Overview of Future Skills and Artificial Intelligence MCQs For CCC Exam in Hindi – Topic Wise

आज की Digital दुनिया में Future Skills की समझ रखना केवल एक विकल्प नहीं, बल्कि एक जरूरी क्षमता बन चुकी है। खासकर NIELIT CCC Exam की तैयारी कर रहे छात्रों के लिए — जहां तकनीक से जुड़े नए concepts, automation, artificial intelligence और स्मार्ट डिजिटल tools का ज्ञान आपकी सफलता की कुंजी है। इसलिए इस ब्लॉग पोस्ट में हम आपके लिए लेकर आए हैं Future Skills और Artificial Intelligence से जुड़े सबसे महत्वपूर्ण MCQs, जो न केवल परीक्षा-उन्मुख हैं, बल्कि आज के real-world tech trends पर भी आधारित हैं।

AI, Machine Learning, IoT, Robotics से लेकर Digital Future में होने वाले बदलावों तक — यहां दिए गए MCQs इस तरह तैयार किए गए हैं कि आप concepts को गहराई से समझें और exam में किसी भी tricky सवाल का आत्मविश्वास के साथ जवाब दे सकें। हर सवाल आपके ज्ञान को अगले स्तर तक ले जाने के लिए carefully designed है, ताकि आप सिर्फ रटकर नहीं, बल्कि समझकर सीखें।

अगर आप CCC exam में टॉप स्कोर करना चाहते हैं और साथ ही आने वाले Digital Future के लिए खुद को तैयार करना चाहते हैं, तो यह MCQs का सेट आपके लिए game-changer साबित होगा। इसकी खासियत यह है कि सभी सवाल 100% Unique, Exam-Relevant और Updated हैं — यानी आपको कहीं और भटकने की जरूरत नहीं पड़ेगी।

Overview of Future Skills and Artificial Intelligence Objective Questions Answers & Explanation For CCC Exam in Hindi

1. Artificial Intelligence का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. तेज कंप्यूटर बनाना
B. मशीनों को मानव जैसी बुद्धिमत्ता देना
C. मोबाइल एप बनाना
D. इंटरनेट स्पीड बढ़ाना
उत्तर: मशीनों को मानव जैसी बुद्धिमत्ता देना
स्पष्टीकरण: AI का लक्ष्य मशीनों को इंसान की तरह सोचने, सीखने और निर्णय लेने में सक्षम बनाना है।

2. AI का उपयोग किस क्षेत्र में होता है?
A. हेल्थकेयर
B. रोबोटिक्स
C. फाइनेंस
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: AI को लगभग हर उद्योग में ऑटोमेशन और स्मार्ट निर्णय लेने के लिए उपयोग किया जा रहा है।

3. Siri, Alexa, Google Assistant किस तकनीक पर आधारित हैं?
A. IoT
B. AI
C. 5G
D. Blockchain
उत्तर: AI
स्पष्टीकरण: ये सभी Voice Assistants AI और NLP तकनीक पर काम करते हैं।

4. AI का कौन-सा प्रकार मानव की सोच की नकल करता है?
A. Narrow AI
B. General AI
C. Super AI
D. Simple AI
उत्तर: General AI
स्पष्टीकरण: General AI मानव जैसी सामान्य बुद्धिमत्ता की क्षमता दर्शाता है।

5. Narrow AI का उदाहरण कौन-सा है?
A. Chess-playing computer
B. Human-like robot
C. Super-intelligence system
D. Self-aware robot
उत्तर: Chess-playing computer
स्पष्टीकरण: Narrow AI एक विशेष कार्य के लिए डिज़ाइन किया जाता है, जैसे Chess Program।

6. AI में Pattern Recognition के लिए क्या उपयोग होता है?
A. Compiler
B. Neural Network
C. Switch
D. Router
उत्तर: Neural Network
स्पष्टीकरण: Neural Network पैटर्न और डेटा संबंधों को पहचानने में सक्षम होते हैं।

7. Self-driving cars किस तकनीक का उपयोग करती हैं?
A. AI
B. Cloud
C. Wi-Fi
D. Optical Fiber
उत्तर: AI
स्पष्टीकरण: Self-driving Cars अपने आस-पास को समझने के लिए AI व Computer Vision का उपयोग करती हैं।

8. Chatbots किसका उदाहरण हैं?
A. AI
B. IoT
C. Big Data
D. AR
उत्तर: AI
स्पष्टीकरण: Chatbots मनुष्य जैसी बातचीत के लिए AI का उपयोग करते हैं।

9. किस AI क्षेत्र में मशीनें प्राकृतिक भाषा को समझती हैं?
A. NLP
B. IoT
C. Networking
D. DBMS
उत्तर: NLP (Natural Language Processing)
स्पष्टीकरण: NLP कंप्यूटर को मानव भाषा समझने में सक्षम बनाता है।

10. Turing Test किससे जुड़ा है?
A. Computer Speed
B. मशीन की बुद्धिमत्ता
C. Data Storage
D. Hacking
उत्तर: मशीन की बुद्धिमत्ता
स्पष्टीकरण: Turing Test यह जाँचता है कि क्या मशीन की सोच इंसान जैसी लगती है।

11. AI में कौन-सी Learning Method नहीं है?
A. Supervised
B. Unsupervised
C. Reinforcement
D. Cloud Learning
उत्तर: Cloud Learning
स्पष्टीकरण: Cloud Learning कोई ML Method नहीं है।

12. Knowledge Representation का उपयोग किसलिए होता है?
A. डेटा download करना
B. ज्ञान को मशीन readable format में बदलना
C. नेटवर्क बढ़ाना
D. Hardware बनाना
उत्तर: ज्ञान को मशीन readable format में बदलना
स्पष्टीकरण: KR मशीन को Facts और Rules को समझने में मदद करता है।

13. Facial Recognition किस AI क्षेत्र का हिस्सा है?
A. NLP
B. Computer Vision
C. Cloud
D. IoT
उत्तर: Computer Vision
स्पष्टीकरण: Computer Vision छवियों और वीडियो की पहचान करने की क्षमता देता है।

14. AI का भविष्य किस क्षेत्र में सबसे अधिक है?
A. Automation
B. Education
C. Healthcare
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: AI सभी क्षेत्रों में तेजी से अपनाया जा रहा है।

15. DeepMind किसके लिए प्रसिद्ध है?
A. Game playing AI (AlphaGo)
B. Antivirus
C. Social Media
D. Email service
उत्तर: Game playing AI (AlphaGo)
स्पष्टीकरण: DeepMind ने AlphaGo बनाया, जिसने Go World Champion को हराया।

16. General AI कब प्राप्त होगा?
A. वर्तमान में उपलब्ध है
B. निकट भविष्य में संभव
C. 100% असंभव
D. कभी भी नहीं
उत्तर: निकट भविष्य में संभव
स्पष्टीकरण: General AI अभी विकसित नहीं हुआ लेकिन भविष्य में होने की संभावना है।

17. AI की मुख्य आवश्यकता क्या है?
A. Data
B. Commands
C. Signals
D. Color
उत्तर: Data
स्पष्टीकरण: AI मॉडल सीखने और निर्णय लेने के लिए बड़े डेटा पर निर्भर होते हैं।

18. AI में Decision Making किससे होती है?
A. Algorithms
B. CPU Speed
C. RAM
D. Bluetooth
उत्तर: Algorithms
स्पष्टीकरण: Decision Making लॉजिक और Algorithms के आधार पर की जाती है।

19. AI Framework कौन-सा है?
A. TensorFlow
B. MS Word
C. Photoshop
D. VLC
उत्तर: TensorFlow
स्पष्टीकरण: TensorFlow AI/ML मॉडल बनाने के लिए सबसे लोकप्रिय Framework है।

20. AI किस प्रकार की Technology है?
A. Emerging
B. Old
C. Declining
D. Simple
उत्तर: Emerging (उभरती हुई तकनीक)
स्पष्टीकरण: AI तेजी से विकसित हो रही और भविष्य को बदलने वाली तकनीक है।

21. Machine Learning का मुख्य कार्य क्या है?
A. मशीन को खुद से सीखने में सक्षम बनाना
B. Mobile Apps Install करना
C. Browser चलाना
D. Data Download करना
उत्तर: मशीन को खुद से सीखने में सक्षम बनाना
स्पष्टीकरण: ML का उद्देश्य यह है कि मशीन डेटा से Patterns सीखकर स्वयं निर्णय ले सके।

22. Machine Learning का जनक (Father of ML) किसे कहा जाता है?
A. Alan Turing
B. Arthur Samuel
C. Charles Babbage
D. Bill Gates
उत्तर: Arthur Samuel
स्पष्टीकरण: Arthur Samuel ने Machine Learning शब्द को लोकप्रिय बनाया और पहले ML Programs विकसित किए।

23. Supervised Learning के लिए क्या आवश्यक है?
A. Labeled Data
B. Unlabeled Data
C. No Data
D. केवल Text Files
उत्तर: Labeled Data
स्पष्टीकरण: Supervised Learning में Input और उसके सही Output दोनों दिए जाते हैं।

24. Unsupervised Learning का मुख्य उपयोग क्या है?
A. Classification
B. Clustering
C. Data Entry
D. Networking
उत्तर: Clustering
स्पष्टीकरण: Unsupervised Learning में मशीन बिना Label के समान प्रकार के डेटा समूह (Clusters) बनाती है।

25. मशीनों द्वारा भविष्यवाणी करने के लिए कौन-सा तरीका उपयोग होता है?
A. Regression
B. Firewall
C. Compiler
D. Bluetooth
उत्तर: Regression
स्पष्टीकरण: Regression भविष्य के मानों का अनुमान लगाने के लिए उपयोग किया जाता है।

26. Machine Learning का वास्तविक उदाहरण कौन-सा है?
A. YouTube Video Recommendation
B. Calculator
C. MS Paint
D. Mouse Pointer
उत्तर: YouTube Video Recommendation
स्पष्टीकरण: YouTube ML Algorithms का उपयोग कर आपकी पसंद के अनुसार Videos Recommend करता है।

27. Machine Learning में मॉडल को सुधारने की प्रक्रिया क्या कहलाती है?
A. Training
B. Refreshing
C. Deleting
D. Formatting
उत्तर: Training
स्पष्टीकरण: Training चरण में मॉडल को डेटा से Patterns सीखने का मौका दिया जाता है।

28. Reinforcement Learning में Agent को क्या दिया जाता है?
A. Reward या Penalty
B. Virus Database
C. Web Browser
D. Memory Card
उत्तर: Reward या Penalty
स्पष्टीकरण: RL में Agent के Actions के आधार पर उसे Reward या Penalty दी जाती है ताकि वह सीख सके।

29. Linear Regression का उपयोग किसलिए किया जाता है?
A. भविष्‍यवाणी (Prediction)
B. System Formatting
C. Hacking
D. Animation
उत्तर: भविष्यवाणी (Prediction)
स्पष्टीकरण: Linear Regression डेटा में संबंध खोजकर भविष्य के परिणाम अनुमानित करता है।

30. ML में Training और Testing Data अलग-अलग क्यों रखे जाते हैं?
A. इंटरनेट स्पीड बढ़ाने के लिए
B. मॉडल की Accuracy जाँचने के लिए
C. RAM बचाने के लिए
D. Files Compress करने के लिए
उत्तर: मॉडल की Accuracy जाँचने के लिए
स्पष्टीकरण: मॉडल को Training Data से सीखाया जाता है और Testing Data से उसकी Performance जाँची जाती है।

31. Overfitting क्या है?
A. बहुत कम Training
B. मॉडल का Training Data को बहुत ज़्यादा याद कर लेना
C. Mobile Hang होना
D. RAM फ़ुल होना
उत्तर: मॉडल का Training Data को बहुत ज़्यादा याद कर लेना
स्पष्टीकरण: Overfitting में मॉडल Training Data पर अच्छा काम करता है पर नए Data पर खराब।

32. ML में Accuracy मापने के लिए कौन-सा Tool उपयोग होता है?
A. Confusion Matrix
B. Mouse
C. Router
D. Disk Cleanup
उत्तर: Confusion Matrix
स्पष्टीकरण: यह True/False Predictions के आधार पर मॉडल का प्रदर्शन बताता है।

33. Classification Algorithm का उदाहरण कौन-सा है?
A. KNN (K-Nearest Neighbors)
B. HTML
C. SMTP
D. FTP
उत्तर: KNN (K-Nearest Neighbors)
स्पष्टीकरण: KNN एक लोकप्रिय Classification Algorithm है जिसमें नए Data को उसके नजदीकी Data Points के आधार पर Classify किया जाता है।

34. Machine Learning में Feature का अर्थ क्या है?
A. Input Variables (इनपुट विशेषताएँ)
B. RAM
C. Keys of Keyboard
D. Files
उत्तर: Input Variables (इनपुट विशेषताएँ)
स्पष्टीकरण: Features वे गुण हैं जिनका उपयोग मॉडल डेटा को समझने के लिए करता है।

35. Machine Learning किस Technology का Subset है?
A. Artificial Intelligence
B. Networking
C. Database
D. Operating System
उत्तर: Artificial Intelligence
स्पष्टीकरण: ML AI का ही एक उपक्षेत्र है जिसमें मशीनें डेटा से सीखती हैं।

36. Big Data किसे कहा जाता है?
A. बहुत छोटे आकार का डेटा
B. सामान्य Spreadsheet में आने वाला डेटा
C. इतना बड़ा और जटिल डेटा जिसे पारंपरिक तरीकों से प्रोसेस नहीं किया जा सकता
D. केवल Text फ़ाइलों का संग्रह
उत्तर: इतना बड़ा और जटिल डेटा जिसे पारंपरिक तरीकों से प्रोसेस नहीं किया जा सकता
स्पष्टीकरण: Big Data में विशाल, तेजी से बदलता हुआ और विविध प्रकार का डेटा शामिल होता है।

37. Big Data की मुख्य विशेषताएँ किस नाम से जानी जाती हैं?
A. 1 V
B. 2 V
C. 3 V
D. 5 V
उत्तर: 5 V
स्पष्टीकरण: Big Data के 5V हैं—Volume, Velocity, Variety, Veracity और Value।

38. Hadoop किसके लिए उपयोग होता है?
A. फोटो एडिटिंग
B. Big Data स्टोर और प्रोसेस करने के लिए
C. Antivirus चलाने के लिए
D. PDF बनाने के लिए
उत्तर: Big Data स्टोर और प्रोसेस करने के लिए
स्पष्टीकरण: Hadoop एक ओपन-सोर्स Framework है जो बड़े डेटा को वितरित तरीके से स्टोर और प्रोसेस करता है।

39. Hadoop का फ़ाइल सिस्टम क्या कहलाता है?
A. NTFS
B. FAT32
C. HDFS
D. EXT4
उत्तर: HDFS (Hadoop Distributed File System)
स्पष्टीकरण: HDFS डेटा को कई मशीनों पर समान रूप से बाँटकर स्टोर करता है।

40. Big Data Analytics का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. सिर्फ डेटा को Delete करना
B. डेटा से Insights निकालना
C. RAM बढ़ाना
D. Backup बनाना
उत्तर: डेटा से Insights निकालना
स्पष्टीकरण: Analytics बड़े डेटा से Patterns, Trends और निर्णय-सक्षम जानकारी निकालता है।

41. कौन-सा टूल Big Data Processing के लिए उपयोग होता है?
A. MS Word
B. Apache Spark
C. Notepad
D. VLC
उत्तर: Apache Spark
स्पष्टीकरण: Spark बहुत तेज गति से Big Data को प्रोसेस करने की क्षमता रखता है।

42. Structured Data का उदाहरण क्या है?
A. Database Tables
B. WhatsApp Messages
C. Photos
D. Audio Files
उत्तर: Database Tables
स्पष्टीकरण: Structured Data पंक्तियों और स्तंभों में व्यवस्थित होता है।

43. Unstructured Data का उदाहरण है—
A. Excel Sheet
B. PDF Document
C. SQL Table
D. Bank Records
उत्तर: PDF Document
स्पष्टीकरण: Unstructured डेटा किसी फिक्स्ड फ़ॉर्मेट में नहीं होता।

44. Semi-Structured Data का उदाहरण है—
A. XML Files
B. MS Excel Sheet
C. Textbook
D. Digital Clock
उत्तर: XML Files
स्पष्टीकरण: XML/JSON जैसे फाइलें Semi-Structured होती हैं—कुछ Structure होता है, पूरा नहीं।

45. Big Data का एक लोकप्रिय NoSQL Database कौन-सा है?
A. MySQL
B. Oracle
C. MongoDB
D. MS Access
उत्तर: MongoDB
स्पष्टीकरण: MongoDB Document-Oriented NoSQL Database है, जो Big Data के लिए उपयुक्त है।

46. Real-Time Big Data Processing किससे संभव है?
A. Hadoop MapReduce
B. Spark Streaming
C. CD/DVD Writer
D. BIOS
उत्तर: Spark Streaming
स्पष्टीकरण: Spark Streaming लाइव डेटा को प्रोसेस कर सकता है।

47. Data Mining का उद्देश्य क्या है?
A. डेटा छुपाना
B. डेटा से महत्वपूर्ण Patterns निकालना
C. डेटा Delete करना
D. डेटा Compress करना
उत्तर: डेटा से महत्वपूर्ण Patterns निकालना
स्पष्टीकरण: Data Mining बड़े डेटा में छुपी उपयोगी जानकारी खोजने का कार्य है।

48. Big Data में Velocity का अर्थ क्या है?
A. डेटा का प्रकार
B. डेटा आने की गति
C. डेटा का मूल्य
D. डेटा का स्टोरेज
उत्तर: डेटा आने की गति
स्पष्टीकरण: Velocity डेटा के जनरेट होने और प्रोसेस होने की रफ्तार को दर्शाता है।

49. Big Data मुख्य रूप से कहाँ उपयोग होता है?
A. Banking
B. E-commerce
C. Health Sector
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: Big Data सभी सेक्टर में निर्णय लेने, ट्रेंड पहचानने और ऑटोमेशन में सहायक है।

50. Big Data Analytics का महत्वपूर्ण लाभ क्या है?
A. सिस्टम धीमा करना
B. निर्णय लेने की कार्यक्षमता बढ़ाना
C. वायरस हटाना
D. कंप्यूटर को ठंडा रखना
उत्तर: निर्णय लेने की कार्यक्षमता बढ़ाना
स्पष्टीकरण: Analytics बड़े डेटा से सटीक निर्णय लेने में मदद करता है।

51. Cloud Computing क्या है?
A. कंप्यूटर को साफ करने की तकनीक
B. इंटरनेट के माध्यम से Computing Services प्रदान करना
C. सिर्फ फाइलों का बैकअप बनाना
D. कंप्यूटर की RAM बढ़ाना
उत्तर: इंटरनेट के माध्यम से Computing Services प्रदान करना
स्पष्टीकरण: Cloud Computing इंटरनेट के माध्यम से Storage, Servers, Databases, Software आदि सुविधाएँ उपलब्ध कराता है।

52. Cloud Computing का मुख्य लाभ क्या है?
A. काम धीमा हो जाता है
B. डेटा हमेशा इंटरनेट के बिना उपलब्ध रहता है
C. आपको अपनी जरूरत के अनुसार संसाधन बढ़ाने/घटाने की सुविधा मिलती है
D. कंप्यूटर का Hardware बदलना पड़ता है
उत्तर: आपको अपनी जरूरत के अनुसार संसाधन बढ़ाने/घटाने की सुविधा मिलती है
स्पष्टीकरण: Cloud में Scalability सबसे बड़ा लाभ है, जिसमें संसाधन तुरंत बढ़ाए या घटाए जा सकते हैं।

53. Cloud Computing के तीन मुख्य Service Models कौन-से हैं?
A. LAN, MAN, WAN
B. IaaS, PaaS, SaaS
C. TCP, IP, HTTP
D. BIOS, UEFI, POST
उत्तर: IaaS, PaaS, SaaS
स्पष्टीकरण: ये Cloud Computing की तीन मूलभूत Service Categories हैं।

54. Cloud में SaaS का उदाहरण क्या है?
A. Google Docs
B. RAM
C. Hard Disk
D. Motherboard
उत्तर: Google Docs
स्पष्टीकरण: SaaS इंटरनेट आधारित सॉफ़्टवेयर होता है जिसे इंस्टॉल करने की जरूरत नहीं होती।

55. IaaS क्या प्रदान करता है?
A. Internet Games
B. Virtual Machines, Storage, Network
C. केवल Antivirus
D. सिर्फ Browser
उत्तर: Virtual Machines, Storage, Network
स्पष्टीकरण: IaaS इंफ्रास्ट्रक्चर लेवल की सेवाएं प्रदान करता है।

56. PaaS किसके लिए उपयोग होता है?
A. Videos देखने के लिए
B. Developers को Applications बनाने और Deploy करने के लिए
C. इंटरनेट स्पीड बढ़ाने के लिए
D. Keyboard चलाने के लिए
उत्तर: Developers को Applications बनाने और Deploy करने के लिए
स्पष्टीकरण: PaaS Development Environment प्रदान करता है।

57. Cloud में Data कहाँ स्टोर होता है?
A. User के मोबाइल में
B. Remote Servers/Data Centers में
C. Internet Cable में
D. Motherboard में
उत्तर: Remote Servers/Data Centers में
स्पष्टीकरण: Cloud में डेटा दूरस्थ सर्वरों पर स्टोर किया जाता है।

58. Cloud Computing की मुख्य विशेषता कौन-सी है?
A. Manual Updates
B. Pay-as-you-go Model
C. Hardware खरीदना जरूरी
D. Offline Service
उत्तर: Pay-as-you-go Model
स्पष्टीकरण: Cloud में आप जितनी सेवा उपयोग करते हैं, उतना ही भुगतान करते हैं।

59. Cloud Deployment Model कौन-सा है?
A. Public Cloud
B. Private Cloud
C. Hybrid Cloud
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: Cloud को उपयोग के आधार पर Public, Private और Hybrid मॉडल में डिप्लॉय किया जा सकता है।

60. Cloud Computing में डेटा सुरक्षा की जिम्मेदारी किसकी होती है?
A. केवल User की
B. केवल Cloud Provider की
C. Cloud Provider और User दोनों की
D. किसी की नहीं
उत्तर: Cloud Provider और User दोनों की
स्पष्टीकरण: Cloud Shared Responsibility Model पर काम करता है।

61. Cloud Computing किस Technology का उपयोग करता है?
A. Virtualization
B. CRT Monitor
C. Keyboard Layout
D. Pen Drive
उत्तर: Virtualization
स्पष्टीकरण: Virtualization तकनीक के द्वारा एक ही Hardware पर कई Virtual Machines चलाई जाती हैं।

62. Google Drive किस प्रकार की Cloud Service है?
A. IaaS
B. PaaS
C. SaaS
D. None
उत्तर: SaaS
स्पष्टीकरण: Google Drive एक Software-as-a-Service मॉडल है जिसमें उपयोगकर्ता ऑनलाइन स्टोरेज उपयोग कर सकते हैं।

63. Cloud का मुख्य नुकसान क्या है?
A. इंटरनेट पर निर्भरता
B. RAM बढ़ जाती है
C. कंप्यूटर तेज हो जाता है
D. मोबाइल स्क्रीन बड़ी हो जाती है
उत्तर: इंटरनेट पर निर्भरता
स्पष्टीकरण: Cloud सेवा का उपयोग बिना इंटरनेट के नहीं किया जा सकता।

64. Cloud Backup का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. डेटा को हमेशा सुरक्षित रखना
B. मॉनिटर की ब्राइटनेस बढ़ाना
C. Processor ठंडा रखना
D. Keyboard Lock करना
उत्तर: डेटा को हमेशा सुरक्षित रखना
स्पष्टीकरण: Backup से डेटा खोने पर उसे Restore किया जा सकता है।

65. Cloud Computing का उपयोग किस क्षेत्र में तेजी से बढ़ रहा है?
A. Health Sector
B. Banking
C. E-commerce
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: Cloud Computing लगभग हर उद्योग में तेजी से अपनाया जा रहा है।

66. IoT किसे कहा जाता है?
A. केवल कंप्यूटरों का नेटवर्क
B. इंटरनेट से जुड़े स्मार्ट डिवाइसेस का नेटवर्क
C. केवल मोबाइल एप्लीकेशन
D. डेटा एंट्री तकनीक
उत्तर: इंटरनेट से जुड़े स्मार्ट डिवाइसेस का नेटवर्क
स्पष्टीकरण: IoT में विभिन्न उपकरण इंटरनेट द्वारा एक-दूसरे से जुड़कर डेटा साझा करते हैं।

