण डेटा की संख्या
d) मापने का तरीका
23. Random Forest Algorithm का क्या उद्देश्य होता है?
a) डेटा की भविष्यवाणी
b) डेटा को वर्गीकृत करना
c) डेटा से फीचर्स निकालना
d) निर्णयों के वेटेज तय करना
24. Principal Component Analysis (PCA) का उपयोग किसलिए किया जाता है?
a) डेटा की मात्रा को कम करना
b) डेटा को वर्गीकृत करना
c) डेटा की नई विशेषताएँ निकालना
d) डेटा में सुधार करना
25. Genetic Algorithm का मुख्य उद्देश्य क्या होता है?
a) सर्वोत्तम समाधान प्राप्त करना
b) डेटा को वर्गीकृत करना
c) भविष्यवाणी करना
d) लीनिंग तकनीक का अनुसरण करना
26. Support Vector Machine (SVM) किस प्रकार की तकनीक है?
a) Supervised Learning
b) Unsupervised Learning
c) Reinforcement Learning
d) Deep Learning Techniques
27. मशीन लर्निंग में Naive Bayes Classifier Algorithm किसे लागू करता है?
a) अनुमान (Presumption)
b) संभाव्यताओं (Probabilities)
c) परिभाषाएँ (Definitions)
d) सरलताएँ (Simplicities)
28. Artificial Intelligence में “heuristics” का क्या महत्व है?
a) सर्वोत्तम (Optimal) समाधान का अनुमान
b) आंकड़ों का विश्लेषण
c) निर्णय की प्रक्रिया को नियंत्रित करना
d) किसी भी समस्या का समाधान
29. RPA (Robotic Process Automation) का क्या उद्देश्य है?
a) मानव-निर्भर कार्यों को स्वचालित (Automatic) करना
b) Data Analysis करना
c) Machine Learning को बढ़ावा देना
d) इंटरनेट से Data Collect करना
30. Gradient Descent का उपयोग किसमें किया जाता है?
a) न्यूरल नेटवर्क की ट्रेनिंग (Neural Network’s Training)
b) Voice Recognition
c) Image Processing
d) Data Storage
31. Artificial Intelligence (AI) का प्रयोग कहाँ किया जाता है?
a) चिकित्सा (Medical)
b) शिक्षा (Education)
c) वित्तीय सेवाएं (Financial Services)
d) सभी उपरोक्त
32. Transfer Learning में क्या होता है?
a) एक मॉडल को एक नए काम के लिए पुनः प्रशिक्षित (Retrained) करना
b) मॉडल को डेटा से सीखने के लिए प्रशिक्षित करना
c) एक प्रकार से दूसरे प्रकार में डेटा को ट्रांसफर करना
d) कुछ खास तकनीक का प्रयोग
33. Artificial Intelligence का इस्तेमाल सबसे ज़्यादा किस क्षेत्र में होता है?
a) चिकित्सा (Medical)
b) खेल (Sports)
c) कला (Art)
d) परिवहन (Transportation)
34. AI-Enabled चैटबोट (Chatbot) का क्या कार्य होता है?
a) Machines को संवाद (Conversation) करने योग्य बनाता है
b) इंसान के जैसे सोचना सिखाता है
c) केवल Action निर्णय करता है
d) किसी भी Algorithm को लागू करता है
35. Fuzzy Logic के किस सिद्धांत (Principle) का पालन किया जाता है?
a) सत्य या झूठ
b) अनिश्चितता (Uncertainty) और अस्पष्टता (Ambiguity)
c) सटीक गणना
d) साफ निर्णय
36. Artificial Intelligence के लिए Ethical Considerations में कौन-सी बात आती है?
a) निर्णय लेने में पारदर्शिता (Transparency in Decision Making)
b) प्रोग्रामिंग को जानबूझकर गलत करना
c) नुकसान पहुंचाना
d) सभी उपरोक्त
37. Speech Recognition का प्रयोग किससे संबंधित है?
a) स्मार्टफोन (Smartphone)
b) कंप्यूटर (Computer)
c) रोबोटिक्स (Robotics)
d) सभी उपरोक्त
38. निम्नलिखित में AI Chatbots का उदाहरण कौन सा है?
