📘 अध्याय 10: भविष्य कौशल और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Future Skills & AI)
1. Artificial Intelligence (AI) का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. मशीन को मानव जैसे कार्य करने योग्य बनाना
B. केवल गेमिंग बढ़ाना
C. नेटवर्क बढ़ाना
D. पासवर्ड सेव करना
✅ उत्तर: A. मशीन को मानव जैसे कार्य करने योग्य बनाना
📘 विवरण: AI का उद्देश्य कंप्यूटर और रोबोट को सोचने, सीखने और निर्णय लेने में सक्षम बनाना है।
2. Machine Learning किसका हिस्सा है?
A. Artificial Intelligence
B. Blockchain
C. IoT
D. Cyber Security
✅ उत्तर: A. Artificial Intelligence
📘 विवरण: Machine Learning AI की शाखा है जो अनुभव से सीखकर प्रदर्शन सुधारती है।
3. Deep Learning किस तकनीक पर आधारित है?
A. Neural Networks
B. VPN
C. Firewall
D. Antivirus
✅ उत्तर: A. Neural Networks
📘 विवरण: Deep Learning में Artificial Neural Networks का उपयोग करके डेटा से पैटर्न पहचाने जाते हैं।
4. Natural Language Processing (NLP) का प्रयोग किसके लिए होता है?
A. मशीन और मानव भाषा के बीच संवाद
B. फाइल डिलीट करने के लिए
C. गेमिंग के लिए
D. नेटवर्क मॉनिटरिंग के लिए
✅ उत्तर: A. मशीन और मानव भाषा के बीच संवाद
📘 विवरण: NLP कंप्यूटर को मानव भाषा समझने और उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है।
5. Robotics में AI का क्या योगदान है?
A. रोबोट को स्मार्ट और स्वायत्त बनाना
B. नेटवर्क बढ़ाना
C. पासवर्ड सेव करना
D. गेमिंग करना
✅ उत्तर: A. रोबोट को स्मार्ट और स्वायत्त बनाना
📘 विवरण: AI रोबोट को निर्णय लेने, सीखने और कार्य करने में सक्षम बनाता है।
6. Future Skills का क्या अर्थ है?
A. भविष्य में रोजगार और तकनीकी जरूरतों के लिए आवश्यक कौशल
B. केवल कंप्यूटर गेमिंग
C. पासवर्ड बदलना
D. नेटवर्क बढ़ाना
✅ उत्तर: A. भविष्य में रोजगार और तकनीकी जरूरतों के लिए आवश्यक कौशल
📘 विवरण: Future Skills में डिजिटल, डेटा एनालिटिक्स, AI और समस्या समाधान कौशल शामिल हैं।
7. AI में Supervised Learning क्या है?
A. लेबल वाले डेटा से मॉडल को प्रशिक्षित करना
B. डेटा डिलीट करना
C. नेटवर्क तेज करना
D. पासवर्ड बनाना
✅ उत्तर: A. लेबल वाले डेटा से मॉडल को प्रशिक्षित करना
📘 विवरण: Supervised Learning में मॉडल को इनपुट और आउटपुट डेटा के साथ प्रशिक्षित किया जाता है।
8. Unsupervised Learning किसके लिए उपयोग होती है?
A. बिना लेबल वाले डेटा में पैटर्न ढूंढने के लिए
B. पासवर्ड बनाना
C. फाइल एडिट करना
D. गेमिंग
✅ उत्तर: A. बिना लेबल वाले डेटा में पैटर्न ढूंढने के लिए
📘 विवरण: Unsupervised Learning डेटा के पैटर्न और समूह को खोजती है।
9. AI का उपयोग किस क्षेत्र में नहीं होता है?
A. केवल पासवर्ड बदलने में
B. स्वास्थ्य सेवा
C. शिक्षा
D. उद्योग और निर्माण
✅ उत्तर: A. केवल पासवर्ड बदलने में
📘 विवरण: AI का उपयोग स्वास्थ्य, शिक्षा, उद्योग, ट्रांसपोर्ट और अन्य कई क्षेत्रों में होता है।