67. IoT डिवाइस का उदाहरण कौन-सा है?
A. स्मार्ट वॉच
B. पेन
C. साधारण कैलकुलेटर
D. नोटबुक
उत्तर: स्मार्ट वॉच
स्पष्टीकरण: स्मार्ट वॉच इंटरनेट से कनेक्ट होकर स्वास्थ्य डेटा मॉनिटर करती है, इसलिए यह IoT डिवाइस है।

68. IoT का पूरा नाम क्या है?
A. Internet of Tools
B. Internet of Things
C. Internal Operating Technology
D. Intelligent Online Tracker
उत्तर: Internet of Things
स्पष्टीकरण: IoT का अर्थ है—चीजों (Things) का इंटरनेट से जुड़ना।

69. IoT में डिवाइसेस किस माध्यम से जुड़े होते हैं?
A. केवल Bluetooth
B. केवल USB
C. इंटरनेट (Wi-Fi, Mobile Data, etc.)
D. HDMI
उत्तर: इंटरनेट (Wi-Fi, Mobile Data, etc.)
स्पष्टीकरण: IoT डिवाइस इंटरनेट पर आधारित कनेक्टिविटी से कार्य करते हैं।

70. Smart Home किस तकनीक पर आधारित है?
A. IoT
B. Cloud Only
C. Optical Fiber
D. Electronics
उत्तर: IoT
स्पष्टीकरण: स्मार्ट होम में सभी उपकरण इंटरनेट से जुड़े होते हैं और IoT आधारित Automation करते हैं।

71. IoT में Sensors का क्या कार्य है?
A. डिवाइस को गर्म करना
B. वातावरण से डेटा एकत्र करना
C. स्क्रीन की Brightness बढ़ाना
D. Keyboard चलाना
उत्तर: वातावरण से डेटा एकत्र करना
स्पष्टीकरण: Sensors डेटा जैसे तापमान, हिलना, प्रकाश, नमी आदि को रिकॉर्ड करते हैं।

72. IoT Device डेटा कहाँ भेजता है?
A. इंटरनेट पर मौजूद Server/Cloud में
B. सीधे Printer में
C. CD-ROM में
D. USB Cable में
उत्तर: इंटरनेट पर मौजूद Server/Cloud में
स्पष्टीकरण: IoT डिवाइस द्वारा एकत्र किया हुआ डेटा Cloud Server पर भेजा जाता है।

73. IoT का एक प्रमुख उपयोग क्षेत्र कौन-सा है?
A. Agriculture (स्मार्ट खेती)
B. नोटबुक लिखना
C. गेम खेलना
D. फोटो खींचना
उत्तर: Agriculture (स्मार्ट खेती)
स्पष्टीकरण: स्मार्ट सिंचाई, मिट्टी की जाँच, तापमान मॉनिटरिंग — ये सभी IoT आधारित हैं।

74. IoT में “Smart City” का अर्थ क्या है?
A. बहुत सारे मॉल वाला शहर
B. इंटरनेट आधारित सुविधाओं वाला शहर
C. बड़े-बड़े भवन वाला शहर
D. ज्यादा लोगों वाला शहर
उत्तर: इंटरनेट आधारित सुविधाओं वाला शहर
स्पष्टीकरण: Smart City में IoT आधारित Street Lights, Parking, Waste Management आदि होते हैं।

75. Wearable Devices किस तकनीक पर आधारित हैं?
A. IoT
B. Printer
C. BIOS
D. Optical Drive
उत्तर: IoT
स्पष्टीकरण: Wearable Devices जैसे Smart Bands और Smart Watches IoT का हिस्सा हैं।

76. IoT का मुख्य लाभ क्या है?
A. Manual Control
B. Automation और Smart Monitoring
C. Slow Performance
D. कोई लाभ नहीं
उत्तर: Automation और Smart Monitoring
स्पष्टीकरण: IoT डिवाइस कार्य को स्वतः संचालित करने और रियल-टाइम मॉनिटरिंग में मदद करते हैं।

77. IoT में कौन-सी भाषा का उपयोग अधिक होता है?
A. Assembly
B. Python
C. Sanskrit
D. HTML
उत्तर: Python
स्पष्टीकरण: Python IoT Programming में सबसे लोकप्रिय और सरल भाषा है।

78. IoT डिवाइस को पहचानने के लिए क्या आवश्यक है?
A. IP Address
B. Monitor
C. CD/DVD
D. Keyboard
उत्तर: IP Address
स्पष्टीकरण: इंटरनेट पर प्रत्येक डिवाइस की पहचान IP Address से होती है।

79. IoT Architecture में “Actuator” का कार्य क्या है?
A. Data Collect करना
B. Data Delete करना
C. Sensors से मिले निर्देशों के अनुसार कोई क्रिया करना
D. Device को Charge करना
उत्तर: Sensors से मिले निर्देशों के अनुसार कोई क्रिया करना
स्पष्टीकरण: Actuator वास्तविक कार्य जैसे मोटर चलाना, लाइट ऑन/ऑफ करना आदि करता है।

80. IoT का सबसे बड़ा खतरा कौन-सा है?
A. Slow Internet
B. Cyber Attacks और Privacy Issues
C. Mobile Heat
D. Charger खराब होना
उत्तर: Cyber Attacks और Privacy Issues
स्पष्टीकरण: IoT डिवाइस इंटरनेट से जुड़े होने के कारण हैकिंग का खतरा अधिक होता है।

81. Cyber Security का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. कंप्यूटर की स्क्रीन साफ करना
B. डेटा, नेटवर्क और सिस्टम को अनधिकृत एक्सेस से सुरक्षित रखना
C. केवल इंटरनेट की स्पीड बढ़ाना
D. मोबाइल की बैटरी बचाना
उत्तर: डेटा, नेटवर्क और सिस्टम को अनधिकृत एक्सेस से सुरक्षित रखना
स्पष्टीकरण: Cyber Security का मुख्य कार्य डिजिटल डेटा और सिस्टम को हैकिंग, मालवेयर और खतरों से सुरक्षित रखना है।

82. Zero Trust Security Model किस सिद्धांत पर आधारित है?
A. सभी पर भरोसा करो
B. किसी पर भी भरोसा मत करो, हमेशा सत्यापन करो
C. इंटरनेट को बंद रखो
D. केवल Firewall का उपयोग करो
उत्तर: किसी पर भी भरोसा मत करो, हमेशा सत्यापन करो
स्पष्टीकरण: Zero Trust मॉडल में हर यूजर और डिवाइस को Access देने से पहले बार-बार Verify किया जाता है।

83. भविष्य का सबसे बड़ा साइबर खतरा किसे माना जाता है?
A. Slow Internet
B. Quantum Computing आधारित Attacks
C. Printer Issues
D. Keyboard Errors
उत्तर: Quantum Computing आधारित Attacks
स्पष्टीकरण: Quantum Computers पारंपरिक Encryption को आसानी से तोड़ सकते हैं, इसलिए यह भविष्य का सबसे बड़ा खतरा माना जाता है।

84. Ransomware Attack में क्या होता है?
A. कंप्यूटर की RAM बढ़ जाती है
B. उपयोगकर्ता का डेटा Encrypt कर लिया जाता है और फिरौती मांगी जाती है
C. कंप्यूटर खुद बंद हो जाता है
D. कीबोर्ड लॉक हो जाता है
उत्तर: उपयोगकर्ता का डेटा Encrypt कर लिया जाता है और फिरौती मांगी जाती है
स्पष्टीकरण: Ransomware डेटा को लॉक करके उसे वापस देने के बदले भुगतान मांगता है।

85. Multi-Factor Authentication (MFA) का उपयोग क्यों किया जाता है?
A. सिस्टम को धीमा करने के लिए
B. सुरक्षा बढ़ाने के लिए कई प्रकार के Authentication का उपयोग
C. इंटरनेट की स्पीड मापने के लिए
D. Backup लेने के लिए
उत्तर: सुरक्षा बढ़ाने के लिए कई प्रकार के Authentication का उपयोग
स्पष्टीकरण: MFA में Password + OTP + Biometric जैसे कई Layers से सुरक्षा मिलती है।

86. AI-based Cyber Security का मुख्य लाभ क्या है?
A. सिस्टम जल्दी Heat होने लगता है
B. खतरों का स्वतः पता लगाना और तेजी से प्रतिक्रिया देना
C. इंटरनेट बंद हो जाता है
D. कंप्यूटर तेज नहीं चलता
उत्तर: खतरों का स्वतः पता लगाना और तेजी से प्रतिक्रिया देना
स्पष्टीकरण: AI Algorithms Cyber Attacks का स्वतः विश्लेषण कर तुरंत Alerts जारी करते हैं।

87. Phishing Attack किस माध्यम से किया जाता है?
A. Fake Emails और Messages के जरिए
B. UPS द्वारा Parcel भेजकर
C. Printer के द्वारा
D. CCTV Camera द्वारा
उत्तर: Fake Emails और Messages के जरिए
स्पष्टीकरण: Phishing में उपयोगकर्ता को धोखा देने के लिए नकली ईमेल/लिंक भेजे जाते हैं।

88. भविष्य में Cyber Security में सबसे अधिक उपयोग होने वाली तकनीक कौन-सी होगी?
A. AI और Machine Learning
B. CRT Monitors
C. Dot Matrix Printer
D. Floppy Disk
उत्तर: AI और Machine Learning
स्पष्टीकरण: AI/ML भविष्य में साइबर सुरक्षा को स्वचालित और अधिक शक्तिशाली बनाएंगे।

89. Cyber Security में Encryption का अर्थ है—
A. डेटा को Compress करना
B. डेटा को एक सुरक्षित कोड में बदलना
C. डेटा को Paint करना
D. डेटा को Delete करना
उत्तर: डेटा को एक सुरक्षित कोड में बदलना
स्पष्टीकरण: Encryption डेटा को ऐसा कोड बना देता है जिसे बिना Key के नहीं पढ़ा जा सकता।

90. भविष्य में Passwordless Authentication किसके उपयोग से संभव होगा?
A. सिर्फ Keyboard
B. Biometrics और Security Keys
C. केवल Wi-Fi
D. केवल USB Drive
उत्तर: Biometrics और Security Keys
स्पष्टीकरण: Passwordless Login में चेहरे, फिंगरप्रिंट या हार्डवेयर सिक्योरिटी की का उपयोग किया जाएगा।

91. Blockchain क्या है?
A. एक साधारण डेटाबेस
B. एक वितरित और सुरक्षित डिजिटल लेज़र तकनीक
C. Pen Drive में डेटा स्टोर करने की तकनीक
D. एक Social Media Platform
उत्तर: एक वितरित और सुरक्षित डिजिटल लेज़र तकनीक
स्पष्टीकरण: Blockchain में डेटा कई नोड्स पर स्टोर होता है, जिससे यह सुरक्षित और पारदर्शी बनता है।

92. Blockchain में एक Block में क्या होता है?
A. केवल वीडियो फाइलें
B. केवल फोटो
C. डेटा + Previous Block का Hash + अपना Hash
D. RAM Memory
उत्तर: डेटा + Previous Block का Hash + अपना Hash
स्पष्टीकरण: यह Structure Blockchain को सुरक्षित और छेड़छाड़-मुक्त बनाता है।

93. Blockchain की मुख्य विशेषता क्या है?
A. Data आसानी से बदल जाता है
B. Decentralization (विकेंद्रीकरण)
C. हार्ड डिस्क खराब हो जाती है
D. इंटरनेट बंद हो जाता है
उत्तर: Decentralization (विकेंद्रीकरण)
स्पष्टीकरण: Blockchain में डेटा किसी एक स्थान पर नहीं रहता, बल्कि कई नोड्स पर वितरित होता है।

94. Bitcoin किस तकनीक पर आधारित है?
A. IoT
B. Blockchain
C. Cloud
D. Big Data
उत्तर: Blockchain
स्पष्टीकरण: Bitcoin दुनिया की पहली क्रिप्टोकरेंसी है जो Blockchain पर काम करती है।

95. Smart Contract क्या है?
A. एक पेपर कॉन्ट्रैक्ट
B. अपने आप निर्धारित नियमों के अनुसार चलने वाला डिजिटल कॉन्ट्रैक्ट
C. एक Email
D. Mobile Recharge
उत्तर: अपने आप निर्धारित नियमों के अनुसार चलने वाला डिजिटल कॉन्ट्रैक्ट
स्पष्टीकरण: Smart Contract प्रोग्राम्ड Logic पर आधारित होते हैं और खुद ही Execute होते हैं।

96. Web 3.0 का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. इंटरनेट को धीमा करना
B. उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा पर अधिक नियंत्रण देना
C. पुराने ब्राउज़र हटाना
D. केवल वीडियो प्ले करना
उत्तर: उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा पर अधिक नियंत्रण देना
स्पष्टीकरण: Web 3.0 Decentralized Internet की अवधारणा पर आधारित है।

97. Web 3.0 की तकनीक किस पर आधारित है?
A. Blockchain
B. CRT Monitor
C. Keyboard Layout
D. Router Switch
उत्तर: Blockchain
स्पष्टीकरण: Web 3.0 का मुख्य ढांचा Blockchain और Decentralization पर आधारित है।

98. Cryptocurrency क्या है?
A. कागज़ की मुद्रा
B. सरकार द्वारा प्रिंट की गई नोट
C. डिजिटल मुद्रा जो Cryptography पर आधारित है
D. Plastic Card
उत्तर: डिजिटल मुद्रा जो Cryptography पर आधारित है
स्पष्टीकरण: Cryptocurrency एक Digital Asset है जो Cryptography द्वारा सुरक्षित होती है।

99. NFT (Non-Fungible Token) का उपयोग किसलिए होता है?
A. डुप्लीकेट फाइल बनाने के लिए
B. अनोखे डिजिटल संपत्तियों के स्वामित्व को प्रमाणित करने के लिए
C. Mobile Recharge करने के लिए
D. Internet Speed बढ़ाने के लिए
उत्तर: अनोखे डिजिटल संपत्तियों के स्वामित्व को प्रमाणित करने के लिए
स्पष्टीकरण: NFT किसी डिजिटल वस्तु जैसे Art, Music, Video के Ownership का प्रमाण देता है।

100. Blockchain में डेटा सुरक्षित क्यों माना जाता है?
A. क्योंकि यह सिर्फ एक कंप्यूटर पर स्टोर होता है
B. क्योंकि इसे आसानी से Delete किया जा सकता है
C. क्योंकि यह Decentralized और Cryptographically Secured होता है
D. क्योंकि यह Offline रहता है
उत्तर: क्योंकि यह Decentralized और Cryptographically Secured होता है
स्पष्टीकरण: Blockchain डेटा कई नोड्स पर स्टोर होता है और Cryptography से सुरक्षित होता है, जिससे इसे बदलना लगभग असंभव होता है।

Internet of Things (IoT) MCQs

101. IoT का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. केवल मोबाइल तेज करना
B. उपकरणों को इंटरनेट से जोड़कर स्मार्ट बनाना
C. कंप्यूटर का डेटा बढ़ाना
D. गेमिंग तेज करना
उत्तर: उपकरणों को इंटरनेट से जोड़कर स्मार्ट बनाना
स्पष्टीकरण: IoT का मकसद रोजमर्रा की चीज़ों को इंटरनेट से जोड़कर उन्हें स्मार्ट और ऑटोमेटेड बनाना है।

102. IoT में कौन-सा घटक अनिवार्य है?
A. Pen Drive
B. Internet Connectivity
C. CD/DVD
D. Projector
उत्तर: Internet Connectivity
स्पष्टीकरण: IoT डिवाइस इंटरनेट से जुड़े बिना डेटा साझा नहीं कर सकते।

103. IoT का उदाहरण कौन-सा है?
A. साधारण दीवार घड़ी
B. स्मार्ट थर्मोस्टेट
C. सामान्य कैलकुलेटर
D. डायरी
उत्तर: स्मार्ट थर्मोस्टेट
स्पष्टीकरण: स्मार्ट थर्मोस्टेट इंटरनेट से जुड़कर तापमान को नियंत्रित करता है।

104. Smart Wearable Devices किस तकनीक पर चलते हैं?
A. IoT
B. LAN
C. Satellite
D. BIOS
उत्तर: IoT
स्पष्टीकरण: Wearables जैसे Smart Bands और Smart Watches IoT के अंतर्गत आते हैं।

105. IoT में Sensors का कार्य क्या है?
A. कमरे को ठंडा करना
B. परिवेश से डेटा एकत्र करना
C. मोबाइल की बैटरी बढ़ाना
D. कंप्यूटर चलाना
उत्तर: परिवेश से डेटा एकत्र करना
स्पष्टीकरण: Sensors तापमान, नमी, प्रकाश, गति आदि का डेटा इकट्ठा करते हैं।

106. IoT में Actuator का क्या काम है?
A. डेटा संग्रह करना
B. Sensors से मिले निर्देशों के अनुसार क्रिया करना
C. CPU को ठंडा करना
D. Keyboard चलाना
उत्तर: Sensors से मिले निर्देशों के अनुसार क्रिया करना
स्पष्टीकरण: Actuator वास्तविक कार्य करता है, जैसे पंखा चालू/बंद करना।

107. IoT डिवाइसेस अपना डेटा कहाँ भेजते हैं?
A. Local Folder
B. Cloud Server
C. Mobile SIM
D. Pen Drive
उत्तर: Cloud Server
स्पष्टीकरण: Cloud Server पर डेटा स्टोर और प्रोसेस किया जाता है।

108. IoT का सबसे बड़ा खतरा क्या माना जाता है?
A. डिवाइस का रंग
B. ज्यादा चार्ज होना
C. Cyber Security खतरे
D. RAM कम होना
उत्तर: Cyber Security खतरे
स्पष्टीकरण: IoT डिवाइस इंटरनेट से जुड़े होने के कारण हैकर्स के लिए आसान लक्ष्य बन जाते हैं।

109. Smart Parking System किस तकनीक का उदाहरण है?
A. Robotics
B. IoT
C. Cloud Only
D. Antivirus
उत्तर: IoT
स्पष्टीकरण: Smart Parking सेंसर आधारित IoT सिस्टम का उपयोग करता है।

110. IoT में डिवाइसेस को नेटवर्क में पहचानने के लिए क्या जरूरी है?
A. Browser
B. IP Address
C. Calculator
D. Hard Disk
उत्तर: IP Address
स्पष्टीकरण: IP Address नेटवर्क में डिवाइस की पहचान करता है।

111. IoT सिस्टम किस Architecture पर आधारित होता है?
A. 2-लेयर
B. 3-लेयर या 5-लेयर मॉडल
C. 7-लेयर
D. 1-लेयर
उत्तर: 3-लेयर या 5-लेयर मॉडल
स्पष्टीकरण: IoT Architecture में Perception, Network और Application Layers होती हैं।

112. Smart Agriculture में IoT का उपयोग किसलिए होता है?
A. मिट्टी की उर्वरता को कम करने के लिए
B. तापमान और नमी की निगरानी के लिए
C. फसल को नुकसान पहुँचाने के लिए
D. बुवाई रोकने के लिए
उत्तर: तापमान और नमी की निगरानी के लिए
स्पष्टीकरण: IoT कृषि में स्मार्ट सिंचाई और Soil Monitoring के लिए उपयोग होता है।

113. IoT Gateway का कार्य क्या है?
A. कंप्यूटर स्टार्ट करना
B. IoT डिवाइसेस को इंटरनेट से जोड़ना
C. Mobile को चार्ज करना
D. PDF बनाना
उत्तर: IoT डिवाइसेस को इंटरनेट से जोड़ना
स्पष्टीकरण: Gateway डिवाइस, Sensors और Cloud के बीच Bridge का काम करता है।

114. IoT में सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली भाषा कौन-सी है?
A. Sanskrit
B. Python
C. Hindi
D. Urdu
उत्तर: Python
स्पष्टीकरण: Python सरल सिंटैक्स और लाइब्रेरी सपोर्ट के कारण IoT में लोकप्रिय है।

115. कौन-सी तकनीक IoT डिवाइस को रिमोटली नियंत्रित करने में मदद करती है?
A. Remote TV
B. Mobile App
C. Calculator
D. Dictionary
उत्तर: Mobile App
स्पष्टीकरण: IoT डिवाइस मोबाइल ऐप के माध्यम से दूर बैठे नियंत्रित किए जा सकते हैं।

116. Smart City Concept में कौन शामिल है?
A. Smart Street Lights
B. Smart Traffic System
C. Smart Waste Management
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: Smart City में विभिन्न IoT Solutions का उपयोग होता है।

117. IoT डिवाइस किस Power Source का उपयोग करते हैं?
A. केवल बिजली
B. बिजली + बैटरी + सोलर
C. केवल सोलर
D. केवल गैस
उत्तर: बिजली + बैटरी + सोलर
स्पष्टीकरण: IoT डिवाइस कई ऊर्जा स्रोतों से संचालित हो सकते हैं।

118. IoT में डेटा एक्सचेंज किस माध्यम से होता है?
A. USB Cable
B. Cloud Network
C. Telephone Cable
D. केवल Bluetooth
उत्तर: Cloud Network
स्पष्टीकरण: IoT में डेटा आमतौर पर Cloud पर भेजा जाता है, जहाँ उसका विश्लेषण होता है।

119. IoT का उपयोग स्वास्थ्य क्षेत्र में किसलिए होता है?
A. Hospital को सजाने के लिए
B. मरीजों की रियल-टाइम स्वास्थ्य निगरानी के लिए
C. कमरे की पेंटिंग के लिए
D. दवाइयाँ महंगी करने के लिए
उत्तर: मरीजों की रियल-टाइम स्वास्थ्य निगरानी के लिए
स्पष्टीकरण: स्मार्ट बैंड और हेल्थ मॉनिटरिंग डिवाइस चिकित्सकीय देखभाल में मदद करते हैं।

120. IoT का उपयोग घर में किसलिए होता है?
A. केवल खेलने के लिए
B. Appliances को स्मार्ट तरीके से नियंत्रित करने के लिए
C. दीवारों को रंगने के लिए
D. रसोई को नवीनीकृत करने के लिए
उत्तर: Appliances को स्मार्ट तरीके से नियंत्रित करने के लिए
स्पष्टीकरण: Smart Lights, Smart Fans, Smart TV आदि IoT से नियंत्रित होते हैं।

121. IoT में “Perception Layer” का क्या कार्य है?
A. इंटरनेट कनेक्शन देना
B. सेंसर द्वारा डेटा एकत्र करना
C. मोबाइल चार्ज करना
D. टीवी ऑन करना
उत्तर: सेंसर द्वारा डेटा एकत्र करना
स्पष्टीकरण: Perception Layer को Sensor Layer भी कहा जाता है, जहाँ वास्तविक दुनिया से डेटा इकट्ठा किया जाता है।

122. IoT में डिवाइस आपस में कैसे संचार करते हैं?
A. Sound Waves
B. Internet Protocols
C. केवल IR Sensor
D. Remote Control
उत्तर: Internet Protocols
स्पष्टीकरण: डिवाइसेस HTTP, MQTT, CoAP आदि प्रोटोकॉल द्वारा संचार करते हैं।

123. IoT में सबसे अधिक उपयोग होने वाला Wireless Protocol कौन-सा है?
A. Bluetooth
B. Wi-Fi
C. VGA
D. DVI
उत्तर: Wi-Fi
स्पष्टीकरण: Wi-Fi तेज़ कनेक्टिविटी और अधिक दूरी तक सिग्नल देने के कारण IoT में लोकप्रिय है।

124. IoT में Low-Power Devices के लिए कौन-सी तकनीक उपयोग होती है?
A. Zigbee
B. HDMI
C. VGA
D. USB
उत्तर: Zigbee
स्पष्टीकरण: Zigbee कम ऊर्जा वाले IoT डिवाइसेस के लिए उपयुक्त है।

125. IoT डिवाइस में “Firmware” का कार्य क्या है?
A. बैटरी चार्ज करना
B. डिवाइस के हार्डवेयर को नियंत्रित करना
C. फोन की रिंगटोन बदलना
D. स्क्रीन जलाना
उत्तर: डिवाइस के हार्डवेयर को नियंत्रित करना
स्पष्टीकरण: Firmware सिस्टम का वह सॉफ़्टवेयर है जो हार्डवेयर को निर्देश देता है।