a) Siri
b) Alexa
c) Google Assistant
d) सभी उपरोक्त
39. Deep Learning में किस Network का इस्तेमाल करते हैं?
a) CNN (Convolutional Neural Networks)
b) RNN (Recurrent Neural Networks)
c) GAN (Generative Adversarial Networks)
d) सभी उपरोक्त
40. Artificial Intelligence में Explainable AI का क्या मतलब होता है?
a) AI मॉडल का व्यवहार (Behaviour) स्पष्ट रूप से समझना
b) AI मॉडल द्वारा उत्पन्न निर्णय को छुपाना
c) AI को पूरी तरह से स्वचालित (Automatic) बनाना
d) केवल उच्चतम-स्तरीय निर्णय स्वीकार करना
41. Supervised Learning में Data कितने प्रकार के होते हैं?
a) केवल लेबल डेटा (Label Data Only)
b) केवल बिना लेबल डेटा (Without Label Data Only)
c) लेबल और बिना लेबल दोनों (Label and Without Label Data Both)
d) कोई भी नहीं
42. Neural Network में Activation Function का क्या कार्य है?
a) नेटवर्क को प्रशिक्षित (Trained) करना
b) आउटपुट को सक्रिय (Active) करना
c) डेटा को संकुचित (Compressed) करना
d) नेटवर्क के कनेक्शन को बढ़ाना
43. Unsupervised Learning का मुख्य कार्य क्या है?
a) बिना Label Data से पैटर्न को खोजना
b) Label Data से सीखना
c) Clustering को समझना
d) सटीक भविष्यवाणी करना
44. Artificial Intelligence में Turing Test का क्या कार्य है?
a) मानव-मशीन अंतर को निर्धारित करना
b) मशीनों को बेहतर बनाना
c) डेटा की गुणवत्ता को मापना
d) मशीन को तेज करना
45. Artificial Intelligence में Perceptron किसलिए इस्तेमाल करते हैं?
a) डेटा के क्लस्टर को पहचानने के लिए
b) न्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षित करने के लिए
c) निर्णय लेने के लिए
d) डेटा के पैटर्न को पहचानने के लिए
46. Reinforcement Learning में Reward Function का क्या कार्य होता है?
a) एजेंट को सिखाना
b) गलतियों को सुधारना
c) अच्छे कार्य के लिए पुरस्कार देना
d) निर्णयों की पुष्टि करना
47. Natural Language Processing (NLP) में कौन सा कार्य किया जाता है?
a) टेक्स्ट की श्रेणी पहचानना
b) वॉयस की पहचान करना
c) टेक्स्ट को समझना और उत्पन्न करना
d) सभी उपरोक्त
48. AI में Overfitting का क्या मतलब होता है?
a) मॉडल का ज्यादा जटिल (Complex) होना
b) मॉडल का कम जटिल होना
c) मॉडल का सामान्यीकृत होना
d) मॉडल का केवल डेटा से मेल खाना
49. Data Augmentation का क्या उद्देश्य है?
a) डेटा को बढ़ाना
b) डेटा को संकुचित करना
c) डेटा से नॉइज़ हटाना
d) डेटा का विश्लेषण करना
50. Gradient Boosting किस प्रकार का Algorithm है?
a) Unsupervised Learning
b) Supervised Learning
c) रिइंफोर्समेंट लर्निंग
d) अनियमित लर्निंग
51. Artificial Intelligence में Backpropagation का क्या काम होता है?
a) प्रशिक्षण डेटा से सीखना
b) न्यूरल नेटवर्क को बेहतर बनाना
c) भविष्यवाणी करने के लिए डेटा का उपयोग करना
d) आउटपुट को मापना
52. AI में Clustering का क्या काम है?
a) डेटा के पैटर्न को पहचानना
b) डेटा को श्रेणियों में विभाजित करना
c) नए डेटा की भविष्यवाणी करना
d) किसी विशेष वर्ग का पहचानना
53. Artificial Intelligence में Deep Q-Learning किस चीज़ का इस्तेमाल करता है?
a) पुरस्कार और दंड प्रणाली
b) केवल रैखिक समीकरण
c) ग्रेडियंट डिसेंट
d) न्यूरल नेटवर्क
54. AI में Convolutional Neural Networks (CNN) का मुख्य इस्तेमाल किसलिए होता है?
a) टेक्स्ट डेटा प्रोसेसिंग
b) इमेज और वीडियो प्रोसेसिंग
c) वॉयस प्रोसेसिंग
d) डेटा का एनालिसिस
55. Artificial Intelligence में LSTM (Long Short-Term Memory) का क्या उद्देश्य है?
a) केवल गणना करना
b) डेटा से स्थायी पैटर्न पहचानना
c) समय-आधारित डेटा के लिए प्रशिक्षण
d) नेटवर्क की गति बढ़ाना