10. ChatGPT और Siri किस प्रकार की AI हैं?
A. Conversational AI
B. Antivirus
C. Firewall
D. IoT Device
✅ उत्तर: A. Conversational AI
📘 विवरण: ये सिस्टम मानव जैसी भाषा में संवाद करने में सक्षम हैं।
11. AI में Reinforcement Learning क्या है?
A. Trial and Error के माध्यम से सीखना
B. नेटवर्क बढ़ाना
C. फाइल डिलीट करना
D. पासवर्ड बदलना
✅ उत्तर: A. Trial and Error के माध्यम से सीखना
📘 विवरण: इसमें एजेंट पुरस्कार और दंड के आधार पर सीखता है।
12. Robotics और AI में अंतर क्या है?
A. Robotics हार्डवेयर है, AI सॉफ्टवेयर तकनीक
B. दोनों एक ही हैं
C. AI केवल गेमिंग है
D. Robotics केवल डेटा सेव करता है
✅ उत्तर: A. Robotics हार्डवेयर है, AI सॉफ्टवेयर तकनीक
📘 विवरण: Robotics भौतिक मशीन है, AI उसे सोचने और निर्णय लेने योग्य बनाता है।
13. Predictive Analytics में AI कैसे मदद करता है?
A. भविष्य के पैटर्न और ट्रेंड की भविष्यवाणी
B. डेटा डिलीट करना
C. पासवर्ड बनाना
D. नेटवर्क बढ़ाना
✅ उत्तर: A. भविष्य के पैटर्न और ट्रेंड की भविष्यवाणी
📘 विवरण: AI मॉडल डेटा के आधार पर भविष्यवाणी करता है।
14. AI में Computer Vision क्या करता है?
A. मशीन को छवि और वीडियो समझने में सक्षम बनाना
B. डेटा डिलीट करना
C. नेटवर्क बढ़ाना
D. पासवर्ड बदलना
✅ उत्तर: A. मशीन को छवि और वीडियो समझने में सक्षम बनाना
📘 विवरण: Computer Vision छवि पहचान और विश्लेषण के लिए AI तकनीक है।
15. Edge AI क्या है?
A. डेटा को क्लाउड के बजाय डिवाइस पर प्रोसेस करना
B. पासवर्ड बदलना
C. नेटवर्क बढ़ाना
D. डेटा डिलीट करना
✅ उत्तर: A. डेटा को क्लाउड के बजाय डिवाइस पर प्रोसेस करना
📘 विवरण: Edge AI रियल टाइम निर्णय लेने के लिए लोकल प्रोसेसिंग करता है।
16. True/False: AI केवल बड़े उद्योगों के लिए जरूरी है।
उत्तर: ❌ False
📘 विवरण: AI हर क्षेत्र में आवश्यक है, छोटे व्यवसाय और शिक्षा में भी।
17. True/False: Machine Learning हमेशा इंसान के बिना सीख सकता है।
उत्तर: ❌ False
📘 विवरण: Machine Learning को डेटा और प्रारंभिक निर्देश की आवश्यकता होती है।
18. True/False: AI में Natural Language Processing का उपयोग केवल टेक्स्ट के लिए होता है।
उत्तर: ❌ False
📘 विवरण: NLP टेक्स्ट और स्पीच दोनों के लिए इस्तेमाल होता है।
19. True/False: Deep Learning Neural Networks का हिस्सा है।
उत्तर: ✅ True
📘 विवरण: Deep Learning में Artificial Neural Networks का उपयोग किया जाता है।
20. True/False: Future Skills केवल तकनीकी ज्ञान तक सीमित हैं।
उत्तर: ❌ False
📘 विवरण: इसमें समस्या समाधान, क्रिएटिविटी और संचार कौशल भी शामिल हैं।
21. AI का उपयोग स्वास्थ्य क्षेत्र में कैसे होता है?
A. रोग का निदान और उपचार में मदद
B. केवल डेटा डिलीट करने के लिए
C. पासवर्ड बदलने के लिए
