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AI Project Cycle introduces Class 9 students to a structured process for developing an artificial intelligence solution. They learn to define a real-world problem, identify stakeholders and goals through problem scoping, collect and explore relevant data, build or select a suitable model, and evaluate its results. The topic also connects project work with reflection and ethics, helping students consider fairness, privacy, responsible data use, limitations, and the social impact of AI systems.
Medium · Level 1 · 3 questions
TOPIC PRACTICE
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Teaching a machine to learn patterns from examples and data
Getting results from a trained machine on new data
Manually specifying every answer in advance
Removing all data and examples from a machine
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The solution may be developed for the wrong problem
The model’s accuracy may increase automatically
Bias in the data may be removed automatically
The need for human oversight may be eliminated
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उपयुक्त समाधान के लिए समस्या, हितधारकों और अपेक्षित परिणाम को स्पष्ट करना
समस्या को समझे बिना तुरंत AI मॉडल चुनना
उपलब्ध सभी डेटा को हटाना
बिना उद्देश्य के परिणामों को बदलना
Question 1MediumLevel 1
What does training mean in Artificial Intelligence?कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रशिक्षण का क्या अर्थ है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Training is the stage in which a model is given examples and adjusts its internal parameters to learn useful patterns. After training, the model can perform inference on new data. Therefore option A describes training, while option B describes later prediction or inference, not the learning stage itself.प्रशिक्षण वह चरण है जिसमें मॉडल को उदाहरण और डेटा दिए जाते हैं तथा वह उपयोगी पैटर्न सीखता है। प्रशिक्षण के बाद मॉडल नए डेटा पर अनुमान या परिणाम देता है। इसलिए A प्रशिक्षण का सही अर्थ है, जबकि B बाद की inference प्रक्रिया है; C और D प्रशिक्षण नहीं हैं।
What problem can occur when the purpose of an artificial intelligence project is unclear?कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजना में उद्देश्य स्पष्ट न होने पर क्या समस्या हो सकती है?
Correct answer:सही उत्तर:A
A clear purpose is needed to define the problem, select relevant data, choose suitable success measures, and evaluate the result. Without it, a team may build a technically impressive system that does not solve the real need. Therefore, option A is correct; unclear goals do not automatically improve accuracy or remove bias.स्पष्ट उद्देश्य से समस्या, प्रासंगिक डेटा, सफलता के मापदंड और मूल्यांकन तय किए जाते हैं। उद्देश्य अस्पष्ट हो तो टीम वास्तविक आवश्यकता के बजाय गलत समस्या का समाधान बना सकती है, इसलिए A सही है। अस्पष्ट लक्ष्य अपने-आप सटीकता नहीं बढ़ाते, पक्षपात नहीं हटाते और मानवीय निगरानी समाप्त नहीं करते।
What is the main purpose of problem identification in an Artificial Intelligence (AI) project?कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) परियोजना में समस्या पहचानने का मुख्य उद्देश्य क्या है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Problem identification defines what needs to be solved, who is affected or involved, what constraints exist, and what successful results should look like. This foundation guides data collection, model selection, and evaluation. Choosing a model before understanding the need can solve the wrong problem, while deleting data or changing results without a goal has no sound project purpose.समस्या पहचान में यह स्पष्ट किया जाता है कि किस समस्या का समाधान करना है, कौन प्रभावित या शामिल है, क्या सीमाएँ हैं और सफलता का परिणाम कैसा होगा। यही आधार डेटा संग्रह, मॉडल चयन और मूल्यांकन को दिशा देता है। आवश्यकता समझे बिना मॉडल चुनना गलत समस्या हल कर सकता है; डेटा हटाना या बिना उद्देश्य परिणाम बदलना उचित प्रक्रिया नहीं है।
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