126. IoT में MQTT का उपयोग किसलिए होता है?
A. Mobile Charging
B. Lightweight Messaging Protocol
C. Video Editing
D. Graphics Designing
उत्तर: Lightweight Messaging Protocol
स्पष्टीकरण: MQTT IoT डिवाइसेस के बीच छोटे संदेश भेजने के लिए उपयोग होता है।

127. IoT में “Edge Computing” का अर्थ क्या है?
A. डेटा को केवल Cloud में प्रोसेस करना
B. डेटा को डिवाइस के नजदीक ही प्रोसेस करना
C. डेटा को Delete करना
D. डेटा को USB में स्टोर करना
उत्तर: डेटा को डिवाइस के नजदीक ही प्रोसेस करना
स्पष्टीकरण: Edge Computing से विलंब (Latency) कम होता है और प्रतिक्रिया तेज मिलती है।

128. IoT आधारित Home Automation किससे नियंत्रित किया जाता है?
A. Mobile App
B. सिर्फ Keyboard
C. Calculator
D. Radio
उत्तर: Mobile App
स्पष्टीकरण: IoT appliances को मोबाइल ऐप के माध्यम से Remote Control किया जाता है।

129. Smart Refrigerator किस तकनीक का उदाहरण है?
A. IoT
B. Gaming
C. Database
D. GPS
उत्तर: IoT
स्पष्टीकरण: Smart Refrigerator इंटरनेट से जुड़कर तापमान नियंत्रित करता है और स्टॉक अपडेट रखता है।

130. Smart Cars में IoT का उपयोग किसलिए होता है?
A. पेंटिंग के लिए
B. ऑटोमेटिक ब्रेकिंग और लोकेशन ट्रैकिंग
C. गाड़ी को सजाने के लिए
D. म्यूजिक तेज़ करने के लिए
उत्तर: ऑटोमेटिक ब्रेकिंग और लोकेशन ट्रैकिंग
स्पष्टीकरण: आधुनिक कारें सेंसर और IoT तकनीक से स्मार्ट फीचर्स प्रदान करती हैं।

131. IoT Security में सबसे बड़ी चुनौती क्या है?
A. कैमरा की क्वालिटी
B. डिवाइस का छोटा आकार
C. कमजोर पासवर्ड और अपडेट की कमी
D. कम रोशनी
उत्तर: कमजोर पासवर्ड और अपडेट की कमी
स्पष्टीकरण: कई IoT डिवाइस में सुरक्षा फीचर्स कमजोर होते हैं, जिससे खतरा बढ़ जाता है।

132. IoT में Data Analytics क्यों आवश्यक है?
A. इंटरनेट स्पीड बढ़ाने के लिए
B. एकत्र किए गए डेटा से उपयोगी जानकारी प्राप्त करने के लिए
C. डिवाइस को बंद करने के लिए
D. TV चलाने के लिए
उत्तर: एकत्र किए गए डेटा से उपयोगी जानकारी प्राप्त करने के लिए
स्पष्टीकरण: IoT Analytics Patterns, Trends और Decision Making में मदद करता है।

133. IoT डिवाइस को सुरक्षित रखने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?
A. कमजोर पासवर्ड रखना
B. कभी अपडेट न करना
C. Strong Password और Regular Updates
D. डिवाइस को बंद रखना
उत्तर: Strong Password और Regular Updates
स्पष्टीकरण: मजबूत पासवर्ड और अपडेट सुरक्षा के लिए आवश्यक हैं।

134. IoT का उपयोग किस क्षेत्र में नहीं किया जाता?
A. Healthcare
B. Agriculture
C. Manufacturing
D. Book Printing
उत्तर: Book Printing
स्पष्टीकरण: अन्य क्षेत्रों में IoT का व्यापक उपयोग होता है, लेकिन बुक प्रिंटिंग में नहीं।

135. IoT Sensors किस रूप में डेटा भेजते हैं?
A. Analog या Digital Signals
B. केवल फोटो
C. सिर्फ वीडियो
D. केवल आवाजें
उत्तर: Analog या Digital Signals
स्पष्टीकरण: सेंसर अपने माप के अनुसार सिग्नल ट्रांसमिट करते हैं।

136. IoT में LoRaWAN क्या है?
A. कंप्यूटर गेम
B. Long Range Wireless Communication Protocol
C. पेंटिंग सॉफ्टवेयर
D. Antivirus
उत्तर: Long Range Wireless Communication Protocol
स्पष्टीकरण: LoRaWAN कम ऊर्जा में लंबी दूरी तक डेटा भेजने के लिए उपयोग होता है।

137. Smart Meter किस तकनीक का उदाहरण है?
A. IoT
B. केवल Networking
C. Photoshop
D. MS Word
उत्तर: IoT
स्पष्टीकरण: Smart Meter बिजली उपयोग का डेटा इंटरनेट द्वारा भेजता है।

138. IoT Network में कौन-सा Address उपयोग होता है?
A. MAC Address
B. Only URL
C. Email
D. Text File
उत्तर: MAC Address
स्पष्टीकरण: MAC Address डिवाइस की पहचान के लिए महत्वपूर्ण होता है।

139. Healthcare IoT Device का उदाहरण कौन-सा है?
A. Smart Blood Pressure Monitor
B. Plastic Cup
C. Pen
D. Scissor
उत्तर: Smart Blood Pressure Monitor
स्पष्टीकरण: यह डिवाइस मरीज की रियल-टाइम स्वास्थ्य जानकारी भेजता है।

140. IoT में “Interoperability” का अर्थ क्या है?
A. अलग-अलग डिवाइस का एक-दूसरे से न जुड़ पाना
B. अलग-अलग डिवाइसेस का आपस में मिलकर काम करना
C. डिवाइस को बंद कर देना
D. इंटरनेट हटाना
उत्तर: अलग-अलग डिवाइसेस का आपस में मिलकर काम करना
स्पष्टीकरण: Interoperability से विभिन्न कंपनियों के डिवाइस भी साथ काम कर पाते हैं।

141. IoT में GPS किसलिए उपयोग होता है?
A. टीवी चैनल बदलने के लिए
B. लोकेशन ट्रैकिंग के लिए
C. मोबाइल चार्ज करने के लिए
D. गेमिंग के लिए
उत्तर: लोकेशन ट्रैकिंग के लिए
स्पष्टीकरण: IoT आधारित वाहन और डिवाइसेस GPS से लोकेशन भेजते हैं।

142. कौन-सी तकनीक IoT में ऊर्जा-कुशल संचार प्रदान करती है?
A. NFC
B. NFC
C. Zigbee
D. HDMI
उत्तर: Zigbee
स्पष्टीकरण: Zigbee ऊर्जा की बचत करने वाली IoT Communication तकनीक है।

143. IoT Devices किस Network पर अधिक निर्भर होते हैं?
A. Wired Ethernet Only
B. Wireless Networks
C. केवल Optical Fiber
D. किसी नेटवर्क पर नहीं
उत्तर: Wireless Networks
स्पष्टीकरण: IoT डिवाइस मुख्यतः Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee जैसे Wireless Networks पर चलते हैं।

144. Smart Light किस तकनीक पर आधारित है?
A. IoT
B. BIOS
C. CRT Monitor
D. Dial-up Internet
उत्तर: IoT
स्पष्टीकरण: Smart Lights को Mobile App या Voice Assistant से नियंत्रित किया जा सकता है।

145. IoT में “Cloud Platform” का उपयोग किसलिए होता है?
A. TV चलाने के लिए
B. IoT डेटा को स्टोर और प्रोसेस करने के लिए
C. चार्जिंग के लिए
D. Printer कनेक्ट करने के लिए
उत्तर: IoT डेटा को स्टोर और प्रोसेस करने के लिए
स्पष्टीकरण: Cloud IoT का मुख्य डेटा सेंटर होता है जहाँ विश्लेषण किया जाता है।

146. कौन-सा Sensor IoT में तापमान मापने के लिए उपयोग होता है?
A. Accelerometer
B. Thermistor
C. Camera
D. Speaker
उत्तर: Thermistor
स्पष्टीकरण: Thermistor तापमान परिवर्तनों के प्रति संवेदनशील सेंसर है।

147. IoT में डेटा चोरी का बड़ा कारण क्या है?
A. इंटरनेट न चलना
B. Default Password का उपयोग
C. तापमान ज्यादा होना
D. Battery कम होना
उत्तर: Default Password का उपयोग
स्पष्टीकरण: बहुत-से IoT डिवाइस Default Password के कारण आसानी से हैक हो जाते हैं।

148. IoT Gateway किस लेयर का भाग है?
A. Application Layer
B. Network Layer
C. Presentation Layer
D. Session Layer
उत्तर: Network Layer
स्पष्टीकरण: Gateway डिवाइस और क्लाउड के बीच नेटवर्क का पुल होता है।

149. IoT में Motion Detect करने के लिए कौन-सा सेंसर उपयोग होता है?
A. PIR Sensor
B. Speaker
C. Keyboard
D. Router
उत्तर: PIR Sensor
स्पष्टीकरण: PIR Sensor मानव या वस्तु की गति का पता लगाता है।

150. IoT का भविष्य किस तकनीक पर सबसे अधिक निर्भर करेगा?
A. CRT Monitor
B. 5G Technology
C. Floppy Disk
D. Calculator
उत्तर: 5G Technology
स्पष्टीकरण: 5G तेज डेटा ट्रांसफर और कम लेटेंसी प्रदान करता है, जो IoT के लिए सबसे महत्वपूर्ण है।

Big Data & Analytics MCQs

151. Big Data शब्द का उपयोग किसके लिए किया जाता है?
A. छोटे आकार के डेटा के लिए
B. बहुत अधिक और जटिल डेटा के लिए
C. केवल ऑडियो फाइलों के लिए
D. एक ही फोल्डर में रखे डेटा के लिए
उत्तर: बहुत अधिक और जटिल डेटा के लिए
स्पष्टीकरण: Big Data इतना बड़ा और विविध होता है कि इसे पारंपरिक टूल्स से प्रोसेस नहीं किया जा सकता।

152. Big Data की मुख्य विशेषताएँ क्या कहलाती हैं?
A. 2 V
B. 3 V
C. 5 V
D. 10 V
उत्तर: 5 V
स्पष्टीकरण: Volume, Velocity, Variety, Veracity और Value — ये Big Data की पांच प्रमुख विशेषताएँ हैं।

153. Hadoop किसके लिए उपयोग होता है?
A. फाइल प्रिंट करने के लिए
B. Big Data को वितरित रूप से स्टोर और प्रोसेस करने के लिए
C. इंटरनेट चालू करने के लिए
D. गेमिंग के लिए
उत्तर: Big Data को वितरित रूप से स्टोर और प्रोसेस करने के लिए
स्पष्टीकरण: Hadoop बड़े डेटा को कई मशीनों पर बाँटकर स्टोर करता है।

154. Hadoop का फ़ाइल सिस्टम क्या कहलाता है?
A. NTFS
B. FAT32
C. HDFS
D. EXT2
उत्तर: HDFS
स्पष्टीकरण: HDFS (Hadoop Distributed File System) क्लस्टर में डेटा को वितरित स्टोर करता है।

155. MapReduce क्या है?
A. इंटरनेट ब्राउज़र
B. Big Data प्रोसेसिंग मॉडल
C. Antivirus
D. Printer Software
उत्तर: Big Data प्रोसेसिंग मॉडल
स्पष्टीकरण: MapReduce बड़े डेटा को दो चरणों — Map और Reduce — में प्रोसेस करता है।

156. Structured Data का उदाहरण क्या है?
A. SQL Database Tables
B. Images
C. Audio Files
D. Videos
उत्तर: SQL Database Tables
स्पष्टीकरण: Structured Data पंक्तियों और स्तंभों में व्यवस्थित होता है।

157. Unstructured Data का उदाहरण कौन-सा है?
A. Excel Sheet
B. PDF File
C. Database Table
D. CSV File
उत्तर: PDF File
स्पष्टीकरण: PDF, Images, Videos जैसे डेटा में कोई निश्चित संरचना नहीं होती।

158. Semi-Structured Data क्या होता है?
A. जिसमें बिल्कुल भी फ़ॉर्मेट न हो
B. SQL Table
C. जिसमें कुछ संरचना होती है और कुछ नहीं
D. केवल Text File
उत्तर: जिसमें कुछ संरचना होती है और कुछ नहीं
स्पष्टीकरण: XML, JSON आदि Semi-Structured Data के उदाहरण हैं।

159. Apache Spark किसके लिए उपयोग होता है?
A. फोटो एडिटिंग
B. तेज Big Data प्रोसेसिंग
C. इंटरनेट स्पीड मापने के लिए
D. कीबोर्ड टेस्ट करने के लिए
उत्तर: तेज Big Data प्रोसेसिंग
स्पष्टीकरण: Spark Memory-Based Processing के कारण Hadoop MapReduce से तेज है।

160. Big Data में Velocity का अर्थ क्या है?
A. डेटा का मूल्य
B. डेटा का प्रकार
C. डेटा आने की गति
D. डेटा का स्टोरेज
उत्तर: डेटा आने की गति
स्पष्टीकरण: Velocity का मतलब है डेटा कितनी तेजी से Generate और Process हो रहा है।

161. बिग डेटा का सबसे बड़ा लाभ क्या है?
A. कंप्यूटर धीमा हो जाता है
B. बेहतर निर्णय लेने में मदद मिलती है
C. इंटरनेट बंद हो जाता है
D. RAM नष्ट हो जाती है
उत्तर: बेहतर निर्णय लेने में मदद मिलती है
स्पष्टीकरण: Big Data Analytics Insights देकर निर्णय लेने में सहायता करता है।

162. Data Mining क्या है?
A. डेटा Delete करना
B. डेटा छुपाना
C. डेटा से पैटर्न और महत्वपूर्ण जानकारी निकालना
D. डेटा की कॉपी बनाना
उत्तर: डेटा से पैटर्न और महत्वपूर्ण जानकारी निकालना
स्पष्टीकरण: Data Mining बड़े डेटा में छुपी महत्वपूर्ण जानकारी खोजने की प्रक्रिया है।

163. NoSQL Database का उदाहरण कौन-सा है?
A. MySQL
B. Oracle
C. MongoDB
D. MS Excel
उत्तर: MongoDB
स्पष्टीकरण: MongoDB Document-Oriented NoSQL Database है और Big Data के लिए उपयोग किया जाता है।

164. Data Warehouse का उपयोग किसलिए किया जाता है?
A. फाइल Delete करने के लिए
B. बड़े डेटा को विश्लेषण के लिए स्टोर करने हेतु
C. प्रिंटर कनेक्ट करने के लिए
D. स्क्रीन रिकॉर्ड करने के लिए
उत्तर: बड़े डेटा को विश्लेषण के लिए स्टोर करने हेतु
स्पष्टीकरण: Data Warehouse बिजनेस एनालिसिस और रिपोर्टिंग के लिए उपयोग होता है।

165. Hadoop किस प्रोग्रामिंग भाषा में लिखी गई है?
A. Python
B. Java
C. C
D. PHP
उत्तर: Java
स्पष्टीकरण: Hadoop Framework Java में विकसित किया गया है।

166. बिग डेटा का सबसे बड़ा स्रोत कौन-सा है?
A. TV
B. Social Media Platforms
C. Calculator
D. Notebook
उत्तर: Social Media Platforms
स्पष्टीकरण: सोशल मीडिया पर लगातार बड़ी मात्रा में डेटा बनता है।

167. Data Visualization का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. डेटा को Delete करना
B. डेटा को ग्राफ़, चार्ट और चित्रों में बदलकर समझना आसान बनाना
C. डेटा छिपाना
D. सिस्टम बंद करना
उत्तर: डेटा को ग्राफ़, चार्ट और चित्रों में बदलकर समझना आसान बनाना
स्पष्टीकरण: Visualization Insights को आसान भाषा में प्रस्तुत करता है।

168. बिग डेटा सिस्टम में “Cluster” का अर्थ क्या है?
A. एक कंप्यूटर
B. एक साथ काम करने वाली कई मशीनों का समूह
C. एक मोबाइल
D. एक Router
उत्तर: एक साथ काम करने वाली कई मशीनों का समूह
स्पष्टीकरण: Cluster कई Nodes मिलकर बड़े डेटा को प्रोसेस करते हैं।

169. HDFS में डेटा कैसे स्टोर होता है?
A. एक ही मशीन पर
B. छोटे-छोटे ब्लॉक्स में कई मशीनों पर
C. Offline CD में
D. केवल मोबाइल में
उत्तर: छोटे-छोटे ब्लॉक्स में कई मशीनों पर
स्पष्टीकरण: HDFS डेटा को ब्लॉक के रूप में वितरित करता है।

170. बिग डेटा एनालिटिक्स में कौन-सी भाषा अधिक उपयोग होती है?
A. Sanskrit
B. Python
C. French
D. Bengali
उत्तर: Python
स्पष्टीकरण: Python में Data Analysis के लिए शक्तिशाली Libraries उपलब्ध हैं।

171. Spark Streaming का उपयोग किसलिए किया जाता है?
A. गेमिंग
B. रियल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग
C. PDF पढ़ने के लिए
D. Chrome चलाने के लिए
उत्तर: रियल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग
स्पष्टीकरण: Spark Streaming वास्तविक समय में डेटा को प्रोसेस करता है।

172. बड़े डेटा का Analysis कहाँ अधिक उपयोग होता है?
A. Banking
B. Healthcare
C. E-commerce
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: Big Data अनेक उद्योगों में निर्णय लेने में सहायता करता है।

173. Data Analytics का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. डेटा बनाना
B. डेटा को समझना और उससे Insights निकालना
C. डेटा छिपाना
D. सिस्टम को Restart करना
उत्तर: डेटा को समझना और उससे Insights निकालना
स्पष्टीकरण: Analytics भविष्यवाणी और निर्णय लेने में मुख्य भूमिका निभाता है।

174. Hadoop YARN का उपयोग किसलिए होता है?
A. Keyboard चलाने के लिए
B. Resource Management और Job Scheduling के लिए
C. फाइल डाउनलोड करने के लिए
D. साउंड बढ़ाने के लिए
उत्तर: Resource Management और Job Scheduling के लिए
स्पष्टीकरण: YARN Hadoop का Resource Manager है।

175. Business Intelligence (BI) क्या है?
A. कंप्यूटर गेम
B. डेटा आधारित व्यावसायिक विश्लेषण
C. कंप्यूटर की RAM
D. फोन की रिंगटोन
उत्तर: डेटा आधारित व्यावसायिक विश्लेषण
स्पष्टीकरण: BI रिपोर्ट और डैशबोर्ड द्वारा बिजनेस निर्णयों में मदद करता है।

176. Predictive Analytics का उपयोग किसलिए होता है?
A. पुराने डेटा को हटाने के लिए
B. भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए
C. चार्ट को रंगने के लिए
D. PDF बनाने के लिए
उत्तर: भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए
स्पष्टीकरण: Predictive Models पिछले डेटा के आधार पर भविष्य के परिणामों का अनुमान लगाते हैं।

177. बिग डेटा एनालिटिक्स में मशीन लर्निंग क्यों महत्वपूर्ण है?
A. इंटरनेट बंद करता है
B. पैटर्न और ट्रेंड्स को स्वतः पहचानता है
C. कंप्यूटर बंद करता है
D. स्क्रीन को रंगता है
उत्तर: पैटर्न और ट्रेंड्स को स्वतः पहचानता है
स्पष्टीकरण: ML बड़े और जटिल डेटा से उपयोगी Insights निकालने में सक्षम है।

178. Big Data में “Veracity” का अर्थ क्या है?
A. डेटा की गति
B. डेटा की सत्यता और गुणवत्ता
C. डेटा का आकार
D. डेटा की लागत
उत्तर: डेटा की सत्यता और गुणवत्ता
स्पष्टीकरण: Veracity बताता है कि डेटा कितना सही और विश्वसनीय है।

179. Big Data Analytics का एक नुकसान क्या है?
A. लागत अधिक हो सकती है
B. कंप्यूटर बंद हो जाता है
C. इंटरनेट रुक जाता है
D. मोबाइल हीट होता है
उत्तर: लागत अधिक हो सकती है
स्पष्टीकरण: बड़े डेटा के लिए महंगे टूल और सर्वर की आवश्यकता होती है।

180. Hadoop Framework किस सिद्धांत पर काम करता है?
A. Centralized Computing
B. Distributed Computing
C. Manual Computing
D. Offline Processing
उत्तर: Distributed Computing
स्पष्टीकरण: Hadoop कई मशीनों को मिलकर डेटा प्रोसेस करवाता है।

181. Big Data सिस्टम में “Node” का क्या अर्थ है?
A. केवल Keyboard
B. Cluster की एक Machine या Computer
C. एक Mobile App
D. Blank File
उत्तर: Cluster की एक Machine या Computer
स्पष्टीकरण: Node वह सिस्टम होता है जहाँ डेटा Store या Process किया जाता है।

182. Big Data में “Batch Processing” का अर्थ क्या है?
A. डेटा को रियल-टाइम में प्रोसेस करना
B. बहुत ज्यादा डेटा को एक साथ प्रोसेस करना
C. इंटरनेट को बंद करना
D. RAM की सफाई
उत्तर: बहुत ज्यादा डेटा को एक साथ प्रोसेस करना
स्पष्टीकरण: Batch Processing बड़ी मात्रा में डेटा को समूह में प्रोसेस करता है।

183. Hadoop का मुख्य Components कौन-सा है?
A. VLC Player
B. HDFS और MapReduce
C. Calculator
D. Chrome
उत्तर: HDFS और MapReduce
स्पष्टीकरण: Storage के लिए HDFS और Processing के लिए MapReduce Hadoop के दो मुख्य भाग हैं।

184. Big Data में “Variety” का अर्थ क्या है?
A. डेटा की सत्यता
B. डेटा के विभिन्न प्रकार (Text, Image, Video आदि)
C. डेटा की स्पीड
D. डेटा का स्टोरेज
उत्तर: डेटा के विभिन्न प्रकार (Text, Image, Video आदि)
स्पष्टीकरण: Variety का मतलब डेटा की अलग-अलग संरचना और प्रकार से है।

185. Spark किस प्रकार का Processing Engine है?
A. Slow Processing Engine
B. Fast, In-Memory Processing Engine
C. केवल Offline Engine
D. केवल मोबाइल ऐप
उत्तर: Fast, In-Memory Processing Engine
स्पष्टीकरण: Spark RAM में डेटा प्रोसेस करता है, इसलिए अत्यंत तेज होता है।

186. HDFS में डेटा को किस रूप में स्टोर किया जाता है?
A. Pages
B. Blocks
C. Frames
D. Sectors
उत्तर: Blocks
स्पष्टीकरण: HDFS डेटा को बड़े Blocks में स्टोर करता है, जिनका आकार आमतौर पर 128MB या 256MB होता है।

187. Big Data में “Data Lake” क्या है?
A. पानी की झील
B. कच्चे (Raw) और बड़े डेटा को स्टोर करने का स्थान
C. Mobile Memory
D. एक CD
उत्तर: कच्चे (Raw) और बड़े डेटा को स्टोर करने का स्थान
स्पष्टीकरण: Data Lake में Structured, Unstructured और Semi-Structured सभी डेटा स्टोर हो सकते हैं।

188. Apache Hive किसके लिए उपयोग होता है?
A. SMS भेजने के लिए
B. Big Data को SQL-जैसे Query Language से प्रोसेस करने के लिए
C. Antivirus Scan करने के लिए
D. कंप्यूटर बंद करने के लिए
उत्तर: Big Data को SQL-जैसे Query Language से प्रोसेस करने के लिए
स्पष्टीकरण: Hive बड़े डेटा पर Query चलाने के लिए SQL जैसी भाषा प्रदान करता है।

189. Big Data में Insights प्राप्त करने की प्रक्रिया क्या कहलाती है?
A. Data Loss
B. Data Analytics
C. Formatting
D. Defragmentation
उत्तर: Data Analytics
स्पष्टीकरण: Data Analytics बड़े डेटा का विश्लेषण करके उपयोगी Insights देता है।

190. Big Data में “Volume” का अर्थ क्या है?
A. डेटा का प्रकार
B. डेटा की मात्रा
C. डेटा की सत्यता
D. इंटरनेट स्पीड
उत्तर: डेटा की मात्रा
स्पष्टीकरण: Volume का मतलब है कि डेटा कितना बड़ा है।