56. AI में Model Evaluation में कौन सा मापदंड इस्तेमाल किया जाता है?
a) Accuracy
b) Precision
c) Recall
d) सभी उपरोक्त
57. Artificial Intelligence में Transfer Learning का क्या इस्तेमाल है?
a) पहले से प्रशिक्षित मॉडल को नया कार्य सिखाने के लिए
b) एक नए एल्गोरिदम को बनाना
c) कोई भी मॉडल बनाने के लिए
d) केवल डेटा को संरक्षित करने के लिए
58. AI में GAN (Generative Adversarial Networks) का क्या कार्य है?
a) 2 मॉडल्स के बीच प्रतिस्पर्धा (Competition) करना
b) डेटा को वर्गीकृत करना
c) केवल डेटा संग्रहण
d) आउटपुट का सही अनुमान लगाना
59. AI में Turing Machine का इस्तेमाल क्या है?
a) गणना के सिद्धांत को समझना
b) मशीन के व्यवहार को नियंत्रित करना
c) कंप्यूटर के विकास को प्रभावित करना
d) डेटा को संकुचित करना
60. AI में Ensemble Learning का मुख्य कार्य क्या है?
a) एक से अधिक मॉडल्स का प्रयोग करना
b) एक मॉडल से सीखना
c) मॉडल को विश्लेषण करना
d) डेटा संग्रहण
61. Artificial Intelligence में Activation Function का क्या कार्य होता है?
a) आउटपुट को नियंत्रित (Control) करना
b) नेटवर्क को प्रशिक्षित (Trained) करना
c) डेटा का आकार (Size) घटाना
d) डेटा को वर्गीकृत (Classify) करना
62. AI में K-Means Clustering का उद्देश्य क्या है?
a) डेटा को समूहों में विभाजित करना
b) डेटा के पैटर्न को पहचानना
c) डेटा को विश्लेषित करना
d) डेटा के लिए निर्णय लेना
63. AI में Gradient Descent का इस्तेमाल क्यों करते है?
a) न्यूरल नेटवर्क (Neural Network) की ट्रेनिंग के लिए
b) मॉडल को बदलना के लिए
c) डेटा को वर्गीकृत करने के लिए
d) आउटपुट को मापने के लिए
64. Artificial Intelligence में Overfitting की समस्या क्या होती है?
a) मॉडल बहुत सटीक हो जाता है और नई जानकारी से मेल नहीं खाता
b) मॉडल बहुत सामान्य होता है और परिणामों को सही तरीके से नहीं पहचानता
c) मॉडल डेटा से संबंधित नहीं होता
d) सभी उपरोक्त
65. AI में Bias का क्या मतलब होता है?
a) पूर्वाग्रह जो निर्णय को प्रभावित करता है
b) डेटा का सही तरीके से विश्लेषण करना
c) नेटवर्क का निरंतर सुधार
d) परिणामों का सुधार
66. AI में Boosting का क्या कार्य है?
a) कमजोर मॉडल को मजबूत बनाना
b) मॉडल को कम करना
c) डेटा को वर्गीकृत करना
d) मॉडल का आकार बढ़ाना
67. Artificial Intelligence में Recurrent Neural Networks (RNN) का मुख्य इस्तेमाल किस लिए होता है?
a) समय-आधारित डेटा प्रोसेसिंग
b) इमेज प्रोसेसिंग
c) वॉयस प्रोसेसिंग
d) डेटा वर्गीकरण
68. AI में Dropout technique का क्या काम होता है?
a) ट्रेनिंग के दौरान कुछ न्यूरॉन्स को निष्क्रिय (Inactive) करना
b) आउटपुट को नियंत्रित करना
c) डेटा को समर्पित करना
d) नए डेटा से सीखना
69. AI में Reinforcement Learning में Exploration का क्या मतलब होता है?
a) नए कार्यों को आजमाना
b) डेटा का विश्लेषण करना
c) एक ही कार्य को बार-बार करना
d) एक कार्य को छोड़ना
70. Artificial Intelligence में Deep Reinforcement Learning में एजेंट क्या करता है?
a) पुरस्कार और दंड के माध्यम से सीखता है
b) बिना किसी पुरस्कार के सीखता है
c) निर्णय की प्रक्रिया से बचता है
d) केवल डेटा का विश्लेषण करता है
71. AI में Natural Language Processing में Tokenization का क्या कार्य है?
a) शब्दों को छोटे हिस्सों में विभाजित करना
b) शब्दों के अर्थ को पहचानना
c) टेक्स्ट को संक्षिप्त करना
d) शब्दों को पुनः व्यवस्थित करना
72. AI में Convolutional Neural Network (CNN) का इस्तेमाल कहां किया जाता है?
a) इमेज प्रोसेसिंग
b) स्पीच रिकग्निशन
c) स्वचालित ड्राइविंग
d) सभी उपरोक्त
73. Artificial Intelligence में AdaBoost तकनीक का क्या उद्देश्य होता है?
a) कमजोर मॉडल को मजबूत बनाना