D. नेटवर्क बढ़ाने के लिए
✅ उत्तर: A. रोग का निदान और उपचार में मदद
📘 विवरण: AI मॉडल चिकित्सा इमेज, रोग पहचान और उपचार योजना में सहायक हैं।
22. Robotics में AI का प्रमुख लाभ क्या है?
A. स्वायत्तता और बुद्धिमत्ता
B. गेमिंग
C. नेटवर्क बढ़ाना
D. पासवर्ड सेव करना
✅ उत्तर: A. स्वायत्तता और बुद्धिमत्ता
📘 विवरण: AI रोबोट को निर्णय लेने और सीखने में सक्षम बनाता है।
23. AI में Chatbot का मुख्य कार्य क्या है?
A. उपयोगकर्ता से संवाद करना
B. फाइल डिलीट करना
C. नेटवर्क बढ़ाना
D. डेटा एन्क्रिप्ट करना
✅ उत्तर: A. उपयोगकर्ता से संवाद करना
📘 विवरण: Chatbot Conversational AI का उदाहरण है।
24. AI आधारित Predictive Maintenance क्या है?
A. मशीन की संभावित खराबी का पूर्वानुमान
B. डेटा डिलीट करना
C. गेमिंग
D. पासवर्ड बदलना
✅ उत्तर: A. मशीन की संभावित खराबी का पूर्वानुमान
📘 विवरण: मशीन में समस्या आने से पहले सुधार करना।
25. AI में Reinforcement Learning किसके लिए उपयोग होता है?
A. अनुभव से सीखना और निर्णय लेना
B. डेटा डिलीट करना
C. पासवर्ड सेव करना
D. नेटवर्क बढ़ाना
✅ उत्तर: A. अनुभव से सीखना और निर्णय लेना
📘 विवरण: एजेंट पुरस्कार और दंड के आधार पर सीखता है।
26. AI में Robotics के लिए कौन-सी तकनीक जरूरी है?
A. Machine Learning और Computer Vision
B. Antivirus
C. VPN
D. Firewall
✅ उत्तर: A. Machine Learning और Computer Vision
📘 विवरण: AI रोबोट को सीखने और दृश्य पहचान में सक्षम बनाता है।
27. Edge AI क्यों महत्वपूर्ण है?
A. रीयल-टाइम निर्णय लेने के लिए
B. पासवर्ड बदलने के लिए
C. डेटा डिलीट करने के लिए
D. नेटवर्क बढ़ाने के लिए
✅ उत्तर: A. रीयल-टाइम निर्णय लेने के लिए
📘 विवरण: Edge AI डेटा को स्थानीय स्तर पर प्रोसेस करता है।
28. Future Skills में कौन-से कौशल शामिल हैं?
A. तकनीकी ज्ञान, डेटा एनालिटिक्स, समस्या समाधान, क्रिएटिविटी
B. केवल गेमिंग
C. नेटवर्क बढ़ाना
D. पासवर्ड सेव करना
✅ उत्तर: A. तकनीकी ज्ञान, डेटा एनालिटिक्स, समस्या समाधान, क्रिएटिविटी
📘 विवरण: ये कौशल भविष्य में रोजगार और व्यवसाय के लिए आवश्यक हैं।
29. AI का उपयोग शिक्षा में कैसे होता है?
A. व्यक्तिगत सीखने और मूल्यांकन के लिए
B. डेटा डिलीट करने के लिए
C. नेटवर्क बढ़ाने के लिए
D. पासवर्ड बदलने के लिए
✅ उत्तर: A. व्यक्तिगत सीखने और मूल्यांकन के लिए
📘 विवरण: AI छात्रों के सीखने की प्रक्रिया और प्रदर्शन का विश्लेषण करता है।
30. AI और Future Skills क्यों जरूरी हैं?
A. भविष्य के रोजगार और डिजिटल दुनिया में सफलता के लिए
B. केवल गेमिंग के लिए
C. नेटवर्क बढ़ाने के लिए
D. पासवर्ड बदलने के लिए
✅ उत्तर: A. भविष्य के रोजगार और डिजिटल दुनिया में सफलता के लिए
📘 विवरण: AI और Future Skills से व्यक्ति डिजिटल और तकनीकी दुनिया में प्रतिस्पर्धी बनता है।