191. Machine Learning Big Data में क्यों उपयोग होता है?
A. Errors बढ़ाने के लिए
B. बड़े डेटा में Patterns खोजने के लिए
C. डेटा Deleted करने के लिए
D. सिस्टम धीमा करने के लिए
उत्तर: बड़े डेटा में Patterns खोजने के लिए
स्पष्टीकरण: ML बड़े डेटा में Trends को स्वतः पहचान लेता है।

192. Data Cleaning का उद्देश्य क्या है?
A. अनावश्यक या गलत डेटा को सुधारना
B. डेटा को गंदा करना
C. फाइल लॉक करना
D. साउंड बढ़ाना
उत्तर: अनावश्यक या गलत डेटा को सुधारना
स्पष्टीकरण: Clean Data Analysis को अधिक सटीक बनाता है।

193. Big Data को विज़ुअल रूप में दिखाने के लिए क्या उपयोग होता है?
A. चार्ट, ग्राफ और डैशबोर्ड
B. केवल Text File
C. केवल Code
D. ब्लैक स्क्रीन
उत्तर: चार्ट, ग्राफ और डैशबोर्ड
स्पष्टीकरण: Visualization Tools से जानकारी को समझना आसान होता है।

194. कौन-सा टूल Big Data Visualization के लिए प्रसिद्ध है?
A. VLC
B. Tableau
C. Notepad
D. Chrome
उत्तर: Tableau
स्पष्टीकरण: Tableau Interactive Dashboards बनाने के लिए उपयोग होता है।

195. Big Data Analytics में Python क्यों लोकप्रिय है?
A. वेबसाइट खोलता है
B. आसान सिंटैक्स और शक्तिशाली लाइब्रेरी उपलब्ध हैं
C. मोबाइल चार्ज करता है
D. PDF बनाता है
उत्तर: आसान सिंटैक्स और शक्तिशाली लाइब्रेरी उपलब्ध हैं
स्पष्टीकरण: Pandas, NumPy, Matplotlib जैसी लाइब्रेरी इसे विश्लेषण के लिए उपयुक्त बनाती हैं।

196. NoSQL Database की सबसे बड़ी विशेषता क्या है?
A. केवल छोटे डेटा को सपोर्ट करता है
B. बड़े और असंरचित डेटा को संभाल सकता है
C. केवल Offline चलता है
D. केवल मोबाइल में चलता है
उत्तर: बड़े और असंरचित डेटा को संभाल सकता है
स्पष्टीकरण: NoSQL डेटाबेस स्केलेबल होते हैं और Big Data के लिए उपयुक्त हैं।

197. Hadoop में “Replication Factor” क्या है?
A. डेटा की कॉपी कितनी बार बनाई जाएगी
B. इंटरनेट स्पीड
C. RAM की मात्रा
D. Screen Resolution
उत्तर: डेटा की कॉपी कितनी बार बनाई जाएगी
स्पष्टीकरण: Replication Factor डेटा को कई नोड्स पर सुरक्षित रूप से स्टोर करता है।

198. Big Data Analytics का उपयोग किस सिस्टम में होता है?
A. Recommendation Systems (जैसे Netflix, YouTube)
B. Calculator में
C. Paint में
D. Alarm Clock में
उत्तर: Recommendation Systems (जैसे Netflix, YouTube)
स्पष्टीकरण: Recommendations User Behavior पर आधारित होते हैं, जो Big Data से प्राप्त होता है।

199. Data Scientist का मुख्य काम क्या है?
A. मोबाइल ठीक करना
B. डेटा का विश्लेषण कर बिजनेस को समाधान देना
C. कंप्यूटर बेचना
D. फोटो लेना
उत्तर: डेटा का विश्लेषण कर बिजनेस को समाधान देना
स्पष्टीकरण: Data Scientist Insights निकालकर कंपनियों को निर्णय लेने में मदद करता है।

200. Big Data Analytics का अंतिम लक्ष्य क्या है?
A. डेटा Delete करना
B. बड़े डेटा से मूल्य (Value) प्राप्त करना
C. कंप्यूटर धीमा करना
D. स्क्रीन बंद करना
उत्तर: बड़े डेटा से मूल्य (Value) प्राप्त करना
स्पष्टीकरण: Analytics का असली उद्देश्य डेटा से वैल्यू उत्पन्न करना है।

Cloud Computing MCQs

201. Cloud Computing क्या है?
A. हार्ड डिस्क की सफाई
B. इंटरनेट के माध्यम से Computing Services प्रदान करना
C. केवल मोबाइल चार्ज करना
D. गेमिंग बढ़ाना
उत्तर: इंटरनेट के माध्यम से Computing Services प्रदान करना
स्पष्टीकरण: Cloud Computing में Storage, Servers, Databases, Software आदि सेवाएँ इंटरनेट पर उपलब्ध होती हैं।

202. Cloud Computing की मुख्य विशेषता कौन-सी है?
A. Offline Service
B. On-demand Self-Service
C. केवल एक डिवाइस पर चलना
D. केवल LAN पर चलना
उत्तर: On-demand Self-Service
स्पष्टीकरण: यूज़र अपनी आवश्यकता अनुसार तुरंत Cloud Services ले सकते हैं।

203. Cloud Computing के मुख्य Service Models कौन-से हैं?
A. CPU, RAM, ROM
B. IaaS, PaaS, SaaS
C. LAN, MAN, WAN
D. HTTP, FTP, SMTP
उत्तर: IaaS, PaaS, SaaS
स्पष्टीकरण: यही Cloud के तीन प्रमुख Service Models हैं।

204. SaaS का उदाहरण कौन-सा है?
A. MS Word (Offline)
B. Google Docs (Online)
C. Keyboard
D. RAM
उत्तर: Google Docs (Online)
स्पष्टीकरण: SaaS इंटरनेट आधारित सॉफ़्टवेयर होता है जिसे इंस्टॉल करने की आवश्यकता नहीं होती।

205. IaaS कौन-सी सुविधा प्रदान करता है?
A. Antivirus
B. Virtual Machines, Storage, Networking
C. Audio Recording
D. Only Email
उत्तर: Virtual Machines, Storage, Networking
स्पष्टीकरण: IaaS Cloud का Infrastructure Level है।

206. PaaS किसके लिए उपयोग होता है?
A. Movies देखने के लिए
B. Application Development और Deployment के लिए
C. Mobile Charging
D. Photo Editing
उत्तर: Application Development और Deployment के लिए
स्पष्टीकरण: PaaS Developers को Platform और Tools प्रदान करता है।

207. Public Cloud का अर्थ क्या है?
A. केवल एक कंपनी के लिए
B. सभी के लिए खुली Cloud Service
C. बिना इंटरनेट के Cloud
D. केवल मोबाइल के लिए Cloud
उत्तर: सभी के लिए खुली Cloud Service
स्पष्टीकरण: Public Cloud आम यूज़र्स और संगठनों के लिए उपलब्ध होता है।

208. Private Cloud किसके लिए उपयोग होता है?
A. किसी कंपनी/संगठन के निजी उपयोग के लिए
B. हर किसी के लिए
C. गेमिंग के लिए
D. मोबाइल नेटवर्क के लिए
उत्तर: किसी कंपनी/संगठन के निजी उपयोग के लिए
स्पष्टीकरण: Private Cloud की Access सीमित होती है।

209. Hybrid Cloud क्या है?
A. केवल Public Cloud
B. केवल Private Cloud
C. Public + Private Cloud का संयोजन
D. बिना इंटरनेट का Cloud
उत्तर: Public + Private Cloud का संयोजन
स्पष्टीकरण: Hybrid Cloud लचीला और अधिक सुरक्षित मॉडल है।

210. Cloud Computing किस तकनीक पर आधारित है?
A. Virtualization
B. CRT Monitor
C. Optical Cable
D. Card Reader
उत्तर: Virtualization
स्पष्टीकरण: Virtualization के द्वारा एक ही Hardware पर कई Virtual Machines चलाई जाती हैं।

211. Cloud में Data कहाँ स्टोर होता है?
A. Pen Drive में
B. Remote Data Centers में
C. केवल RAM में
D. CPU में
उत्तर: Remote Data Centers में
स्पष्टीकरण: Cloud Data दूरस्थ सर्वरों पर सुरक्षित रूप से स्टोर किया जाता है।

212. Cloud उपयोग का कौन-सा लाभ है?
A. Pay-as-you-go Model
B. बहुत महंगा
C. हमेशा Offline
D. Hard Disk जरूरी
उत्तर: Pay-as-you-go Model
स्पष्टीकरण: यूज़र जितनी सेवा उपयोग करते हैं, सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं।

213. Cloud Computing में Elasticity का अर्थ क्या है?
A. सिस्टम का धीमा होना
B. आवश्यकता के अनुसार संसाधन बढ़ाना/घटाना
C. इंटरनेट बंद होना
D. Screen Flicker
उत्तर: आवश्यकता के अनुसार संसाधन बढ़ाना/घटाना
स्पष्टीकरण: Elasticity Cloud की महत्वपूर्ण क्षमता है।

214. Cloud Backup का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. डेटा खोने पर Restore करना
B. कंप्यूटर की सफाई
C. मोबाइल नेटवर्क बढ़ाना
D. Virus हटाना
उत्तर: डेटा खोने पर Restore करना
स्पष्टीकरण: Backup डेटा को सुरक्षित रखने का तरीका है।

215. Cloud Security में क्या शामिल होता है?
A. Virus बढ़ाना
B. Data Encryption
C. Screen Brightness
D. Wallpaper Change
उत्तर: Data Encryption
स्पष्टीकरण: Encryption Cloud डेटा को सुरक्षित रखता है।

216. Cloud Service Provider कौन-सा है?
A. Google Cloud
B. Amazon Web Services (AWS)
C. Microsoft Azure
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: ये सभी बड़े Cloud Providers हैं।

217. Cloud में “Latency” का अर्थ क्या है?
A. Storage Space
B. अनुरोध और प्रतिक्रिया के बीच का समय
C. Wi-Fi Password
D. Mobile का रंग
उत्तर: अनुरोध और प्रतिक्रिया के बीच का समय
स्पष्टीकरण: Latency अधिक होने पर Cloud Services धीमी महसूस होती हैं।

218. Cloud Computing का मुख्य नुकसान क्या है?
A. इंटरनेट पर निर्भरता
B. कंप्यूटर सस्ता हो जाता है
C. स्क्रीन चमक बढ़ जाती है
D. RAM Reload होती है
उत्तर: इंटरनेट पर निर्भरता
स्पष्टीकरण: इंटरनेट न होने पर Cloud Services का उपयोग नहीं किया जा सकता।

219. Multi-Tenancy किससे संबंधित है?
A. कई यूज़र्स द्वारा एक ही Cloud Resource साझा करना
B. केवल एक यूज़र
C. बिना पासवर्ड के उपयोग
D. Offline उपयोग
उत्तर: कई यूज़र्स द्वारा एक ही Cloud Resource साझा करना
स्पष्टीकरण: Multi-Tenancy Cloud Resources को कुशल बनाता है।

220. “Scalability” का अर्थ क्या है?
A. संसाधनों का स्थायी रूप से कम होना
B. आवश्यकता पड़ने पर संसाधनों को बढ़ाना
C. इंटरनेट बंद करना
D. फाइल डिलीट करना
उत्तर: आवश्यकता पड़ने पर संसाधनों को बढ़ाना
स्पष्टीकरण: Cloud में Scalability बहुत सरलता से उपलब्ध होती है।

221. Cloud Storage का उदाहरण कौन-सा है?
A. Google Drive
B. Memory Card
C. Hard Disk
D. Keyboard
उत्तर: Google Drive
स्पष्टीकरण: Google Drive इंटरनेट आधारित Cloud Storage है।

222. SaaS का क्या लाभ है?
A. Software इंस्टॉल करने की आवश्यकता नहीं
B. RAM हटानी पड़ती है
C. इंटरनेट बंद हो जाता है
D. कंप्यूटर तेज नहीं चलता
उत्तर: Software इंस्टॉल करने की आवश्यकता नहीं
स्पष्टीकरण: SaaS ब्राउज़र में सीधे चलता है और अपडेट स्वतः होते हैं।

223. Cloud Disaster Recovery क्या है?
A. Mobile Repairing
B. Disaster के बाद डेटा और सेवाओं को जल्दी Restore करना
C. Keyboard Repair
D. Software Delete करना
उत्तर: Disaster के बाद डेटा और सेवाओं को जल्दी Restore करना
स्पष्टीकरण: Disaster Recovery Cloud का महत्वपूर्ण फायदा है।

224. Cloud में “Resource Pooling” का अर्थ क्या है?
A. केवल एक यूज़र संसाधन उपयोग करे
B. कई यूज़र साझा संसाधन उपयोग करें
C. कोई उपयोग न करे
D. इंटरनेट बंद कर देना
उत्तर: कई यूज़र साझा संसाधन उपयोग करें
स्पष्टीकरण: Resource Pooling से संसाधन कुशलता से उपयोग होते हैं।

225. Cloud में Data Encryption का उपयोग क्यों किया जाता है?
A. डेटा को सजाने के लिए
B. डेटा को सुरक्षित रखने के लिए
C. डेटा को Delete करने के लिए
D. CPU गर्म करने के लिए
उत्तर: डेटा को सुरक्षित रखने के लिए
स्पष्टीकरण: Encryption डेटा को Unauthorized Access से बचाता है।

226. Cloud Migration का क्या अर्थ है?
A. कंप्यूटर बदलना
B. डेटा और एप्स को Cloud पर ले जाना
C. इंटरनेट बंद करना
D. मोबाइल चार्ज करना
उत्तर: डेटा और एप्स को Cloud पर ले जाना
स्पष्टीकरण: Local Server से Cloud पर शिफ्ट करने को Migration कहते हैं।

227. Cloud में VPC का मतलब क्या है?
A. Virtual Private Cloud
B. Virtual Personal Computer
C. Very Powerful Cable
D. Variable Power Control
उत्तर: Virtual Private Cloud
स्पष्टीकरण: VPC एक सुरक्षित Private Cloud Environment प्रदान करता है।

228. Cloud Computing में सबसे ज्यादा किस भाषा का उपयोग होता है?
A. Sanskrit
B. Python
C. Hinglish
D. Bhojpuri
उत्तर: Python
स्पष्टीकरण: Python Cloud Automation और Services Development के लिए लोकप्रिय है।

229. कौन-सी सेवा Cloud Monitoring के लिए उपयोग की जाती है?
A. AWS CloudWatch
B. MS Paint
C. VLC Media Player
D. Zoom
उत्तर: AWS CloudWatch
स्पष्टीकरण: CloudWatch Resources के प्रदर्शन की निगरानी करता है।

230. Cloud Computing का भविष्य किस पर आधारित है?
A. CRT Monitor
B. AI + Automation
C. Floppy Disk
D. Typewriter
उत्तर: AI + Automation
स्पष्टीकरण: भविष्य में Cloud Services AI आधारित Automation के साथ और अधिक स्मार्ट होंगी।

231. Cloud Computing में “Uptime” का मतलब क्या है?
A. सिस्टम कब बंद रहा
B. सेवा कितने समय तक बिना रुके उपलब्ध रही
C. इंटरनेट बंद करना
D. Screen Lock
उत्तर: सेवा कितने समय तक बिना रुके उपलब्ध रही
स्पष्टीकरण: Uptime Service Availability को दर्शाता है, जैसे 99.9% Uptime।

232. Cloud Computing में SLA किसके लिए होता है?
A. Software Long Agreement
B. Service Level Agreement
C. Software License Approval
D. System Link Access
उत्तर: Service Level Agreement
स्पष्टीकरण: SLA में Cloud Provider द्वारा दी जाने वाली सेवाओं की गुणवत्ता तय होती है।

233. Cloud में “Auto Scaling” का अर्थ क्या है?
A. कंप्यूटर की स्केल बदलना
B. संसाधनों को स्वतः बढ़ाना या घटाना
C. स्क्रीन को छोटा करना
D. Battery बढ़ाना
उत्तर: संसाधनों को स्वतः बढ़ाना या घटाना
स्पष्टीकरण: Auto Scaling ट्रैफिक के अनुसार आवश्यक संसाधन उपलब्ध कराता है।

234. AWS EC2 किस प्रकार की सेवा है?
A. SaaS
B. IaaS
C. PaaS
D. Antivirus
उत्तर: IaaS
स्पष्टीकरण: EC2 वर्चुअल सर्वर प्रदान करता है जो IaaS मॉडल का हिस्सा है।

235. Cloud में “Region” का अर्थ क्या है?
A. इंटरनेट का रंग
B. भौगोलिक स्थान जहाँ Data Center स्थित होते हैं
C. Keyboard Layout
D. CPU का प्रकार
उत्तर: भौगोलिक स्थान जहाँ Data Center स्थित होते हैं
स्पष्टीकरण: Cloud Providers विभिन्न देशों में कई Regions रखते हैं।

236. Cloud में “Availability Zone” क्या है?
A. इंटरनेट का नया ज़ोन
B. एक Region के भीतर कई अलग-अलग Data Centers
C. मोबाइल नेटवर्क
D. TV Channel
उत्तर: एक Region के भीतर कई अलग-अलग Data Centers
स्पष्टीकरण: AZ High Availability और Fault Tolerance प्रदान करता है।

237. Cloud में Load Balancer का कार्य क्या है?
A. Server Load कम करना
B. ट्रैफिक को कई Servers में बाँटना
C. Screen Brightness बढ़ाना
D. Files Delete करना
उत्तर: ट्रैफिक को कई Servers में बाँटना
स्पष्टीकरण: Load Balancer सर्वर को ओवरलोड होने से बचाता है।

238. Cloud में एक लाभ क्या है?
A. कम Scalability
B. High Availability
C. Hardware की ज़रूरत
D. बहुत धीमा
उत्तर: High Availability
स्पष्टीकरण: Cloud Services लगातार उपलब्ध रहने के लिए डिज़ाइन की गई हैं।

239. Cloud में “Disaster Recovery” क्यों महत्वपूर्ण है?
A. इंटरनेट स्पीड बढ़ाने के लिए
B. डेटा और सेवाओं को नुकसान के बाद Restore करने के लिए
C. Keyboard साफ करने के लिए
D. मोबाइल चार्ज करने के लिए
उत्तर: डेटा और सेवाओं को नुकसान के बाद Restore करने के लिए
स्पष्टीकरण: DR किसी भी आपदा के बाद व्यवसाय को चालू रखने में मदद करता है।

240. Google Workspace किस मॉडल का उदाहरण है?
A. IaaS
B. SaaS
C. PaaS
D. Antivirus
उत्तर: SaaS
स्पष्टीकरण: यह इंटरनेट आधारित सॉफ़्टवेयर सेवा है।

241. कौन-सा Cloud Deployment Model सबसे सुरक्षित माना जाता है?
A. Public Cloud
B. Private Cloud
C. Hybrid Cloud
D. Free Cloud
उत्तर: Private Cloud
स्पष्टीकरण: Private Cloud में डेटा संगठन के अंदर ही रहता है।

242. Cloud में “API” का उपयोग किसलिए होता है?
A. Mobile Charging
B. Cloud Resources को प्रोग्राम से नियंत्रित करने के लिए
C. Wallpaper बदलने के लिए
D. Battery बढ़ाने के लिए
उत्तर: Cloud Resources को प्रोग्राम से नियंत्रित करने के लिए
स्पष्टीकरण: API Cloud Automation का मुख्य साधन है।

243. Cloud में डेटा सुरक्षित रखने के लिए सबसे महत्वपूर्ण तकनीक कौन-सी है?
A. Antivirus
B. Data Encryption
C. Pen Drive
D. Restart
उत्तर: Data Encryption
स्पष्टीकरण: Encryption बिना Key के डेटा को पढ़ने नहीं देता।

244. Cloud Computing में “Virtual Machine” क्या है?
A. वास्तविक कंप्यूटर
B. सॉफ़्टवेयर आधारित कंप्यूटर
C. केवल एक मोबाइल ऐप
D. एक Pen Drive
उत्तर: सॉफ़्टवेयर आधारित कंप्यूटर
स्पष्टीकरण: VM हार्डवेयर को वर्चुअल रूप में उपयोग करने की सुविधा देता है।

245. Cloud में “Serverless Computing” क्या है?
A. सर्वर न होने पर भी कंप्यूटर चलाना
B. सर्वर को उपयोगकर्ता से छुपा देना
C. बिना Server Manage किए Application चलाना
D. केवल Desktop उपयोग करना
उत्तर: बिना Server Manage किए Application चलाना
स्पष्टीकरण: Serverless में Backend Server Management Cloud संभालता है।

246. Serverless का उदाहरण कौन-सा है?
A. AWS Lambda
B. MS Paint
C. VLC Player
D. Windows Media Player
उत्तर: AWS Lambda
स्पष्टीकरण: Lambda Serverless Functions चलाने के लिए उपयोग होता है।

247. Cloud में “Container” क्या है?
A. खाद्य पदार्थ रखने का डिब्बा
B. Application को पैकेजिंग कर अलग वातावरण में चलाने की तकनीक
C. मोबाइल कवर
D. प्रिंटर का हिस्सा
उत्तर: Application को पैकेजिंग कर अलग वातावरण में चलाने की तकनीक
स्पष्टीकरण: Containers हल्के, पोर्टेबल और तेज़ Application Environments प्रदान करते हैं।

248. Cloud में Containers किस तकनीक पर चलते हैं?
A. Docker
B. Notepad
C. Paint
D. IR Sensor
उत्तर: Docker
स्पष्टीकरण: Docker सबसे लोकप्रिय Container Platform है।

249. Cloud Networking में VPC का उपयोग क्यों किया जाता है?
A. वेबसाइट डिजाइन करने के लिए
B. सुरक्षित वर्चुअल नेटवर्क बनाने के लिए
C. हार्ड डिस्क फॉर्मेट करने के लिए
D. स्क्रीन बदलने के लिए
उत्तर: सुरक्षित वर्चुअल नेटवर्क बनाने के लिए
स्पष्टीकरण: VPC उपयोगकर्ता को अलग और सुरक्षित नेटवर्क देता है।

250. Cloud में “Identity and Access Management (IAM)” का कार्य क्या है?
A. इंटरनेट स्पीड बढ़ाना
B. Cloud Resources की Access नियंत्रित करना
C. फ़ॉन्ट बदलना
D. फाइल छिपाना
उत्तर: Cloud Resources की Access नियंत्रित करना
स्पष्टीकरण: IAM तय करता है कि कौन-सा यूज़र कौन-सी सेवा उपयोग कर सकता है।

251. Cloud में Hot Storage का उपयोग कहाँ होता है?
A. मोबाइल को गर्म करने के लिए
B. बार-बार उपयोग किए जाने वाले डेटा को स्टोर करने के लिए
C. डिवाइस ठंडा रखने के लिए
D. केवल वीडियो स्टोर करने के लिए
उत्तर: बार-बार उपयोग किए जाने वाले डेटा को स्टोर करने के लिए
स्पष्टीकरण: Hot Storage तेज़ और महंगा होता है।

252. Cold Storage का मुख्य उपयोग क्या है?
A. तेजी से डेटा एक्सेस
B. लंबे समय के लिए कम उपयोग वाले डेटा को सस्ते में स्टोर करना
C. मोबाइल चार्ज रखना
D. Keyboard साफ करना
उत्तर: लंबे समय के लिए कम उपयोग वाले डेटा को सस्ते में स्टोर करना
स्पष्टीकरण: Cold Storage आर्काइव डेटा के लिए उपयोग होता है।

253. Cloud Service में “Billing Alerts” का उपयोग किस लिए होता है?
A. Battery Warning
B. Cloud खर्च बढ़ने पर सूचना देने के लिए
C. Screen Flash
D. App Crash
उत्तर: Cloud खर्च बढ़ने पर सूचना देने के लिए
स्पष्टीकरण: Billing Alerts अधिक लागत होने से पहले यूज़र को चेतावनी देते हैं।

254. Cloud Monitoring का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. टीवी देखना
B. Cloud Resources के प्रदर्शन और स्वास्थ्य की निगरानी करना
C. इंटरनेट की रेंज घटाना
D. फाइलें छिपाना
उत्तर: Cloud Resources के प्रदर्शन और स्वास्थ्य की निगरानी करना
स्पष्टीकरण: Monitoring सेवाओं की उपलब्धता सुनिश्चित करता है।