b) डेटा को वर्गीकृत करना
c) नेटवर्क का आकार बढ़ाना
d) मॉडल को कम करना
74. AI में Autoencoders का क्या कार्य है?
a) डेटा को संकुचित और फिर पुनर्निर्माण करना
b) डेटा को वर्गीकृत करना
c) डेटा से पैटर्न पहचानना
d) डेटा का विश्लेषण करना
75. Artificial Intelligence में Dimensionality Reduction का क्या कार्य है?
a) डेटा को छोटा और अधिक प्रभावी बनाना
b) डेटा की गुणवत्ता बढ़ाना
c) डेटा के सभी पैटर्नों को पहचानना
d) मॉडल को प्रशिक्षित करना
76. AI में Reinforcement Learning में Exploitation का क्या मतलब है?
a) एजेंट द्वारा पहले से सीखा गया कार्य करना
b) नए कार्यों को आजमाना
c) गलत निर्णय लेना
d) निर्णय से बचना
77. Artificial Intelligence में XGBoost का क्या उपयोग है?
a) मशीन लर्निंग (ML) में मॉडल को बेहतर बनाने के लिए
b) डेटा प्रोसेसिंग के लिए
c) डेटा को संक्षेपित करने के लिए
d) मॉडल को धीमा करने के लिए
78. AI में Word Embeddings का क्या काम होता है?
a) शब्दों को गणनात्मक रूप में प्रस्तुत करना
b) शब्दों का अर्थ पहचानना
c) शब्दों का वर्गीकरण करना
d) शब्दों को अलग करना
79. Artificial Intelligence में Backpropagation किसलिए इस्तेमाल किया जाता है?
a) न्यूरल नेटवर्क में त्रुटि को सुधारने के लिए
b) आउटपुट को निर्धारित करने के लिए
c) नए डेटा से सीखने के लिए
d) डेटा को वर्गीकृत करने के लिए
80. AI में Self-Driving Cars में किस प्रकार की तकनीक का इस्तेमाल करते हैं?
a) कंप्यूटर विज़न (Computer Vision)
b) नेविगेशन (Navigation)
c) वॉयस रिकग्निशन (Voice Recognition)
d) सभी उपरोक्त
81. Artificial Intelligence में Transfer Learning क्या है?
a) एक मॉडल को अन्य डेटा पर प्रशिक्षित करना
b) एक ही मॉडल को अलग-अलग डेटा पर प्रयोग करना
c) एक नया एल्गोरिदम बनाना
d) मॉडल का आउटपुट बढ़ाना
82. AI में Fuzzy Logic का क्या उपयोग होता है?
a) डेटा की अस्पष्टता को समझना
b) गणनाओं को सटीक बनाना
c) न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करना
d) डेटा के पैटर्न को स्पष्ट करना
83. Artificial Intelligence में Decision Tree का क्या लाभ होता है?
a) सरलता और समझने में आसान
b) जटिल डेटा संरचना को वर्गीकृत करना
c) डेटा को सही तरीके से संकुचित करना
d) न्यूरल नेटवर्क से बेहतर प्रदर्शन
84. Machine Learning में BERT का पूरा नाम क्या है?
a) Bidirectional Educational Research Technology
b) Bidirectional Encoder Representation from Transformers
c) Behaviour Energy Research Technology
d) इनमे से कोई नहीं
85. AI में Deep Learning किसकी जरूरत होती है?
a) बड़ी मात्रा में डेटा
b) केवल सुपरवाइज़्ड लर्निंग
c) अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग
d) बिना किसी डेटा के
86. Artificial Intelligence में Cognitive Computing का क्या मतलब है?
a) इंसानों के जैसा सोचने वाली मशीनें
b) निर्णय लेने में मशीनों का उपयोग
c) केवल शब्दों को पहचानना
d) गहरी शिक्षा
87. AI में RNN (Recurrent Neural Networks) का मुख्य काम क्या है?
a) समय-आधारित डेटा का विश्लेषण करना
b) इमेज प्रोसेसिंग
c) क्लासिफिकेशन टास्क को पूरा करना
d) आंकड़ों का विश्लेषण करना
88. Artificial Intelligence में BERT Model किसका उदाहरण है?
a) Natural Language Processing (NLP)
b) इमेज प्रोसेसिंग (Image Processing)
c) गणना की समस्याएँ (Problems in Calculation)
d) वीडियो प्रोसेसिंग (Video Processing)
89. AI में Reinforcement Learning में “Policy” का क्या अर्थ होता है?
a) एजेंट का कार्य नीति
b) पुरस्कार का वितरण
c) निर्णय लेने का तरीका
d) नए कार्यों का चुनाव
90. आर्टिफ़िश्यल इंटेलिजेंस में Support Vector Machine (SVM) किसके लिए उपयुक्त है?