255. Cloud में Backup Automation क्यों महत्वपूर्ण है?
A. समय बचता है
B. मानव त्रुटि कम होती है
C. डेटा सुरक्षित रहता है
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: Automated Backup अधिक सुरक्षित और भरोसेमंद होता है।

256. Cloud में “Fault Tolerance” किसे कहा जाता है?
A. सिस्टम का तुरंत खराब हो जाना
B. कोई समस्या होने पर भी सेवा चालू रहना
C. इंटरनेट बंद होना
D. डाटा डिलीट होना
उत्तर: कोई समस्या होने पर भी सेवा चालू रहना
स्पष्टीकरण: Fault Tolerance सिस्टम की लगातार उपलब्धता सुनिश्चित करता है।

257. Cloud में CDN का मतलब क्या है?
A. Content Delivery Network
B. Central Disk Node
C. Common Data Number
D. Cloud Data Noise
उत्तर: Content Delivery Network
स्पष्टीकरण: CDN Geo-Distributed Servers के माध्यम से डेटा को तेजी से पहुँचाता है।

258. Cloud में Data Redundancy क्यों महत्वपूर्ण है?
A. अधिक RAM लगाने के लिए
B. Backup के रूप में डेटा की कॉपी रखना
C. CPU गर्म करना
D. वायरस फैलाना
उत्तर: Backup के रूप में डेटा की कॉपी रखना
स्पष्टीकरण: Redundancy डेटा लॉस रोकने के लिए आवश्यक है।

259. Cloud में Multi-Cloud Strategy का अर्थ क्या है?
A. केवल एक Provider का उपयोग
B. अनेक Cloud Providers का उपयोग
C. कोई भी Cloud न उपयोग करना
D. Desktop चलाना
उत्तर: अनेक Cloud Providers का उपयोग
स्पष्टीकरण: Multi-Cloud बेहतर लचीलापन और सुरक्षा प्रदान करता है।

260. Cloud Computing का सबसे बड़ा फायदा क्या है?
A. High Scalability और Cost Efficiency
B. सिस्टम बहुत धीमा हो जाता है
C. इंटरनेट बिल्कुल काम नहीं करता
D. गेमिंग खराब होती है
उत्तर: High Scalability और Cost Efficiency
स्पष्टीकरण: Cloud उपयोगकर्ता को कम लागत में उच्च क्षमता वाले संसाधन देता है।

Virtual Reality (VR) MCQs

261. Virtual Reality (VR) क्या है?
A. वास्तविक दुनिया का कैमरा दृश्य
B. कंप्यूटर द्वारा बनाई गई 3D वर्चुअल दुनिया
C. केवल एक मोबाइल ऐप
D. सामान्य टीवी स्क्रीन
उत्तर: कंप्यूटर द्वारा बनाई गई 3D वर्चुअल दुनिया
स्पष्टीकरण: VR कंप्यूटर-जनित दुनिया में उपयोगकर्ता को पूरी तरह डुबो देता है (Immersive Experience)।

262. Virtual Reality में अनुभव कैसा होता है?
A. वास्तविकता जैसा
B. केवल ऑडियो आधारित
C. केवल टेक्स्ट आधारित
D. केवल 2D दृश्य
उत्तर: वास्तविकता जैसा
स्पष्टीकरण: VR उपयोगकर्ता को ऐसा एहसास देता है जैसे वह डिजिटल दुनिया में मौजूद है।

263. VR का उपयोग किस क्षेत्र में किया जाता है?
A. Gaming
B. Education
C. Medical Training
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: VR मनोरंजन, सीखने और अभ्यास में व्यापक रूप से उपयोग होता है।

264. VR में उपयोग होने वाला मुख्य हार्डवेयर कौन-सा है?
A. VR Headset
B. Keyboard
C. Printer
D. Scanner
उत्तर: VR Headset
स्पष्टीकरण: VR Headset उपयोगकर्ता की आंखों के सामने 3D वर्ल्ड प्रस्तुत करता है।

265. VR Headset को ट्रैक करने के लिए क्या उपयोग होता है?
A. Motion Sensors
B. Earphones
C. Touchpad
D. Monitor
उत्तर: Motion Sensors
स्पष्टीकरण: Motion Sensors उपयोगकर्ता के सिर और हाथ की गतिविधि को ट्रैक करते हैं।

266. VR का सबसे बड़ा लाभ क्या है?
A. वास्तविक अनुभव जैसे Training देना
B. इंटरनेट बंद हो जाना
C. Screen का रंग बदलना
D. कीबोर्ड बदलना
उत्तर: वास्तविक अनुभव जैसे Training देना
स्पष्टीकरण: VR में प्रशिक्षण जोखिम-मुक्त और वास्तविक जैसा होता है।

267. VR Workstation क्या है?
A. एक सामान्य टेबल
B. VR कंटेंट चलाने में सक्षम शक्तिशाली कंप्यूटर
C. Keyboard Stand
D. माइक्रोफोन
उत्तर: VR कंटेंट चलाने में सक्षम शक्तिशाली कंप्यूटर
स्पष्टीकरण: VR Workstation में High Graphics और Processor की आवश्यकता होती है।

268. VR किस Technology का हिस्सा है?
A. Emerging Technology
B. Old Technology
C. Hardware Failure
D. केवल Networking
उत्तर: Emerging Technology
स्पष्टीकरण: VR निरंतर विकसित हो रही आधुनिक तकनीक है।

269. VR में “Immersion” का अर्थ क्या है?
A. डिवाइस बंद करना
B. वर्चुअल दुनिया में पूरी तरह डूब जाना
C. इंटरनेट चलाना
D. स्क्रीन का रंग बदलना
उत्तर: वर्चुअल दुनिया में पूरी तरह डूब जाना
स्पष्टीकरण: Immersion VR का मुख्य अनुभव है जहाँ उपयोगकर्ता वातावरण का हिस्सा बन जाता है।

270. VR और AR में मुख्य अंतर क्या है?
A. VR पूरी तरह वर्चुअल दुनिया बनाता है, AR वास्तविक दुनिया में डिजिटल चीजें जोड़ता है
B. VR तेज है, AR धीमा
C. VR मोबाइल है, AR नहीं
D. VR केवल 2D है
उत्तर: VR पूरी तरह वर्चुअल दुनिया बनाता है, AR वास्तविक दुनिया में डिजिटल चीजें जोड़ता है
स्पष्टीकरण: VR पूरी Virtual Environment बनाता है जबकि AR वास्तविकता में डिजिटल तत्व जोड़ता है।

271. VR Headset में Refresh Rate क्यों महत्वपूर्ण है?
A. बैटरी बढ़ाने के लिए
B. Motion Sickness कम करने के लिए
C. इंटरनेट स्पीड बढ़ाने के लिए
D. Screen Size बढ़ाने के लिए
उत्तर: Motion Sickness कम करने के लिए
स्पष्टीकरण: High Refresh Rate VR में Smooth Experience देता है।

272. VR में 360° Video क्या है?
A. साधारण वीडियो
B. ऐसा वीडियो जिसे चारों दिशाओं में देखा जा सके
C. केवल TV पर चलने वाला वीडियो
D. Audio-only Clip
उत्तर: ऐसा वीडियो जिसे चारों दिशाओं में देखा जा सके
स्पष्टीकरण: 360° Videos VR में वास्तविक जैसा अनुभव देते हैं।

273. VR Training किस क्षेत्र में सबसे अधिक उपयोग होती है?
A. मेडिकल प्रशिक्षण
B. बागवानी
C. कागज़ काटने में
D. जूता पॉलिश में
उत्तर: मेडिकल प्रशिक्षण
स्पष्टीकरण: VR मेडिकल क्षेत्र में सर्जरी और मरीज देखभाल के प्रशिक्षण में उपयोग होता है।

274. VR Motion Controllers का उपयोग किसलिए होता है?
A. TV चालू करने के लिए
B. वर्चुअल दुनिया में हाथों की गतिविधि नियंत्रित करने के लिए
C. मोबाइल चार्ज करने के लिए
D. Keyboard खोलने के लिए
उत्तर: वर्चुअल दुनिया में हाथों की गतिविधि नियंत्रित करने के लिए
स्पष्टीकरण: Controllers उपयोगकर्ता के हाथों को VR Environment में नियंत्रित करते हैं।

275. VR में “Simulation” का क्या अर्थ है?
A. वास्तविक स्थिति की नकल करना
B. Screen बंद करना
C. आवाज़ तेज करना
D. केवल फोटो लेना
उत्तर: वास्तविक स्थिति की नकल करना
स्पष्टीकरण: Simulation से वास्तविक life जैसी स्थितियाँ बनाकर Training दी जाती है।

276. VR का उपयोग शिक्षा में किसलिए होता है?
A. किताबें छिपाने के लिए
B. कठिन विषयों को 3D में समझाने के लिए
C. स्कूल बंद करने के लिए
D. पेज प्रिंट करने के लिए
उत्तर: कठिन विषयों को 3D में समझाने के लिए
स्पष्टीकरण: VR सीखने को आसान और इंटरएक्टिव बनाता है।

277. VR में सबसे अधिक उपयोग होने वाला Tracking Method कौन-सा है?
A. Optical Tracking
B. Manual Tracking
C. Satellite Tracking
D. Radio Tracking
उत्तर: Optical Tracking
स्पष्टीकरण: Optical Tracking कैमरे और सेंसर की मदद से उपयोगकर्ता की गतिविधियाँ पहचानता है।

278. VR का नकारात्मक प्रभाव क्या हो सकता है?
A. Motion Sickness
B. इंटरनेट तेज होना
C. Screen बड़ी होना
D. कीबोर्ड चमकदार होना
उत्तर: Motion Sickness
स्पष्टीकरण: VR लंबे समय तक उपयोग करने से चक्कर या थकान हो सकती है।

279. VR पर्यटन (Tourism) में कैसे उपयोग होता है?
A. होटल बंद करने के लिए
B. स्थानों की वर्चुअल यात्रा कराने के लिए
C. पासपोर्ट हटाने के लिए
D. टिकट महँगा करने के लिए
उत्तर: स्थानों की वर्चुअल यात्रा कराने के लिए
स्पष्टीकरण: VR से उपयोगकर्ता घर बैठे किसी भी पर्यटन स्थल को अनुभव कर सकता है।

280. VR हेडसेट में कौन-सा लेंस उपयोग होता है?
A. Convex Lens
B. Concave Lens
C. Mirror Lens
D. Flat Lens
उत्तर: Convex Lens
स्पष्टीकरण: VR Headset में Convex Lens 3D Depth का वास्तविक अनुभव देता है।

281. VR का उपयोग किस मेडिकल क्षेत्र में सबसे अधिक होता है?
A. Surgery Simulation
B. Ice Cream Making
C. Soap Designing
D. Pencil Cutting
उत्तर: Surgery Simulation
स्पष्टीकरण: VR से डॉक्टर बिना जोखिम के वास्तविक जैसी सर्जरी का अभ्यास कर सकते हैं।

282. VR Environment बनाने के लिए कौन-सा Software उपयोग होता है?
A. Unity
B. MS Word
C. Notepad
D. VLC
उत्तर: Unity
स्पष्टीकरण: Unity VR Applications और 3D Worlds बनाने का लोकप्रिय प्लेटफ़ॉर्म है।

283. VR में “Field of View (FOV)” का क्या अर्थ है?
A. स्क्रीन का रंग
B. उपयोगकर्ता कितने क्षेत्र को देख सकता है
C. Keyboard का आकार
D. Sound Level
उत्तर: उपयोगकर्ता कितने क्षेत्र को देख सकता है
स्पष्टीकरण: अधिक FOV होने पर VR अनुभव अधिक यथार्थवादी होता है।

284. VR हेडसेट को चलाने के लिए सबसे आवश्यक चीज़ क्या है?
A. हाई स्पीड इंटरनेट
B. High Graphics Processing
C. Smartphone Cover
D. Calculator
उत्तर: High Graphics Processing
स्पष्टीकरण: VR में 3D Scenes और Animation को Render करने के लिए GPU महत्वपूर्ण है।

285. VR दुनिया में आवाज़ को कैसे अनुभव किया जाता है?
A. Mono Audio
B. Spatial 3D Audio
C. केवल बीप ध्वनि
D. Silent Mode
उत्तर: Spatial 3D Audio
स्पष्टीकरण: Spatial Audio वास्तविक जैसा Directional Sound अनुभव देता है।

286. VR Therapy का उपयोग किसलिए किया जाता है?
A. मरीजों को भ्रमित करने के लिए
B. मानसिक स्वास्थ्य और फोबिया उपचार में
C. मोबाइल ठीक करने के लिए
D.Driving License बनाने के लिए
उत्तर: मानसिक स्वास्थ्य और फोबिया उपचार में
स्पष्टीकरण: VR एक्सपोज़र थेरेपी Anxiety, डर और PTSD के इलाज में मदद करती है।

287. VR गेमिंग को क्या कहा जाता है?
A. Traditional Gaming
B. Immersive Gaming
C. Offline Gaming
D. 2D Gaming
उत्तर: Immersive Gaming
स्पष्टीकरण: VR गेमिंग में खिलाड़ी खुद गेम की दुनिया में प्रवेश करता है।

288. VR में Haptic Feedback क्या है?
A. आवाज़ की गूंज
B. स्पर्श अनुभव (वाइब्रेशन या प्रेशर फीडबैक)
C. स्क्रीन की चमक
D. Keyboard की रोशनी
उत्तर: स्पर्श अनुभव (वाइब्रेशन या प्रेशर फीडबैक)
स्पष्टीकरण: Haptic Feedback से VR अनुभव और अधिक वास्तविक लगता है।

289. VR के लिए सबसे जरूरी Sensor कौन-सा है?
A. Gyroscope
B. Magnet
C. Thermometer
D. Metal Detector
उत्तर: Gyroscope
स्पष्टीकरण: Gyroscope सिर की Rotation और दिशा को मापता है।

290. VR का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. उपयोगकर्ता को वास्तविक दुनिया से अलग कर देना
B. उपयोगकर्ता को वर्चुअल वातावरण में यथार्थ जैसा अनुभव देना
C. इंटरनेट की स्पीड बढ़ाना
D. मोबाइल की बैटरी बचाना
उत्तर: उपयोगकर्ता को वर्चुअल वातावरण में यथार्थ जैसा अनुभव देना
स्पष्टीकरण: VR का लक्ष्य immersive और real-like experience प्रदान करना है।

Augmented Reality (AR) MCQs

291. Augmented Reality (AR) क्या है?
A. केवल 2D एनीमेशन
B. वास्तविक दुनिया में डिजिटल वस्तुएँ जोड़ने की तकनीक
C. पूरी तरह वर्चुअल दुनिया बनाना
D. सामान्य कैमरा दृश्य
उत्तर: वास्तविक दुनिया में डिजिटल वस्तुएँ जोड़ने की तकनीक
स्पष्टीकरण: AR वास्तविक दुनिया को बदले बिना उस पर डिजिटल जानकारी Overlay करता है।

292. AR और VR का मुख्य अंतर क्या है?
A. AR वास्तविक दुनिया में डिजिटल चीजें जोड़ता है, VR पूरी वर्चुअल दुनिया बनाता है
B. AR हमेशा Offline होता है
C. VR में कैमरा नहीं होता
D. AR सिर्फ गेम के लिए होता है
उत्तर: AR वास्तविक दुनिया में डिजिटल चीजें जोड़ता है, VR पूरी वर्चुअल दुनिया बनाता है
स्पष्टीकरण: AR वास्तविक और डिजिटल दोनों को मिलाता है जबकि VR पूरी तरह अलग दुनिया बनाता है।

293. AR का एक लोकप्रिय उदाहरण कौन-सा है?
A. MS Paint
B. Pokémon Go
C. Notepad
D. Calculator
उत्तर: Pokémon Go
स्पष्टीकरण: Pokémon Go मोबाइल कैमरा और AR तकनीक से डिजिटल वस्तुएँ वास्तविक दुनिया पर दिखाता है।

294. AR में सबसे महत्वपूर्ण तकनीक कौन-सी है?
A. CRT Display
B. Computer Vision
C. Keyboard Input
D. Speaker System
उत्तर: Computer Vision
स्पष्टीकरण: Computer Vision वास्तविक दुनिया को पहचानने और ट्रैक करने में मदद करता है।

295. AR में उपयोग होने वाले डिवाइस कौन-से हैं?
A. VR Headset
B. Smartphone, Tablet, AR Glasses
C. Radio
D. Pendrive
उत्तर: Smartphone, Tablet, AR Glasses
स्पष्टीकरण: AR मुख्यतः Mobile Devices पर चलता है।

296. AR आधारित Shopping Experience का लाभ क्या है?
A. ग्राहक से अधिक पैसे लेना
B. उत्पाद को घर बैठे 3D में ट्राई करना
C. Shopping Mall बंद करना
D. केवल Cash Payment
उत्तर: उत्पाद को घर बैठे 3D में ट्राई करना
स्पष्टीकरण: AR से ग्राहक वस्तुओं को Virtual रूप में अपने घर में देख सकता है।

297. AR Glasses का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. धूप से बचाना
B. वास्तविक दुनिया पर डिजिटल जानकारी Overlay करना
C. केवल वीडियो चलाना
D. स्क्रीन की चमक बढ़ाना
उत्तर: वास्तविक दुनिया पर डिजिटल जानकारी Overlay करना
स्पष्टीकरण: AR Glasses वास्तविक दृश्य पर लाइव Digital Elements दिखाते हैं।

298. AR Navigation का उपयोग किसलिए होता है?
A. GPS बंद करने के लिए
B. दिशा और रास्ता वास्तविक दुनिया पर Digital Arrows के रूप में दिखाने के लिए
C. मोबाइल चार्ज करने के लिए
D. रेडियो चलाने के लिए
उत्तर: दिशा और रास्ता वास्तविक दुनिया पर Digital Arrows के रूप में दिखाने के लिए
स्पष्टीकरण: AR Navigation Maps को समझना आसान बना देता है।

299. AR में Virtual Object को वास्तविक दुनिया के अनुसार रखने को क्या कहा जाता है?
A. Placement
B. Anchoring
C. Zooming
D. Copying
उत्तर: Anchoring
स्पष्टीकरण: Anchoring Digital Object को Real World Surface पर स्थिर करता है।

300. AR Technology का उपयोग किस क्षेत्र में सबसे तेज़ बढ़ रहा है?
A. Agriculture
B. Education और Retail
C. Drain Cleaning
D. Fax Machine
उत्तर: Education और Retail
स्पष्टीकरण: Education में 3D Explainers और Retail में Product Try-On AR पर आधारित हैं।

301. AR में Marker क्या होता है?
A. School Marker Pen
B. एक विशेष Image/Pattern जो AR Object को ट्रिगर करता है
C. Screen Cleaner
D. TV Button
उत्तर: एक विशेष Image/Pattern जो AR Object को ट्रिगर करता है
स्पष्टीकरण: Marker-based AR कैमरा द्वारा Marker को पहचानकर Digital Object दिखाता है।

302. Markerless AR किस पर काम करता है?
A. Compass और Weather
B. GPS, Sensors और Real-time Tracking
C. केवल Mobile Charging
D. Folder Management
उत्तर: GPS, Sensors और Real-time Tracking
स्पष्टीकरण: Markerless AR में Location और Sensor Data का उपयोग किया जाता है।

303. AR Filter किस प्लेटफ़ॉर्म पर सबसे लोकप्रिय हैं?
A. File Explorer
B. Instagram और Snapchat
C. VLC Player
D. MS Word
उत्तर: Instagram और Snapchat
स्पष्टीकरण: सोशल मीडिया AR Filters का सबसे अधिक उपयोग करता है।

304. AR में Depth Detection किसके द्वारा की जाती है?
A. Temperature Sensor
B. LiDAR Sensor
C. Microphone
D. Keyboard
उत्तर: LiDAR Sensor
स्पष्टीकरण: LiDAR वास्तविक दुनिया की गहराई मापकर AR Objects को सही जगह रखता है।

305. AR का मुख्य नुकसान क्या है?
A. इंटरनेट की ज़रूरत नहीं होती
B. Limited Accuracy और Battery Consumption
C. स्क्रीन टूट जाती है
D. मोबाइल बंद हो जाता है
उत्तर: Limited Accuracy और Battery Consumption
स्पष्टीकरण: AR ऐप्स अधिक बैटरी खर्च करते हैं और कभी-कभी Tracking सटीक नहीं होती।

306. AR में कौन-सी Programming Language अधिक उपयोग होती है?
A. Sanskrit
B. C#
C. Latin
D. Urdu
उत्तर: C#
स्पष्टीकरण: Unity Engine का उपयोग AR/VR Development के लिए किया जाता है और इसमें C# मुख्य भाषा है।

307. AR Medical Training का उपयोग किसलिए होता है?
A. माइक्रोफोन ठीक करने के लिए
B. मरीज की Anatomy को 3D में समझने के लिए
C. Phone Cover बनाने के लिए
D. Car Washing के लिए
उत्तर: मरीज की Anatomy को 3D में समझने के लिए
स्पष्टीकरण: AR मेडिकल छात्रों को बिना वास्तविक शरीर के 3D Anatomy दिखाता है।

308. AR Interior Design का अर्थ क्या है?
A. घर साफ करना
B. फर्नीचर को वर्चुअल रूप में घर में रखकर देखने की सुविधा
C. सिर्फ पेंटिंग करना
D. घर की दीवार तोड़ना
उत्तर: फर्नीचर को वर्चुअल रूप में घर में रखकर देखने की सुविधा
स्पष्टीकरण: ग्राहक खरीदने से पहले अपने कमरे में वस्तु कैसा दिखेगा, यह देख सकता है।

309. AR गेमिंग को क्या कहा जाता है?
A. Table Gaming
B. Mixed Reality Gaming
C. PC Gaming
D. Cartoon Gaming
उत्तर: Mixed Reality Gaming
स्पष्टीकरण: AR गेमिंग वास्तविक और डिजिटल दुनिया को मिलाकर Mixed Reality अनुभव देता है।

310. AR Navigation किस ऐप में देखा जा सकता है?
A. Google Maps Live View
B. Calculator
C. File Manager
D. Paint
उत्तर: Google Maps Live View
स्पष्टीकरण: Google Maps AR आधारित दिशा दिखाने की सुविधा देता है।

311. AR में “Overlay” का क्या अर्थ है?
A. स्क्रीन बंद करना
B. वास्तविक दुनिया पर डिजिटल वस्तुएँ दिखाना
C. कैमरा हटाना
D. आवाज़ बंद करना
उत्तर: वास्तविक दुनिया पर डिजिटल वस्तुएँ दिखाना
स्पष्टीकरण: Overlay AR का मुख्य सिद्धांत है।

312. AR किस Technology पर अधिक निर्भर करता है?
A. Keyboard
B. Camera + Sensors
C. Battery Charger
D. Floppy Disk
उत्तर: Camera + Sensors
स्पष्टीकरण: कैमरा वास्तविक दुनिया को Detect करता है और Sensor Motion ट्रैक करते हैं।

313. AR का उपयोग किस प्रकार के Learning में अधिक होता है?
A. Theoretical Learning
B. Interactive 3D Learning
C. Only Rote Learning
D. सिर्फ Reading
उत्तर: Interactive 3D Learning
स्पष्टीकरण: AR विषयों को 3D Models से समझना आसान बनाता है।

314. Markerless AR किसके बिना चलता है?
A. GPS
B. Marker Image
C. Camera
D. Mobile
उत्तर: Marker Image
स्पष्टीकरण: Markerless AR को किसी विशेष Image की आवश्यकता नहीं होती।

315. AR को वास्तविक दुनिया में स्थिर रखने के लिए क्या आवश्यक है?
A. Hologram
B. Surface Detection
C. Plastic Cover
D. IR Blaster
उत्तर: Surface Detection
स्पष्टीकरण: सही Surface मिलने पर AR Object Real World में स्थिर रहता है।

316. AR Technology का भविष्य किस पर आधारित है?
A. VR Only
B. AI + Computer Vision
C. Calculator
D. CRT TV
उत्तर: AI + Computer Vision
स्पष्टीकरण: AI AR Objects को वास्तविक दुनिया के अनुसार अधिक सटीक बनाता है।