a) बाइनरी क्लासिफिकेशन (Binary Classification)
b) मल्टी-क्लास क्लासिफिकेशन
c) इमेज प्रोसेसिंग
d) डेटा विश्लेषण
91. AI में F1 Score का क्या मतलब है?
a) Precision और Recall का संतुलित माप
b) केवल Recall का माप
c) केवल Precision का माप
d) डेटा की कुल मात्रा
92. Artificial Intelligence में Stochastic Gradient Descent (SGD) का क्या कार्य है?
a) न्यूरल नेटवर्क को जल्दी से प्रशिक्षित करना
b) आउटपुट को नियंत्रित करना
c) डेटा के पैटर्न को पहचानना
d) मॉडल के आकार को बढ़ाना
93. AI में Outliers का क्या मतलब होता है?
a) डेटा जो सामान्य पैटर्न से बाहर हो
b) सामान्य डेटा के समूह
c) डेटा के पैटर्न की पहचान
d) सभी उपरोक्त
94. Artificial Intelligence में Dimensionality Curse का क्या अर्थ है?
a) डेटा के अधिक फीचर्स से मॉडल की जटिलता (Complexity) बढ़ना
b) डेटा का कम होना
c) फीचर्स का सही चयन
d) डेटा को सामान्य बनाना
95. AI में Natural Language Generation (NLG) का क्या कार्य है?
a) टेक्स्ट को स्वचालित रूप से उत्पन्न करना
b) टेक्स्ट को समझना
c) टेक्स्ट को संक्षेपित करना
d) सभी उपरोक्त
96. Artificial Intelligence में Model Tuning का क्या अर्थ होता है?
a) मॉडल के हाइपरपैरामीटर (Hyperparameter) को समायोजित (Tuned) करना
b) डेटा को समायोजित करना
c) आउटपुट को अनुकूलित करना
d) मॉडल को पुनः प्रशिक्षित करना
97. SVM का पूरा नाम क्या है?
a) Support Vector Machine
b) Support Vector Manual
c) Structured Vector Machine
d) कोई नहीं
98. Artificial Intelligence में Bayesian Network किसका प्रतिनिधित्व करता है?
a) संभाव्यताओं के साथ संबंध
b) डेटा की संरचना
c) गणनाओं को नियंत्रित करना
d) समय-आधारित डेटा
99. AI में SVM के Kernel Trick का क्या कार्य है?
a) हाई-डायमेंशनल (High-Dimensional) स्पेस में डेटा को मैप करना
b) डेटा को वर्गीकृत करना
c) निर्णय लेने की प्रक्रिया को नियंत्रित करना
d) डेटा से पैटर्न पहचानना
100. Artificial Intelligence में Hinge Loss का इस्तेमाल किसमें होता है?
a) SVM (Support Vector Machine)
b) न्यूरल नेटवर्क
c) डेटा क्लस्टरिंग
d) डेटा वर्गीकरण
Also Read: Cyber Security MCQs in Hindi For CCC Exam.
Artificial Intelligence के True / False Questions and Answers in Hindi
101. Machine Learning, Deep Learning, NLP, Computer Vision, RPA, और Reinforcement Learning, AI के ही subset हैं?
a) True
b) False
102. Artificial Intelligence शब्द का आविष्कार 1956 में John McCarthy ने किया था?
a) True
b) False
103. ChatGPT को वर्ष 2014 में बनाया गया था?
a) True
b) False
104. Computer Vision का मुख्य कार्य वस्तु पहचानना और चेहरा पहचानना है?
a) True
b) False
105. Generative AI की मदद से Text को image में बादल सकते हैं?
a) True
b) False
106. Reinforcement Learning तकनीक का इस्तेमाल Driver Less Car में होता है?
a) True
b) False
107. Artificial Intelligence का इस्तेमाल शिक्षा के क्षेत्र में नहीं कर सकते हैं?
a) True
b) False
108. Self-Awareness, AI का एक प्रकार है?
a) True
b) False
109. AI से आने वाले समय में बेरोजगारी बढ़ेगी?
a) True
b) False
110. Watson सुपर कम्प्युटर, Narrow AI का उदाहरण है?
a) True
b) False
111. Dabbala Rajagopal “Raj” Reddy को भारत में Artificial Intelligence का जनक कहा जाता है?
a) True
b) False