317. AR Advertisement का उपयोग किसलिए होता है?
A. टीवी बंद करने के लिए
B. ग्राहकों को Interactive मार्केटिंग अनुभव देने के लिए
C. Audio Disable करने के लिए
D. मोमबत्ती जलाने के लिए
उत्तर: ग्राहकों को Interactive मार्केटिंग अनुभव देने के लिए
स्पष्टीकरण: AR Ads अधिक आकर्षक और वास्तविक लगते हैं।

318. AR में Face Filters कैसे काम करते हैं?
A. Face पहचानकर उस पर Digital Elements जोड़कर
B. मोबाइल बंद करके
C. Screen हटाकर
D. केवल Speaker से
उत्तर: Face पहचानकर उस पर Digital Elements जोड़कर
स्पष्टीकरण: Face Detection AR Filters की मूल तकनीक है।

319. AR का उपयोग किस क्षेत्र में कम होता है?
A. फैशन
B. फूड डिलीवरी रूट प्लानिंग
C. कृषि में 3D Visualization
D. मशीन मरम्मत में
उत्तर: फूड डिलीवरी रूट प्लानिंग
स्पष्टीकरण: इस क्षेत्र में AR की भूमिका कम है।

320. AR का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. वास्तविक दुनिया से उपयोगकर्ता को दूर करना
B. वास्तविक दुनिया को और अधिक इंटरएक्टिव और बेहतर बनाना
C. टीवी चैनल बदलना
D. मोबाइल का रंग बदलना
उत्तर: वास्तविक दुनिया को और अधिक इंटरएक्टिव और बेहतर बनाना
स्पष्टीकरण: AR का लक्ष्य वास्तविकता को बेहतर अनुभव में बदलना है।

Mixed Reality (MR) MCQs

321. Mixed Reality (MR) क्या है?
A. केवल वास्तविक दुनिया
B. केवल वर्चुअल दुनिया
C. वास्तविक और वर्चुअल दुनिया का मिश्रण
D. केवल फोटो एडिटिंग
उत्तर: वास्तविक और वर्चुअल दुनिया का मिश्रण
स्पष्टीकरण: MR में उपयोगकर्ता वास्तविक दुनिया में रहकर वर्चुअल वस्तुओं के साथ इंटरैक्ट कर सकता है।

322. MR, AR और VR में कहाँ स्थित है?
A. AR और VR के बीच
B. AR से पहले
C. VR के बाद
D. बिलकुल अलग तकनीक
उत्तर: AR और VR के बीच
स्पष्टीकरण: MR AR की तरह वास्तविक दुनिया दिखाता है और VR की तरह वर्चुअल इंटरैक्शन प्रदान करता है।

323. Mixed Reality का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. स्क्रीन बंद करना
B. वास्तविक और वर्चुअल वस्तुओं को साथ में इंटरएक्टिव बनाना
C. केवल 2D इमेज दिखाना
D. फोन चार्ज करना
उत्तर: वास्तविक और वर्चुअल वस्तुओं को साथ में इंटरएक्टिव बनाना
स्पष्टीकरण: MR वास्तविक और डिजिटल दोनों दुनिया को जोड़कर नई वास्तविकता बनाता है।

324. Mixed Reality का प्रमुख उदाहरण कौन-सा है?
A. Calculator
B. Microsoft HoloLens
C. MS Paint
D. Radio
उत्तर: Microsoft HoloLens
स्पष्टीकरण: HoloLens एक लोकप्रिय MR Device है जो हолог्राफिक ऑब्जेक्ट दिखाता है।

325. MR में कौन-सी टेक्नोलॉजी आवश्यक है?
A. Holographic Display
B. Dot Matrix
C. USB Storage
D. सिर्फ Speaker
उत्तर: Holographic Display
स्पष्टीकरण: MR Devices हवाई या पारदर्शी Displays द्वारा 3D Holograms दिखाते हैं।

326. MR में Spatial Mapping का उपयोग किसलिए होता है?
A. गाना चलाने के लिए
B. वास्तविक वातावरण का 3D नक्शा बनाने के लिए
C. Mobile Reset करने के लिए
D. Screen Brightness बढ़ाने के लिए
उत्तर: वास्तविक वातावरण का 3D नक्शा बनाने के लिए
स्पष्टीकरण: MR सिस्टम उपयोगकर्ता के आसपास के वातावरण को Scanning करके 3D Map बनाता है।

327. MR किस User Experience को प्रदान करता है?
A. Non-interactive
B. Semi-Interactive
C. Fully Interactive
D. केवल 2D
उत्तर: Fully Interactive
स्पष्टीकरण: उपयोगकर्ता वर्चुअल वस्तुओं को वास्तविक वस्तुओं की तरह स्पर्श और नियंत्रित कर सकता है।

328. Mixed Reality का उपयोग सबसे अधिक कहाँ होता है?
A. Online Games
B. Engineering और Medical Training
C. केवल Social Media
D. फाइल डाउनलोड में
उत्तर: Engineering और Medical Training
स्पष्टीकरण: MR वास्तविक वातावरण में 3D मॉडलों से Training को आसान बनाता है।

329. MR में कौन-सा सेंसर सबसे महत्वपूर्ण माना जाता है?
A. Gyroscope
B. Weather Sensor
C. Sound Sensor
D. Smoke Sensor
उत्तर: Gyroscope
स्पष्टीकरण: Gyroscope सिर और हाथ की दिशा और गति ट्रैक करता है।

330. Mixed Reality का उपयोग शिक्षा में किसलिए होता है?
A. किताबें जलाने में
B. जटिल विषयों को 3D में दिखाने और समझाने में
C. मोबाइल अनलॉक करने में
D. पेन चलाने में
उत्तर: जटिल विषयों को 3D में दिखाने और समझाने में
स्पष्टीकरण: MR सीखने को आकर्षक और आसान बनाता है।

331. MR Device को सही अनुभव के लिए क्या चाहिए?
A. High Graphics Processing
B. केवल Battery
C. केवल Speaker
D. केवल Keyboard
उत्तर: High Graphics Processing
स्पष्टीकरण: MR में जटिल 3D Rendering के लिए GPU की आवश्यकता होती है।

332. MR के माध्यम से कौन-सा उद्योग सबसे अधिक लाभ पाता है?
A. Cinema
B. Manufacturing
C. Cloth Ironing
D. Washing Machine Repair
उत्तर: Manufacturing
स्पष्टीकरण: MR मशीनरी, असेंबलिंग और परीक्षण में बड़ी भूमिका निभाता है।

333. Mixed Reality में Interaction कैसे होती है?
A. Mouse से
B. Voice, Hand Gestures और Controllers से
C. केवल Keyboard से
D. Remote से
उत्तर: Voice, Hand Gestures और Controllers से
स्पष्टीकरण: MR में उपयोगकर्ता शरीर की गतिविधियों से Digital Objects नियंत्रित करता है।

334. MR अनुभव को “Immersive” बनाने के लिए कौन-सी चीज़ आवश्यक है?
A. High FOV (Field of View)
B. Low Screen Resolution
C. Weak Processor
D. Slow Graphics
उत्तर: High FOV (Field of View)
स्पष्टीकरण: Wide FOV वास्तविक जैसा अनुभव प्रदान करता है।

335. MR Device में Hologram क्या होता है?
A. Digital 3D Object
B. केवल फोटो
C. केवल Text
D. सिर्फ 2D Cartoon
उत्तर: Digital 3D Object
स्पष्टीकरण: Hologram एक 3D डिजिटल वस्तु है जिसके साथ उपयोगकर्ता इंटरैक्ट कर सकता है।

336. Mixed Reality किसके संयोजन से बनती है?
A. Internet + Keyboard
B. Virtual Reality + Augmented Reality
C. Monitor + CPU
D. Speaker + Mouse
उत्तर: Virtual Reality + Augmented Reality
स्पष्टीकरण: MR AR और VR दोनों के तत्व मिलाकर एक नया अनुभव देती है।

337. MR Map Overlay किसमें उपयोग होता है?
A. Navigation और Military Planning
B. Calendar अपडेट करने में
C. कॉल करने में
D. SMS भेजने में
उत्तर: Navigation और Military Planning
स्पष्टीकरण: MR वास्तविक दुनिया के ऊपर मार्ग और रणनीतिक जानकारी दिखाता है।

338. MR Surgery Training का लाभ क्या है?
A. डॉक्टरों को वास्तविक सर्जरी जैसा अभ्यास मिलता है
B. मरीजों को डराया जाता है
C. कमरे की सफाई होती है
D. स्क्रीन चमक बढ़ जाती है
उत्तर: डॉक्टरों को वास्तविक सर्जरी जैसा अभ्यास मिलता है
स्पष्टीकरण: MR बिना जोखिम के उन्नत मेडिकल प्रशिक्षण प्रदान करता है।

339. MR Glasses किसलिए उपयोग होते हैं?
A. धूप से बचने के लिए
B. डिजिटल वस्तुओं को वास्तविक दुनिया में Overlay करके इंटरैक्ट करने के लिए
C. इंटरनेट बंद करने के लिए
D. स्क्रीन को बड़ा करने के लिए
उत्तर: डिजिटल वस्तुओं को वास्तविक दुनिया में Overlay करके इंटरैक्ट करने के लिए
स्पष्टीकरण: MR Glasses उपयोगकर्ता के सामने Live Holograms दिखाते हैं।

340. MR में Spatial Audio का अर्थ क्या है?
A. Mono Sound
B. 3D दिशा-निर्देशित आवाज़
C. केवल बीप ध्वनि
D. Silent Mode
उत्तर: 3D दिशा-निर्देशित आवाज़
स्पष्टीकरण: Spatial Audio वास्तविक जैसी ध्वनि दिशा का अनुभव देता है।

341. MR का प्रभाव किस उद्योग पर सबसे अधिक देखा जाता है?
A. E-Commerce
B. Engineering Design
C. Weather Forecast
D. Banking
उत्तर: Engineering Design
स्पष्टीकरण: MR डिजाइनिंग, प्रोटोटाइप और परीक्षण को आसान बनाता है।

342. Mixed Reality का उपयोग किस लिए नहीं किया जाता?
A. गेमिंग
B. एनिमेशन
C. 3D सर्जिकल प्रशिक्षण
D. चॉकलेट बनाने में
उत्तर: चॉकलेट बनाने में
स्पष्टीकरण: MR अधिकांश तकनीकी और प्रशिक्षण उद्योगों में उपयोग होता है, पर खाद्य प्रसंस्करण में नहीं।

343. MR में उच्च-गुणवत्ता दृश्य के लिए क्या आवश्यक है?
A. Low Resolution
B. High Resolution Display
C. Text File
D. Memory Card
उत्तर: High Resolution Display
स्पष्टीकरण: High Resolution Realistic Graphics प्रदान करता है।

344. MR के लिए सबसे महत्वपूर्ण Connectivity क्या है?
A. Slow 2G Network
B. तेज़ और Low Latency Connection
C. Only Password
D. Radio Connection
उत्तर: तेज़ और Low Latency Connection
स्पष्टीकरण: MR में रियल-टाइम इंटरैक्शन के लिए कम लेटेंसी आवश्यक है।

345. MR आधारित Virtual Office किसका उदाहरण है?
A. Remote Collaboration
B. Only Offline Work
C. सिर्फ मैसेजिंग
D. Keyboard Setting
उत्तर: Remote Collaboration
स्पष्टीकरण: MR टीमों को वर्चुअल मीटिंग और 3D Collaboration की सुविधा देता है।

346. MR Device में Depth Sensor का कार्य क्या है?
A. मोबाइल चार्ज करना
B. दूरी और गहराई मापना
C. कैमरा घुमाना
D. आवाज़ रिकॉर्ड करना
उत्तर: दूरी और गहराई मापना
स्पष्टीकरण: Depth Sensor MR Objects को सटीक रूप से Real World में स्थापित करता है।

347. MR का सबसे बड़ा नुकसान क्या है?
A. बिजली सस्ती होना
B. हाई कॉस्ट और भारी डिवाइस
C. मोबाइल चार्ज कम होना
D. स्क्रीन चमक अधिक होना
उत्तर: हाई कॉस्ट और भारी डिवाइस
स्पष्टीकरण: MR हार्डवेयर महंगा और भारी होता है, जिससे सबकी पहुँच में नहीं है।

348. MR में Gesture Recognition किसके द्वारा की जाती है?
A. Microphone
B. Camera + Sensors
C. Speaker
D. Printer
उत्तर: Camera + Sensors
स्पष्टीकरण: Camera हाथों की गतिविधि पहचानकर MR Interaction संभव बनाता है।

349. MR में वर्चुअल वस्तुओं को वास्तविक वस्तुओं से टकराने से रोकने को क्या कहते हैं?
A. Collision Detection
B. Zooming
C. Saving
D. Floating
उत्तर: Collision Detection
स्पष्टीकरण: Collision Detection MR Objects को वास्तविक सतह से टकराने नहीं देती।

350. Mixed Reality का अंतिम लक्ष्य क्या है?
A. उपयोगकर्ता को भ्रमित करना
B. डिजिटल और वास्तविक दुनिया को एकसाथ मिलाकर उपयोगकर्ता को बेहतर इंटरैक्टिव अनुभव देना
C. इंटरनेट की स्पीड घटाना
D. स्क्रीन छोटा करना
उत्तर: डिजिटल और वास्तविक दुनिया को एकसाथ मिलाकर उपयोगकर्ता को बेहतर इंटरैक्टिव अनुभव देना
स्पष्टीकरण: MR का मुख्य लक्ष्य वास्तविक और वर्चुअल दुनिया को Seamlessly जोड़ना है।

Artificial Intelligence (AI) MCQs

351. Artificial Intelligence (AI) क्या है?
A. मोबाइल की बैटरी बढ़ाने की तकनीक
B. मशीनों को मानव जैसी बुद्धिमत्ता प्रदान करने की तकनीक
C. केवल इंटरनेट बंद करने की तकनीक
D. पेंटिंग सॉफ्टवेयर
उत्तर: मशीनों को मानव जैसी बुद्धिमत्ता प्रदान करने की तकनीक
स्पष्टीकरण: AI मशीनों को सोचने, निर्णय लेने और सीखने जैसे कार्य करने लायक बनाता है।

352. AI का मुख्य लक्ष्य क्या है?
A. इंसानों को काम न करने देना
B. मशीनों को बुद्धिमान निर्णय लेने योग्य बनाना
C. इंटरनेट धीमा करना
D. कंप्यूटर बंद करना
उत्तर: मशीनों को बुद्धिमान निर्णय लेने योग्य बनाना
स्पष्टीकरण: AI का सबसे बड़ा उद्देश्य मशीनों को स्मार्ट बनाना है।

353. AI का एक उदाहरण कौन-सा है?
A. सामान्य कैलकुलेटर
B. Siri / Google Assistant
C. लकड़ी का खिलौना
D. सरल घड़ी
उत्तर: Siri / Google Assistant
स्पष्टीकरण: ये वॉयस असिस्टेंट AI आधारित तकनीक से कार्य करते हैं।

354. AI किस प्रकार की तकनीक है?
A. Traditional Technology
B. Advanced and Evolving Technology
C. केवल Offline Technology
D. केवल Keyboard तकनीक
उत्तर: Advanced and Evolving Technology
स्पष्टीकरण: AI लगातार विकसित होने वाली आधुनिक तकनीक है।

355. AI का उपयोग किस क्षेत्र में किया जाता है?
A. Healthcare
B. Robotics
C. Agriculture
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: AI कई उद्योगों में निर्णय, विश्लेषण और ऑटोमेशन में उपयोग होता है।

356. Machine Learning (ML) क्या है?
A. बिना सीखने वाली मशीनें
B. डेटा के आधार पर मशीनों को सीखना सिखाना
C. केवल खेल खेलना
D. कंप्यूटर बंद करना
उत्तर: डेटा के आधार पर मशीनों को सीखना सिखाना
स्पष्टीकरण: ML AI का हिस्सा है जो मशीनों को Data से सीखने में सक्षम बनाता है।

357. AI में “Training Data” किसे कहा जाता है?
A. मशीन को तोड़ने का डेटा
B. मशीन को सिखाने के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा
C. केवल वीडियो डेटा
D. गेम डेटा
उत्तर: मशीन को सिखाने के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा
स्पष्टीकरण: Training Data का उपयोग मशीन को पैटर्न पहचानने के लिए किया जाता है।

358. AI आधारित चैटबॉट क्या करता है?
A. फोन की बैटरी खत्म करता है
B. उपयोगकर्ता के प्रश्नों का स्वतः उत्तर देता है
C. केवल फोटो खींचता है
D. गेम खेलता है
उत्तर: उपयोगकर्ता के प्रश्नों का स्वतः उत्तर देता है
स्पष्टीकरण: चैटबॉट AI से ग्राहक सेवा को ऑटोमेट करता है।

359. AI का सबसे बड़ा लाभ क्या है?
A. तेज निर्णय और ऑटोमेशन
B. इंटरनेट बंद करना
C. कंप्यूटर धीमा करना
D. बिजली खर्च बढ़ाना
उत्तर: तेज निर्णय और ऑटोमेशन
स्पष्टीकरण: AI स्वतः निर्णय लेकर Productivity बढ़ाता है।

360. AI का उपयोग किस क्षेत्र में खतरनाक हो सकता है?
A. गलत डेटा मिलने पर गलत निर्णय
B. पानी उबालने में
C. पंखा चालू करने में
D. टीवी देखना
उत्तर: गलत डेटा मिलने पर गलत निर्णय
स्पष्टीकरण: AI सिस्टम गलत Training Data होने पर गलत Output दे सकता है।

361. AI के प्रकार कितने हैं?
A. 1
B. 2
C. 3 (Narrow AI, General AI, Super AI)
D. 10
उत्तर: 3 (Narrow AI, General AI, Super AI)
स्पष्टीकरण: AI को क्षमताओं के आधार पर तीन श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है।

362. वर्तमान में कौन-सा AI सबसे अधिक उपयोग होता है?
A. General AI
B. Super AI
C. Narrow AI
D. None
उत्तर: Narrow AI
स्पष्टीकरण: Narrow AI केवल विशेष कार्य करता है, जैसे चैटबॉट, फेस रिकग्निशन आदि।

363. Face Recognition किस तकनीक का उदाहरण है?
A. VR
B. AI
C. CRT
D. DNS
उत्तर: AI
स्पष्टीकरण: AI एल्गोरिद्म चेहरों को पहचानने में सक्षम होते हैं।

364. Autonomous Car किस तकनीक पर काम करती है?
A. Radio
B. AI + Sensors + ML
C. Dictionary
D. UPS Battery
उत्तर: AI + Sensors + ML
स्पष्टीकरण: Self-driving Cars AI आधारित निर्णय प्रणाली से नियंत्रित होती हैं।

365. AI में “Algorithm” का क्या अर्थ है?
A. कंप्यूटर का रंग
B. समस्या हल करने के लिए निर्देशों का सेट
C. गाना चलाने का तरीका
D. स्क्रीन साफ करने का तरीका
उत्तर: समस्या हल करने के लिए निर्देशों का सेट
स्पष्टीकरण: Algorithm AI मॉडल को सिखाता है कि कैसे सीखना और निर्णय लेना है।

366. AI में Voice Recognition किसके द्वारा होती है?
A. GPS
B. Deep Learning
C. Battery
D. Keyboard
उत्तर: Deep Learning
स्पष्टीकरण: Deep Learning मानव आवाज़ को समझने में सक्षम है।

367. AI को सही आउटपुट देने के लिए क्या जरूरी है?
A. ज्यादा Mobile Recharge
B. Quality Data
C. Screen Brightness
D. Laptop Bag
उत्तर: Quality Data
स्पष्टीकरण: खराब डेटा से AI गलत परिणाम देता है।

368. AI में “Neural Network” क्या है?
A. आंखों का नेटवर्क
B. मानव मस्तिष्क की तरह काम करने वाला कंप्यूटर मॉडल
C. Keyboard Layout
D. File Manager
उत्तर: मानव मस्तिष्क की तरह काम करने वाला कंप्यूटर मॉडल
स्पष्टीकरण: Neural Network डेटा से सीखकर जटिल कार्य हल करता है।

369. AI में Bias का मतलब क्या है?
A. अच्छा व्यवहार
B. गलत या पक्षपाती निर्णय
C. इंटरनेट तेज होना
D. मोबाइल रंग बदलना
उत्तर: गलत या पक्षपाती निर्णय
स्पष्टीकरण: यदि Training Data पक्षपाती है तो AI भी Bias दिखाता है।

370. AI Robotics का उपयोग कहाँ होता है?
A. Mining
B. Industry Automation
C. Space Research
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: Robotics और AI मिलकर स्मार्ट मशीनें बनाते हैं।

371. AI में “ChatGPT” किसका उदाहरण है?
A. Siri
B. Large Language Model (LLM)
C. Keyboard Software
D. Screen Filter
उत्तर: Large Language Model (LLM)
स्पष्टीकरण: ChatGPT AI आधारित LLM मॉडल है जो भाषा समझता और लिखता है।

372. Natural Language Processing (NLP) किसके लिए उपयोग होती है?
A. मशीनों को मानव भाषा समझाना
B. स्क्रीन बंद करना
C. इंटरनेट रोकना
D. फोटो Compress करना
उत्तर: मशीनों को मानव भाषा समझाना
स्पष्टीकरण: NLP Text और Speech को समझने की तकनीक है।

373. AI का उपयोग बैंकिंग में किसलिए किया जाता है?
A. ATM छोटा करने के लिए
B. Fraud Detection और Customer Support
C. पासबुक रंगने के लिए
D. नोट गिनने के लिए
उत्तर: Fraud Detection और Customer Support
स्पष्टीकरण: AI बैंकिंग में सुरक्षा और सेवा सुधारता है।

374. AI में Image Recognition क्या करता है?
A. Text हटाता है
B. तस्वीरों में वस्तुओं की पहचान करता है
C. इंटरनेट बंद करता है
D. शब्द जोड़ता है
उत्तर: तस्वीरों में वस्तुओं की पहचान करता है
स्पष्टीकरण: AI मॉडल फोटो में चेहरा, वाहन, वस्तुएँ पहचानता है।

375. AI किसमें उपयोग नहीं होता?
A. Smart Home
B. Gaming
C. Weather Prediction
D. पेंसिल से लिखने में
उत्तर: पेंसिल से लिखने में
स्पष्टीकरण: बाकी सभी क्षेत्रों में AI तेजी से उपयोग हो रहा है।

376. AI की सीखने की सबसे उन्नत विधि कौन-सी है?
A. Deep Learning
B. Pen Learning
C. File Learning
D. Manual Learning
उत्तर: Deep Learning
स्पष्टीकरण: Deep Learning बड़ी मात्रा में डेटा से स्वतः सीखने में सक्षम है।

377. AI Chatbot का उपयोग किस उद्योग में अधिक होता है?
A. Customer Support
B. Car Repair
C. Hair Cutting
D. Brick Making
उत्तर: Customer Support
स्पष्टीकरण: Chatbots 24×7 ग्राहक सेवा प्रदान करते हैं।

378. AI का सबसे बड़ा खतरा क्या है?
A. Over-reliance और Job Automation
B. इंटरनेट तेज करना
C. कंप्यूटर सुस्त करना
D. Screen Zoom
उत्तर: Over-reliance और Job Automation
स्पष्टीकरण: AI कई नौकरियाँ बदल सकता है और Dependence बढ़ाने का खतरा है।

379. AI का उपयोग स्वास्थ्य क्षेत्र में कैसे किया जाता है?
A. मोबाइल बेचने में
B. बीमारी का पूर्वानुमान और Diagnostic Tools
C. टीवी ठीक करने में
D. खाना बनाने में
उत्तर: बीमारी का पूर्वानुमान और Diagnostic Tools
स्पष्टीकरण: AI मरीजों की रिपोर्ट पढ़कर सटीक Diagnosis में मदद करता है।

380. AI का भविष्य किस पर आधारित है?
A. AI + Robotics + Automation
B. मशीनें केवल बंद रहें
C. इंटरनेट बंद हो
D. Keyboard बड़ा हो
उत्तर: AI + Robotics + Automation
स्पष्टीकरण: भविष्य में AI सभी उद्योगों के Automation को और अधिक स्मार्ट बनाएगा।

Machine Learning (ML) MCQs

381. Machine Learning (ML) क्या है?
A. मशीन को रंग करना
B. मशीनों को डेटा के आधार पर सीखने की क्षमता देना
C. मोबाइल चार्ज करना
D. कंप्यूटर ऑन करना
उत्तर: मशीनों को डेटा के आधार पर सीखने की क्षमता देना
स्पष्टीकरण: ML डेटा से पैटर्न सीखता है और भविष्य के निर्णय लेता है।

382. ML किस तकनीक का हिस्सा है?
A. VR
B. AI
C. केवल Networking
D. केवल Database
उत्तर: AI
स्पष्टीकरण: Machine Learning AI की एक उप-शाखा है।

383. Machine Learning के प्रकार कितने हैं?
A. 2
B. 3 (Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning)
C. 5
D. 10
उत्तर: 3 (Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning)
स्पष्टीकरण: यही ML के मुख्य तीन प्रकार हैं।

384. Supervised Learning में क्या आवश्यक है?
A. Labelled Data
B. Unlabelled Data
C. कोई डेटा नहीं
D. केवल आवाज़
उत्तर: Labelled Data
स्पष्टीकरण: Labelled Data सिखाता है कि कौन-सा इनपुट किस आउटपुट से जुड़ा है।

385. Unsupervised Learning में क्या उपयोग होता है?
A. Labelled Data
B. Unlabelled Data
C. Wi-Fi
D. RAM
उत्तर: Unlabelled Data
स्पष्टीकरण: Unsupervised Learning में डेटा के पैटर्न स्वतः खोजे जाते हैं।

386. Reinforcement Learning क्या करता है?
A. मोबाइल चार्ज करता है
B. Trial and Error से सीखता है
C. गाना चलाता है
D. स्क्रीन बंद करता है
उत्तर: Trial and Error से सीखता है
स्पष्टीकरण: RL एक एजेंट को Reward और Penalty के आधार पर सीखने देता है।

387. Classification किस प्रकार का Learning है?
A. Supervised Learning
B. Unsupervised Learning
C. Reinforcement
D. केवल VR
उत्तर: Supervised Learning
स्पष्टीकरण: Classification में Labelled Data उपयोग होता है।

388. Clustering किस Learning का हिस्सा है?
A. Supervised
B. Unsupervised
C. Reinforcement
D. Manual
उत्तर: Unsupervised
स्पष्टीकरण: Clustering में समान प्रकार के डेटा समूह बनाए जाते हैं।

389. ML मॉडल को सिखाने की प्रक्रिया क्या कहलाती है?
A. Installation
B. Training
C. Formatting
D. Restart
उत्तर: Training
स्पष्टीकरण: Model डेटा से Training Process से सीखता है।

390. ML में भविष्यवाणी करने की प्रक्रिया को क्या कहा जाता है?
A. Filtration
B. Testing/Prediction
C. Cleaning
D. Compressing
उत्तर: Testing/Prediction
स्पष्टीकरण: New Data पर मॉडल Prediction देता है।

391. Machine Learning में सबसे ज़रूरी घटक क्या है?
A. खराब डेटा
B. डेटा
C. माइक्रोफोन
D. पेंट
उत्तर: डेटा
स्पष्टीकरण: ML डेटा आधारित तकनीक है।

392. Regression का उपयोग किसलिए होता है?
A. Category बताने के लिए
B. भविष्य का numeric value अनुमान लगाने के लिए
C. स्क्रीन बंद करने के लिए
D. फाइल हटाने के लिए
उत्तर: भविष्य का numeric value अनुमान लगाने के लिए
स्पष्टीकरण: जैसे कीमत, तापमान आदि की भविष्यवाणी।

393. Linear Regression किसका उदाहरण है?
A. Supervised Learning
B. Unsupervised Learning
C. Reinforcement
D. Hardware Testing
उत्तर: Supervised Learning
स्पष्टीकरण: इसमें Labelled Data उपयोग होता है।

394. K-Means किसका उदाहरण है?
A. Regression
B. Clustering
C. Classification
D. Keyboard
उत्तर: Clustering
स्पष्टीकरण: K-Means Unsupervised Clustering Algorithm है।

395. ML मॉडल की Accuracy बढ़ाने का तरीका क्या है?
A. खराब डेटा देना
B. अधिक और गुणवत्तापूर्ण डेटा देना
C. बैटरी बढ़ाना
D. स्क्रीन बंद करना
उत्तर: अधिक और गुणवत्तापूर्ण डेटा देना
स्पष्टीकरण: High-Quality Data मॉडल की Accuracy बढ़ाता है।

396. Overfitting क्या है?
A. मॉडल केवल Training Data को याद कर लेता है
B. मॉडल बहुत अच्छा प्रदर्शन करता है
C. मॉडल फेल हो जाता है
D. मॉडल तेज हो जाता है
उत्तर: मॉडल केवल Training Data को याद कर लेता है
स्पष्टीकरण: Overfitting में मॉडल Generalize नहीं कर पाता।

397. ML में Underfitting क्या है?
A. मॉडल कुछ भी नहीं सीख पाता
B. मॉडल Perfect सीखता है
C. मॉडल Crash होता है
D. मॉडल गर्म होता है
उत्तर: मॉडल कुछ भी नहीं सीख पाता
स्पष्टीकरण: Underfitting में मॉडल में सीखने की क्षमता कम होती है।

398. ML में “Feature” का क्या अर्थ है?
A. इंटरनेट की स्पीड
B. डेटा की कोई विशेषता
C. स्क्रीन का रंग
D. कीबोर्ड का प्रकार
उत्तर: डेटा की कोई विशेषता
स्पष्टीकरण: Features मॉडल को सीखने में मदद करते हैं।

399. ML में Data Cleaning क्यों जरूरी है?
A. सिर्फ दिखाने के लिए
B. गलत और Missing Values हटाने के लिए
C. फोटो बनाने के लिए
D. वीडियो डाउनलोड करने के लिए
उत्तर: गलत और Missing Values हटाने के लिए
स्पष्टीकरण: Clean Data Accurate Model बनाने में मदद करता है।

400. ML model के Output को क्या कहा जाता है?
A. Label/Prediction
B. Printing
C. Copying
D. Keyboard
उत्तर: Label/Prediction
स्पष्टीकरण: Prediction मॉडल द्वारा दिया गया अनुमान होता है।

401. ML में Data को Train और Test में क्यों बाँटा जाता है?
A. इंटरनेट तेज करने के लिए
B. मॉडल की वास्तविक क्षमता जांचने के लिए
C. डेटा हटाने के लिए
D. स्क्रीन चमक बढ़ाने के लिए
उत्तर: मॉडल की वास्तविक क्षमता जांचने के लिए
स्पष्टीकरण: Test Data मॉडल को नए डेटा पर जांचता है।

402. Decision Tree किसका उदाहरण है?
A. Supervised Learning
B. Unsupervised Learning
C. Database
D. Hardware
उत्तर: Supervised Learning
स्पष्टीकरण: Decision Tree Classification/Regression दोनों में उपयोग होता है।

403. Random Forest क्या है?
A. जंगल
B. Decision Trees का समूह
C. Internet Tool
D. Calculator
उत्तर: Decision Trees का समूह
स्पष्टीकरण: यह Ensemble Technique मॉडल की Accuracy बढ़ाता है।

404. ML में “Model Evaluation” किसलिए होता है?
A. मॉडल का रंग बदलने के लिए
B. मॉडल के प्रदर्शन (Accuracy) को मापने के लिए
C. स्क्रीन बंद करने के लिए
D. बैटरी बढ़ाने के लिए
उत्तर: मॉडल के प्रदर्शन (Accuracy) को मापने के लिए
स्पष्टीकरण: Evaluation से मॉडल की गुणवत्ता पता चलती है।

405. ML में Confusion Matrix किसलिए उपयोग होता है?
A. पासवर्ड दिखाने के लिए
B. Classification Model की Accuracy जांचने के लिए
C. स्क्रीन बंद करने के लिए
D. केबल जोड़ने के लिए
उत्तर: Classification Model की Accuracy जांचने के लिए
स्पष्टीकरण: यह TP, FP, TN, FN दिखाता है।

406. ML में Accuracy किसका माप है?
A. गलत उत्तरों का
B. सही Predictions का प्रतिशत
C. मोबाइल की बैटरी
D. स्क्रीन की सफाई
उत्तर: सही Predictions का प्रतिशत
स्पष्टीकरण: Accuracy मॉडल की सफलता दर्शाती है।

407. ML में Loss Function क्या करती है?
A. स्क्रीन बंद करती है
B. त्रुटि (Error) मापती है
C. फाइल खोलती है
D. गेम चलाती है
उत्तर: त्रुटि (Error) मापती है
स्पष्टीकरण: Loss Function मॉडल को सुधारने में मदद करती है।

408. Gradient Descent किसके लिए उपयोग होता है?
A. मॉडल को ऊर्जा देना
B. मॉडल को Loss कम करते हुए सीखाना
C. इंटरनेट बढ़ाने के लिए
D. स्क्रीन छुपाने के लिए
उत्तर: मॉडल को Loss कम करते हुए सीखाना
स्पष्टीकरण: यह Optimization Algorithm है।

409. ML में Outliers क्या होते हैं?
A. सामान्य डेटा
B. असामान्य और बहुत अलग डेटा पॉइंट
C. फाइलें
D. आवाज़
उत्तर: असामान्य और बहुत अलग डेटा पॉइंट
स्पष्टीकरण: Outliers मॉडल की Accuracy प्रभावित करते हैं।

410. ML में Bias-Variance Tradeoff क्या बताता है?
A. मॉडल और डेटा का रंग
B. मॉडल की सीखने और Generalize करने की क्षमता
C. इंटरनेट बंद
D. स्क्रीन सेटिंग्स
उत्तर: मॉडल की सीखने और Generalize करने की क्षमता
स्पष्टीकरण: अच्छा मॉडल Bias और Variance के बीच Balance रखता है।

411. Neural Network में “Neuron” क्या है?
A. मानव तंत्रिका
B. डेटा प्रोसेस करने वाली इकाई
C. Screen Saver
D. Keyboard Button
उत्तर: डेटा प्रोसेस करने वाली इकाई
स्पष्टीकरण: Neuron डेटा को वेट्स और एक्टिवेशन के साथ प्रोसेस करता है।

412. Activation Function का कार्य क्या है?
A. स्क्रीन चालू करना
B. डेटा को अगले लेयर में ट्रांसफॉर्म करना
C. इंटरनेट बंद करना
D. आवाज़ बढ़ाना
उत्तर: डेटा को अगले लेयर में ट्रांसफॉर्म करना
स्पष्टीकरण: Activation Function Non-linearity जोड़ता है।

413. Deep Learning क्या है?
A. सरल ML
B. Neural Networks के कई लेयर वाले मॉडल
C. स्क्रीन में बड़ा फ़ॉन्ट
D. बैटरी कम करना
उत्तर: Neural Networks के कई लेयर वाले मॉडल
स्पष्टीकरण: DL जटिल डेटा और पैटर्न सीख सकता है।

414. Deep Learning का उपयोग कहाँ होता है?
A. Image Recognition
B. Speech Recognition
C. Autonomous Vehicles
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: DL जटिल Tasks में उत्कृष्ट प्रदर्शन देता है।

415. ML में Dataset को छोटा करने की प्रक्रिया क्या कहलाती है?
A. Compression
B. Dimensionality Reduction
C. Heating
D. Audio Playback
उत्तर: Dimensionality Reduction
स्पष्टीकरण: PCA जैसी तकनीकें डेटा को छोटा लेकिन उपयोगी बनाती हैं।

416. Reinforcement Learning में Decision कौन लेता है?
A. मानव
B. एजेंट
C. Calculator
D. Notebook
उत्तर: एजेंट
स्पष्टीकरण: एजेंट वातावरण के आधार पर निर्णय लेता है।

417. KNN Algorithm क्या करता है?
A. इंटरनेट तेज करता है
B. सबसे नज़दीकी डेटा के आधार पर Prediction देता है
C. स्क्रीन बंद करता है
D. फाइलें हटाता है
उत्तर: सबसे नज़दीकी डेटा के आधार पर Prediction देता है
स्पष्टीकरण: KNN Nearest Neighbors खोजकर Output देता है।

418. Logistic Regression किस लिए उपयोग होता है?
A. Temperature Prediction
B. Yes/No जैसे Classification
C. Screen Change
D. Keyboard Open
उत्तर: Yes/No जैसे Classification
स्पष्टीकरण: यह Binary Classification Model है।

419. ML में “Epoch” का क्या अर्थ है?
A. डेटा हटाना
B. पूरे Dataset पर एक पूर्ण Training Cycle
C. मॉडल बंद करना
D. Screen Zoom
उत्तर: पूरे Dataset पर एक पूर्ण Training Cycle
स्पष्टीकरण: अधिक Epochs मॉडल को ज्यादा सीखने देते हैं।

420. ML में Learning Rate क्या नियंत्रित करता है?
A. स्क्रीन चमक
B. मॉडल कितनी तेजी से सीखता है
C. इंटरनेट
D. बैटरी
उत्तर: मॉडल कितनी तेजी से सीखता है
स्पष्टीकरण: High LR = तेज सीखना, Low LR = धीमी सीख।

421. Ensemble Learning क्या है?
A. कई मॉडल मिलकर एक बड़े मॉडल की तरह काम करते हैं
B. स्क्रीन टूटना
C. Keyboard Error
D. वीडियो धीमा होना
उत्तर: कई मॉडल मिलकर एक बड़े मॉडल की तरह काम करते हैं
स्पष्टीकरण: Ensemble Techniques Accuracy बढ़ाती हैं।

422. Bagging का उपयोग किसके लिए होता है?
A. माइक्रोफ़ोन बढ़ाने में
B. Variance कम करने में
C. Screen Resolution बदलने में
D. इंटरनेट धीमा करने में
उत्तर: Variance कम करने में
स्पष्टीकरण: Bagging अलग-अलग मॉडलों की Output Mix करता है।

423. Boosting किसके लिए उपयोग होता है?
A. Weak Models से Strong Model बनाना
B. Mobile Heat
C. TV Repair
D. आवाज़ कम करना
उत्तर: Weak Models से Strong Model बनाना
स्पष्टीकरण: Boosting कई कमजोर मॉडलों को मिलाकर मजबूत मॉडल बनाता है।

424. ML में Regularization क्यों उपयोग होता है?
A. Overfitting कम करने के लिए
B. बैटरी बढ़ाने के लिए
C. स्क्रीन लॉक करने के लिए
D. Keyboard साफ करने के लिए
उत्तर: Overfitting कम करने के लिए
स्पष्टीकरण: L1, L2 Regularization मॉडल को Generalize रखती हैं।

425. ML में Feature Scaling किसलिए आवश्यक है?
A. स्क्रीन का रंग बदलने के लिए
B. सभी Features को समान Range में लाने के लिए
C. फाइलें हटाने के लिए
D. Keyboard हल्का करने के लिए
उत्तर: सभी Features को समान Range में लाने के लिए
स्पष्टीकरण: Scaling से मॉडल तेज और बेहतर सीखता है।

426. ML में Missing Values को कैसे संभाला जाता है?
A. Delete करके
B. Mean/Median से भरकर
C. दोनों तरीकों से
D. फाइल बंद करके
उत्तर: दोनों तरीकों से
स्पष्टीकरण: Missing Values मॉडल की Accuracy प्रभावित करती हैं।

427. ML में Outliers का प्रभाव क्या होता है?
A. मॉडल अधिक Accurate होता है
B. मॉडल की Accuracy कम हो सकती है
C. इंटरनेट तेज
D. स्क्रीन बड़ी
उत्तर: मॉडल की Accuracy कम हो सकती है
स्पष्टीकरण: Outliers मॉडल को गलत दिशा में ले जा सकते हैं।

428. ML में Data Visualization किसलिए जरूरी है?
A. मनोरंजन के लिए
B. Patterns और Trends समझने के लिए
C. बैटरी कम करने के लिए
D. स्क्रीन चमक कम करने के लिए
उत्तर: Patterns और Trends समझने के लिए
स्पष्टीकरण: Visualization Insights स्पष्ट दिखाता है।

429. ML मॉडल बनाने के चरणों में पहला चरण क्या होता है?
A. डेटा से खेलना
B. Data Collection
C. Wallpaper Change
D. Sound Increase
उत्तर: Data Collection
स्पष्टीकरण: ML का पहला चरण सही डेटा इकट्ठा करना है।

430. ML में मॉडल को Test क्यों किया जाता है?
A. इंटरनेट तेज करने के लिए
B. यह जानने के लिए कि मॉडल नए डेटा पर कितना सही काम करता है
C. स्क्रीन चमक बढ़ाने के लिए
D. बैटरी बढ़ाने के लिए
उत्तर: यह जानने के लिए कि मॉडल नए डेटा पर कितना सही काम करता है
स्पष्टीकरण: Testing मॉडल की वास्तविक क्षमता साबित करता है।

431. Gradient Descent किस प्रकार का Algorithm है?
A. Optimization Algorithm
B. Painting Algorithm
C. Battery Algorithm
D. Keyboard Algorithm
उत्तर: Optimization Algorithm
स्पष्टीकरण: यह Loss Function को कम करता है।

432. ML में Label किसे कहा जाता है?
A. डेटा का Output Value
B. इंटरनेट का नाम
C. स्क्रीन का Resolution
D. फाइल का नाम
उत्तर: डेटा का Output Value
स्पष्टीकरण: Label वह होता है जिसे मॉडल Predict करता है।

433. ML मॉडल का “Training Accuracy” क्या बताता है?
A. मॉडल कितना गलत है
B. मॉडल Training Data पर कितना सही सीखता है
C. स्क्रीन की Battery Level
D. कैमरे की क्वालिटी
उत्तर: मॉडल Training Data पर कितना सही सीखता है
स्पष्टीकरण: Training Accuracy सीखने की क्षमता बताती है।

434. ML मॉडल का Testing Accuracy क्या दिखाती है?
A. टीवी का Resolution
B. मॉडल नए डेटा पर कितना सही प्रदर्शन करता है
C. बैटरी लेवल
D. आवाज़
उत्तर: मॉडल नए डेटा पर कितना सही प्रदर्शन करता है
स्पष्टीकरण: Testing Accuracy मॉडल की Generalization क्षमता दर्शाती है।

435. ML में Data Preprocessing क्यों आवश्यक है?
A. स्क्रीन साफ करने के लिए
B. मॉडल को डेटा समझने में आसान बनाने के लिए
C. इंटरनेट बढ़ाने के लिए
D. RAM घटाने के लिए
उत्तर: मॉडल को डेटा समझने में आसान बनाने के लिए
स्पष्टीकरण: Preprocessing Data Quality बढ़ाता है।

436. Supervised Learning का सबसे बड़ा लाभ क्या है?
A. Labelled Data से सटीक Prediction
B. तेज़ आवाज़
C. स्क्रीन छोटी
D. इंटरनेट बंद
उत्तर: Labelled Data से सटीक Prediction
स्पष्टीकरण: Supervised Models सटीक निर्णय लेते हैं।

437. Unsupervised Learning का उपयोग किसलिए होता है?
A. Hidden Patterns खोजने के लिए
B. TV देखने के लिए
C. इंटरनेट बंद करने के लिए
D. बैटरी बढ़ाने के लिए
उत्तर: Hidden Patterns खोजने के लिए
स्पष्टीकरण: Unsupervised Learning स्वतः Patterns ढूँढता है।

438. ML में Hyperparameter क्या है?
A. Keyboard Button
B. मॉडल Training शुरू होने से पहले सेट की गई वैल्यू
C. स्क्रीन का रंग
D. आवाज़
उत्तर: मॉडल Training शुरू होने से पहले सेट की गई वैल्यू
स्पष्टीकरण: Hyperparameters मॉडल के Learning Process को नियंत्रित करते हैं।

439. Kernel Trick किस Algorithm में उपयोग होती है?
A. SVM (Support Vector Machine)
B. K-Means
C. Linear Regression
D. Random Forest
उत्तर: SVM (Support Vector Machine)
स्पष्टीकरण: Kernel Trick Non-linear Data को Linear Space में बदलती है।

440. SVM का उपयोग किसलिए होता है?
A. Classification और Regression
B. Battery Backup
C. Screen लॉक
D. Camera Zoom
उत्तर: Classification और Regression
स्पष्टीकरण: SVM Best Decision Boundary खोजता है।

441. ML में PCA का उपयोग किसलिए होता है?
A. ध्वनि बढ़ाने के लिए
B. Dimensionality Reduction
C. TV स्टार्ट करने के लिए
D. स्क्रीन साफ करने के लिए
उत्तर: Dimensionality Reduction
स्पष्टीकरण: PCA बड़े डेटा को सरल बनाता है।

442. Batch Learning में क्या होता है?
A. मॉडल कम डेटा से सीखता है
B. मॉडल पूरे Dataset से एक बार में सीखता है
C. स्क्रीन ब्राइट होती है
D. इंटरनेट बंद होता है
उत्तर: मॉडल पूरे Dataset से एक बार में सीखता है
स्पष्टीकरण: Batch Learning Static Models में उपयोग होता है।

443. Online Learning क्या है?
A. इंटरनेट से पढ़ाई
B. मॉडल नए डेटा आने पर लगातार सीखता रहता है
C. मॉडल पेंटिंग करता है
D. स्क्रीन छोटी करता है
उत्तर: मॉडल नए डेटा आने पर लगातार सीखता रहता है
स्पष्टीकरण: Online Learning Dynamic Systems के लिए उपयोग होता है।

444. ML में Noise का अर्थ क्या है?
A. आवाज़
B. गलत या अनावश्यक डेटा
C. स्क्रीन चमक
D. मोबाइल चार्ज
उत्तर: गलत या अनावश्यक डेटा
स्पष्टीकरण: Noise मॉडल की Accuracy कम कर देता है।

445. ML में Correlation किसके बीच होता है?
A. दो Features के संबंध के बीच
B. दो Screens के बीच
C. Mobile और Battery
D. Keyboard और Mouse
उत्तर: दो Features के संबंध के बीच
स्पष्टीकरण: Correlation Feature Selection में मदद करता है।

446. Outlier Detection किसलिए उपयोग किया जाता है?
A. Rare डेटा पॉइंट पहचानने के लिए
B. स्क्रीन हटाने के लिए
C. कीबोर्ड बदलने के लिए
D. आवाज़ बढ़ाने के लिए
उत्तर: Rare डेटा पॉइंट पहचानने के लिए
स्पष्टीकरण: यह डेटा गुणवत्ता सुधारने में मदद करता है।

447. Supervised Learning में Target Variable क्या है?
A. Input Data
B. Output Data
C. Keyboard
D. Mouse
उत्तर: Output Data
स्पष्टीकरण: Target Variable वह है जिसका Prediction करना है।

448. Classification में Output किस रूप में होता है?
A. Numeric Value
B. Categorical Value (Yes/No, A/B/C)
C. केवल Video
D. केवल Text
उत्तर: Categorical Value (Yes/No, A/B/C)
स्पष्टीकरण: Classification Category-based Prediction करता है।

449. Regression में Output क्या होता है?
A. Category
B. Numeric Value
C. फोटो
D. वीडियो
उत्तर: Numeric Value
स्पष्टीकरण: Regression संख्यात्मक मान Predict करता है।

450. Machine Learning का अंतिम लक्ष्य क्या है?
A. मोबाइल चमक बढ़ाना
B. डेटा के आधार पर सटीक और स्मार्ट निर्णय लेना
C. इंटरनेट बंद करना
D. स्क्रीन छोटी करना
उत्तर: डेटा के आधार पर सटीक और स्मार्ट निर्णय लेना
स्पष्टीकरण: ML का उद्देश्य वास्तविक समस्याओं को बुद्धिमानी से हल करना है।

Deep Learning (DL) MCQs

451. Deep Learning क्या है?
A. सामान्य गणित सीखना
B. Neural Networks पर आधारित उन्नत Machine Learning तकनीक
C. केवल फोटो एडिटिंग
D. Wi-Fi बढ़ाने की तकनीक
उत्तर: Neural Networks पर आधारित उन्नत Machine Learning तकनीक
स्पष्टीकरण: Deep Learning में बहु-स्तरीय Neural Networks का उपयोग होता है।

452. Deep Learning किस सिद्धांत पर काम करता है?
A. Human Brain
B. TV Remote
C. Mouse Movement
D. Keyboard
उत्तर: Human Brain
स्पष्टीकरण: DL मानव मस्तिष्क के Neurons की नकल करता है।

453. Deep Learning का सबसे प्रसिद्ध मॉडल कौन-सा है?
A. Decision Tree
B. Convolutional Neural Network (CNN)
C. K-Means
D. Naive Bayes
उत्तर: Convolutional Neural Network (CNN)
स्पष्टीकरण: CNN मुख्यतः Image Processing के लिए उपयोग होता है।

454. Deep Neural Network (DNN) में क्या होता है?
A. एक ही लेयर
B. कई Hidden Layers
C. केवल Output Layer
D. कोई Layer नहीं
उत्तर: कई Hidden Layers
स्पष्टीकरण: Deep Network में Hidden Layers की संख्या अधिक होती है।

455. Deep Learning में सबसे अधिक क्या महत्वपूर्ण है?
A. तेज़ इंटरनेट
B. बड़ी मात्रा में डेटा
C. मोबाइल कवर
D. चार्जर
उत्तर: बड़ी मात्रा में डेटा
स्पष्टीकरण: DL बड़े और जटिल डेटा पर अच्छा कार्य करता है।

456. CNN का उपयोग किसलिए होता है?
A. Image Recognition
B. Audio Editing
C. Keyboard Repair
D. Mobile Charging
उत्तर: Image Recognition
स्पष्टीकरण: CNN छवियों में पैटर्न पहचानने में उत्कृष्ट है।

457. RNN का पूरा नाम क्या है?
A. Random Neural Network
B. Recurrent Neural Network
C. Rotational Node Network
D. Regular Neural Network
उत्तर: Recurrent Neural Network
स्पष्टीकरण: RNN Sequence Data जैसे Text और Speech के लिए उपयोग होता है।

458. LSTM किसका उन्नत रूप है?
A. CNN
B. RNN
C. SVM
D. KNN
उत्तर: RNN
स्पष्टीकरण: LSTM लंबे Sequence याद रखने में सक्षम होता है।

459. Deep Learning मॉडल को Train करने के लिए किस हार्डवेयर की आवश्यकता होती है?
A. DVD Player
B. GPU
C. Pen Drive
D. Joystick
उत्तर: GPU
स्पष्टीकरण: GPUs Deep Learning के लिए तेज़ Parallel Processing करते हैं।

460. Backpropagation किसलिए उपयोग होता है?
A. मॉडल को Restart करने के लिए
B. Neural Network में Weights अपडेट करने के लिए
C. Mobile Charging के लिए
D. Keyboard साफ करने के लिए
उत्तर: Neural Network में Weights अपडेट करने के लिए
स्पष्टीकरण: Backpropagation Error को पीछे भेजकर Weights सुधारता है।

461. Deep Learning में Activation Function क्यों उपयोग होती है?
A. वीडियो चलाने के लिए
B. Non-linearity जोड़ने के लिए
C. स्क्रीन चमक बढ़ाने के लिए
D. फाइल खोलने के लिए
उत्तर: Non-linearity जोड़ने के लिए
स्पष्टीकरण: यह मॉडल को जटिल पैटर्न सीखने में सक्षम बनाती है।

462. ReLU का उपयोग किसलिए किया जाता है?
A. वीडियो एडिटिंग
B. Neural Network में Non-linear Output देने के लिए
C. फोटो Compress करने के लिए
D. Screen Brightness
उत्तर: Neural Network में Non-linear Output देने के लिए
स्पष्टीकरण: ReLU Deep Learning में सबसे लोकप्रिय Activation Function है।

463. CNN में Convolution का कार्य क्या है?
A. Image Compress करना
B. Image से Features निकालना
C. रंग बदलना
D. वीडियो बनाना
उत्तर: Image से Features निकालना
स्पष्टीकरण: Convolution Filters छवियों में Patterns पहचानते हैं।

464. Pooling Layer क्या करता है?
A. फोटो बड़ा करता है
B. Feature Map को छोटा और महत्वपूर्ण बनाता है
C. इंटरनेट तेज करता है
D. स्क्रीन बड़ा करता है
उत्तर: Feature Map को छोटा और महत्वपूर्ण बनाता है
स्पष्टीकरण: Pooling Computation कम करता है और Model Efficient बनाता है।

465. Softmax Function का उपयोग कहाँ होता है?
A. Regression
B. Multi-Class Classification
C. Audio Editing
D. Keyboard Designing
उत्तर: Multi-Class Classification
स्पष्टीकरण: Softmax Probability Distribution देता है।

466. Dropout क्यों किया जाता है?
A. मॉडल को Restart करने के लिए
B. Overfitting रोकने के लिए
C. Battery बढ़ाने के लिए
D. File Save करने के लिए
उत्तर: Overfitting रोकने के लिए
स्पष्टीकरण: Dropout Training के दौरान कुछ Neurons को निष्क्रिय करता है।

467. Deep Learning में Epoch क्या है?
A. Mobile Setting
B. Dataset का एक पूरा Training Cycle
C. Wi-Fi Signal
D. Battery Speed
उत्तर: Dataset का एक पूरा Training Cycle
स्पष्टीकरण: एक Epoch में मॉडल पूरे डेटा पर एक बार ट्रेन करता है।

468. Batch Size का अर्थ क्या है?
A. एक बार में मॉडल को दिया गया डेटा
B. बात करने की क्षमता
C. इंटरनेट की स्पीड
D. फोटो का आकार
उत्तर: एक बार में मॉडल को दिया गया डेटा
स्पष्टीकरण: Batch Size Training Speed और Accuracy को प्रभावित करता है।

469. Deep Learning का उपयोग सबसे अधिक कहाँ होता है?
A. Text Gaming
B. Image, Speech और Natural Language Processing
C. नल ठीक करने में
D. पंखा बनाने में
उत्तर: Image, Speech और Natural Language Processing
स्पष्टीकरण: DL जटिल डेटा के बड़े पैटर्न पहचानने में सक्षम है।

470. Deepfake किस तकनीक पर आधारित है?
A. MS Word
B. Deep Learning
C. Tally
D. HTML
उत्तर: Deep Learning
स्पष्टीकरण: Deepfake Videos Generative Models द्वारा बनाए जाते हैं।

471. GAN का पूरा नाम क्या है?
A. Generalized Automatic Network
B. Generative Adversarial Network
C. Global Artificial Node
D. Geo AR Network
उत्तर: Generative Adversarial Network
स्पष्टीकरण: GAN दो नेटवर्क (Generator + Discriminator) से बना होता है।

472. GAN का मुख्य कार्य क्या है?
A. फोटो डिलीट करना
B. नया Realistic Data बनाना
C. स्क्रीन साफ करना
D. टीवी की आवाज बढ़ाना
उत्तर: नया Realistic Data बनाना
स्पष्टीकरण: GAN Images, Audio, Videos Generate कर सकता है।

473. RNN की मुख्य समस्या क्या है?
A. इंटरनेट बंद
B. Vanishing Gradient Problem
C. बैटरी कम
D. स्क्रीन ब्लैक
उत्तर: Vanishing Gradient Problem
स्पष्टीकरण: लंबे Sequence पर RNN सीखने में कठिनाई महसूस करता है।

474. LSTM किस समस्या को हल करता है?
A. Keyboard Error
B. Vanishing Gradient Problem
C. Monitor Flicker
D. Speaker Noise
उत्तर: Vanishing Gradient Problem
स्पष्टीकरण: LSTM लंबे Sequence को याद रखने में सक्षम है।

475. Deep Learning में Attention Mechanism किसलिए उपयोग होता है?
A. फोटो Color बढ़ाने के लिए
B. Sequence के महत्वपूर्ण भागों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए
C. Battery Save करने के लिए
D. Screen Brightness
उत्तर: Sequence के महत्वपूर्ण भागों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए
स्पष्टीकरण: Attention Models जैसे Transformers का मुख्य हिस्सा है।

476. Transformer Model किस कार्य के लिए प्रसिद्ध है?
A. Video Editing
B. Natural Language Processing
C. Keyboard Typing
D. Audio Increase
उत्तर: Natural Language Processing
स्पष्टीकरण: GPT जैसे Models Transformers पर आधारित हैं।

477. Deep Learning में Learning Rate का महत्व क्या है?
A. Screen Brightness
B. मॉडल कितनी तेजी से सीखता है
C. Battery Charge Speed
D. Internet Speed
उत्तर: मॉडल कितनी तेजी से सीखता है
स्पष्टीकरण: सही Learning Rate Accuracy में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

478. Backpropagation किसका उपयोग करता है?
A. Chain Rule
B. Calculator
C. Radio Signal
D. RGB Color
उत्तर: Chain Rule
स्पष्टीकरण: Backpropagation Calculus के Chain Rule से Error Signal पीछे भेजता है।

479. Deep Learning में “Feature Extraction” किसका कार्य है?
A. TV Remote
B. Convolution Layers
C. Hard Disk
D. Battery Sensor
उत्तर: Convolution Layers
स्पष्टीकरण: CNN Layers छवियों के महत्वपूर्ण Features निकालते हैं।

480. Deep Learning का अंतिम उद्देश्य क्या है?
A. Mobile Hang करना
B. जटिल डेटा से उच्च-स्तरीय पैटर्न सीखकर बेहतर निर्णय लेना
C. इंटरनेट बंद करना
D. कीबोर्ड बदलना
उत्तर: जटिल डेटा से उच्च-स्तरीय पैटर्न सीखकर बेहतर निर्णय लेना
स्पष्टीकरण: DL बड़े डेटा से गहन सीख प्राप्त करता है ताकि मशीनें मानव जैसी क्षमता हासिल कर सकें।

Blockchain Technology MCQs

481. Blockchain क्या है?
A. एक सामान्य डेटाबेस
B. एक विकेंद्रीकृत और सुरक्षित डिजिटल लेज़र
C. एक वीडियो प्लेयर
D. एक ऑपरेटिंग सिस्टम
उत्तर: एक विकेंद्रीकृत और सुरक्षित डिजिटल लेज़र
स्पष्टीकरण: Blockchain में डेटा कई नोड्स पर वितरित रहता है और Cryptography से सुरक्षित होता है।

482. Blockchain में Block में क्या-क्या होता है?
A. केवल फ़ोटो
B. डेटा + Previous Block Hash + Current Hash
C. RAM + CPU
D. केवल Text
उत्तर: डेटा + Previous Block Hash + Current Hash
स्पष्टीकरण: यही स्ट्रक्चर Blockchain को छेड़छाड़-रोधी बनाता है।

483. Blockchain की सबसे महत्वपूर्ण विशेषता क्या है?
A. High Electricity
B. Immutable Data (डेटा बदला नहीं जा सकता)
C. Slow Processing
D. Keyboard Control
उत्तर: Immutable Data (डेटा बदला नहीं जा सकता)
स्पष्टीकरण: एक बार Block जुड़ने पर डेटा बदलना लगभग असंभव है।

484. Blockchain किस प्रकार की प्रणाली है?
A. Centralized
B. Decentralized
C. Offline
D. Browser-only
उत्तर: Decentralized
स्पष्टीकरण: डेटा किसी एक सर्वर पर नहीं, बल्कि कई नोड्स पर रहता है।

485. Blockchain किस तकनीक पर आधारित है?
A. Optical Fiber
B. Cryptography
C. Antivirus
D. Keyboard
उत्तर: Cryptography
स्पष्टीकरण: Cryptography डेटा को सुरक्षित और सत्यापित बनाती है।

486. Bitcoin किस तकनीक पर चलता है?
A. Cloud
B. Blockchain
C. Wi-Fi
D. HTML
उत्तर: Blockchain
स्पष्टीकरण: Bitcoin दुनिया की पहली Blockchain आधारित Cryptocurrency है।

487. Blockchain में Hash Function का उपयोग किसलिए होता है?
A. कलर बदलने के लिए
B. Data की यूनिक Digital ID बनाने के लिए
C. नेटवर्क बंद करने के लिए
D. मोबाइल चार्जिंग
उत्तर: Data की यूनिक Digital ID बनाने के लिए
स्पष्टीकरण: Hash हर Block को एक यूनिक पहचान देता है।

488. Blockchain में Mining क्या है?
A. सोना खोदना
B. नए Blocks बनाना और उन्हें Validate करना
C. Wi-Fi चलाना
D. Text Formatting
उत्तर: नए Blocks बनाना और उन्हें Validate करना
स्पष्टीकरण: Miners Complex गणितीय समस्याएँ हल करके Blocks जोड़ते हैं।

489. Mining में किस Algorithm का उपयोग होता है?
A. Proof of Stake
B. Proof of Work
C. Proof of Code
D. Proof of ID
उत्तर: Proof of Work
स्पष्टीकरण: PoW में कठिन गणितीय puzzles हल करके Block add किया जाता है।

490. Proof of Stake (PoS) क्या करता है?
A. Mining Speed कम करता है
B. Validators को उनके Stake (Coins) के आधार पर Block Validate करने देता है
C. इंटरनेट रोकता है
D. स्क्रीन लॉक करता है
उत्तर: Validators को उनके Stake (Coins) के आधार पर Block Validate करने देता है
स्पष्टीकरण: PoS पर्यावरण के लिए अधिक अनुकूल और तेज़ है।

491. Public Blockchain का उदाहरण कौन-सा है?
A. Office LAN
B. Bitcoin
C. Local Server
D. Hard Disk
उत्तर: Bitcoin
स्पष्टीकरण: Public Blockchain सबके लिए खुला होता है।

492. Private Blockchain किसके लिए उपयोग होता है?
A. सभी यूज़र्स के लिए
B. किसी संगठन के निजी उपयोग के लिए
C. बच्चों के खेल के लिए
D. Wi-Fi सेटिंग्स के लिए
उत्तर: किसी संगठन के निजी उपयोग के लिए
स्पष्टीकरण: Access Permission आधारित होता है।

493. Blockchain का मुख्य लाभ क्या है?
A. आसानी से डेटा Delete हो जाना
B. High Security और Transparency
C. बहुत धीमा
D. बार-बार Restart
उत्तर: High Security और Transparency
स्पष्टीकरण: Blockchain का विकेंद्रीकृत स्वरूप इसे सुरक्षित बनाता है।

494. Smart Contract क्या है?
A. सादा कागज़ का समझौता
B. अपने आप चलने वाला डिजिटल कॉन्ट्रैक्ट
C. Email Service
D. Fingerprint Scanner
उत्तर: अपने आप चलने वाला डिजिटल कॉन्ट्रैक्ट
स्पष्टीकरण: Smart Contract Rules के अनुसार Automatic तरीके से Execute होता है।

495. Smart Contract सबसे पहले किस Blockchain में उपयोग हुआ?
A. Bitcoin
B. Ethereum
C. Google Cloud
D. Linux
उत्तर: Ethereum
स्पष्टीकरण: Ethereum Smart Contract आधारित Decentralized Apps चलाता है।

496. DApps का अर्थ क्या है?
A. Digital Applications
B. Decentralized Applications
C. Desktop Apps
D. Data Apps
उत्तर: Decentralized Applications
स्पष्टीकरण: DApps Blockchain पर चलने वाली Apps होती हैं।

497. Blockchain में Node क्या है?
A. Keyboard बटन
B. सिस्टम जो Blockchain को Maintain और Validate करता है
C. सिर्फ एक Router
D. मोबाइल चार्जर
उत्तर: सिस्टम जो Blockchain को Maintain और Validate करता है
स्पष्टीकरण: Node Blockchain के Network का हिस्सा होता है।

498. Blockchain में Ledger कहाँ स्टोर होता है?
A. केवल एक Server पर
B. सभी Nodes में वितरित रूप से
C. केवल Pendrive में
D. केवल Cloud में
उत्तर: सभी Nodes में वितरित रूप से
स्पष्टीकरण: यह Distributed Ledger Technology (DLT) की विशेषता है।

499. Cryptocurrency Wallet किसलिए उपयोग होता है?
A. Photo Save करने के लिए
B. Crypto Coins सुरक्षित रखने के लिए
C. Keyboard Test करने के लिए
D. Pen Drive Format करने के लिए
उत्तर: Crypto Coins सुरक्षित रखने के लिए
स्पष्टीकरण: Wallet में Private Key और Address स्टोर होता है।

500. Private Key क्या है?
A. मोबाइल का पासवर्ड
B. Blockchain Wallet को Access करने की सीक्रेट Key
C. Screen Brightness
D. Keyboard Layout
उत्तर: Blockchain Wallet को Access करने की सीक्रेट Key
स्पष्टीकरण: Private Key से ही Crypto Wallet को नियंत्रित किया जाता है।

501. Blockchain का उपयोग किस क्षेत्र में बढ़ रहा है?
A. Supply Chain
B. Digital Identity
C. Banking
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: Blockchain कई उद्योगों में सुरक्षा और पारदर्शिता बढ़ाता है।

502. Blockchain में Transaction को Validate कौन करता है?
A. Printer
B. Miners/Validators
C. Keyboard
D. Antivirus
उत्तर: Miners/Validators
स्पष्टीकरण: Miners गणितीय कार्य करके Transactions को सत्यापित करते हैं।

503. Blockchain पारदर्शी (Transparent) क्यों कहलाता है?
A. क्योंकि डेटा सबके लिए देखना आसान है
B. क्योंकि डेटा तुरंत Delete होता है
C. क्योंकि यह RAM पर चलता है
D. क्योंकि इसमे स्क्रीन नहीं होती
उत्तर: क्योंकि डेटा सबके लिए देखना आसान है
स्पष्टीकरण: Public Blockchain में हर Transaction दिखाई देती है।

504. Blockchain नेटवर्क में Consensus Meaning क्या है?
A. सभी Nodes का एक जैसी सहमति पर पहुँचना
B. Video Download
C. Wi-Fi चालू होना
D. Keypad चालू होना
उत्तर: सभी Nodes का एक जैसी सहमति पर पहुँचना
स्पष्टीकरण: Consensus Algorithms Blockchain की सत्यता सुनिश्चित करते हैं।

505. 51% Attack किससे संबंधित है?
A. Wi-Fi Password
B. जब कोई Hacker Blockchain Network का 51% नियंत्रण ले ले
C. मोबाइल चार्जिंग
D. VPN
उत्तर: जब कोई Hacker Blockchain Network का 51% नियंत्रण ले ले
स्पष्टीकरण: इससे वह Transactions को बदल सकता है।

506. Blockchain में Fork क्या है?
A. खाना खाने वाली Fork
B. Blockchain का अलग Version बनना
C. Keyboard टूटना
D. Data Folder
उत्तर: Blockchain का अलग Version बनना
स्पष्टीकरण: Fork नियम बदलने या disagreement की वजह से बनता है।

507. Hard Fork का मतलब क्या है?
A. दोपहर का खाना
B. Blockchain का स्थायी रूप से दो भागों में विभाजन
C. स्क्रीन छोटा करना
D. Keyboard Repair
उत्तर: Blockchain का स्थायी रूप से दो भागों में विभाजन
स्पष्टीकरण: Hard Fork के बाद दोनों Chains स्वतंत्र रूप से चलती हैं।

508. Blockchain की ऊर्जा खपत क्यों अधिक होती है?
A. तेज इंटरनेट
B. Mining में अधिक Computational Power
C. Keyboard का गर्म होना
D. Speaker
उत्तर: Mining में अधिक Computational Power
स्पष्टीकरण: PoW Mining बहुत CPU/GPU पावर खाती है।

509. स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट किस पर चलते हैं?
A. सिर्फ मोबाइल पर
B. Ethereum Blockchain पर
C. PDF File पर
D. Wi-Fi Router पर
उत्तर: Ethereum Blockchain पर
स्पष्टीकरण: Ethereum Smart Contract आधारित सबसे प्रमुख प्लेटफॉर्म है।

510. Blockchain का भविष्य किस पर आधारित है?
A. AR Glasses
B. Web 3.0 + Decentralized Applications
C. Keyboards
D. TV Channels
उत्तर: Web 3.0 + Decentralized Applications
स्पष्टीकरण: भविष्य की इंटरनेट तकनीकें पूरी तरह Blockchain आधारित होंगी।

Cryptocurrency MCQs

511. Cryptocurrency क्या है?
A. कागज़ की मुद्रा
B. डिजिटल मुद्रा जो Cryptography द्वारा सुरक्षित होती है
C. ATM मशीन
D. Wi-Fi का प्रकार
उत्तर: डिजिटल मुद्रा जो Cryptography द्वारा सुरक्षित होती है
स्पष्टीकरण: Cryptocurrency एक डिजिटल या वर्चुअल मुद्रा है जिसका नियंत्रण Blockchain पर होता है।

512. सबसे पहली Cryptocurrency कौन-सी है?
A. Ethereum
B. Bitcoin
C. Ripple
D. Dogecoin
उत्तर: Bitcoin
स्पष्टीकरण: Bitcoin को 2009 में Satoshi Nakamoto ने बनाया था।

513. Bitcoin किस तकनीक पर आधारित है?
A. Cloud
B. Blockchain
C. HTML
D. Wi-Fi
उत्तर: Blockchain
स्पष्टीकरण: Bitcoin के लेन-देन Blockchain पर सुरक्षित रूप से रिकॉर्ड होते हैं।

514. Bitcoin को किस नाम से भी जाना जाता है?
A. Digital Gold
B. Digital Silver
C. Digital Water
D. Digital Paper
उत्तर: Digital Gold
स्पष्टीकरण: Bitcoin की वैल्यू और लिमिटेड सप्लाई के कारण इसे Digital Gold कहा जाता है।

515. Cryptocurrency Wallet किसलिए उपयोग होता है?
A. फोटो सेव करने के लिए
B. Crypto Coins सुरक्षित रखने और Transactions करने के लिए
C. TV चलाने के लिए
D. Files Compress करने के लिए
उत्तर: Crypto Coins सुरक्षित रखने और Transactions करने के लिए
स्पष्टीकरण: Wallet Private Key और Public Address स्टोर करता है।

516. किस प्रकार का Wallet इंटरनेट से जुड़ा होता है?
A. Hardware Wallet
B. Hot Wallet
C. Cold Wallet
D. Paper Wallet
उत्तर: Hot Wallet
स्पष्टीकरण: Hot Wallets Online होते हैं और जल्दी उपयोग किए जा सकते हैं।

517. Cold Wallet क्या है?
A. Offline रखा गया Wallet
B. USB वाला पंखा
C. मोबाइल चार्जर
D. स्क्रीन लॉक
उत्तर: Offline रखा गया Wallet
स्पष्टीकरण: Cold Wallet इंटरनेट से कटा होता है इसलिए सुरक्षित माना जाता है।

518. Private Key क्या है?
A. ATM PIN
B. Crypto Wallet Access करने की सीक्रेट Key
C. स्क्रीन का पासवर्ड
D. Wi-Fi Password
उत्तर: Crypto Wallet Access करने की सीक्रेट Key
स्पष्टीकरण: Private Key खो जाने पर Crypto भी खो जाती है।

519. Public Key का उपयोग किस लिए होता है?
A. इंटरनेट धीमा करने के लिए
B. Crypto Receive करने के लिए
C. मोबाइल Reset करने के लिए
D. USB Format करने के लिए
उत्तर: Crypto Receive करने के लिए
स्पष्टीकरण: Public Key दूसरों को दी जाती है ताकि वे Crypto भेज सकें।

520. Crypto Transactions को कौन Verify करता है?
A. TV
B. Miners
C. Antivirus
D. Keyboard
उत्तर: Miners
स्पष्टीकरण: Mining द्वारा ही Transactions वैध मानी जाती हैं।

521. Cryptocurrency का फायदा क्या है?
A. यह केवल Offline चलता है
B. Cross-border Payments बहुत तेज़ होते हैं
C. यह केवल एक देश में चलता है
D. इसके लिए पासबुक चाहिए
उत्तर: Cross-border Payments बहुत तेज़ होते हैं
स्पष्टीकरण: Crypto वैश्विक लेन-देन को तुरंत संभव बनाता है।

522. Transaction Fee को क्या कहा जाता है?
A. Gas Fee
B. TV Fee
C. Data Fee
D. Screen Fee
उत्तर: Gas Fee
स्पष्टीकरण: खासकर Ethereum जैसे Blockchain में Gas Fee लगती है।

523. Altcoin किसे कहते हैं?
A. Bitcoin के विकल्प के रूप में बनी सभी Cryptocurrencies
B. केवल Ethereum को
C. केवल Dogecoin को
D. केवल XRP को
उत्तर: Bitcoin के विकल्प के रूप में बनी सभी Cryptocurrencies
स्पष्टीकरण: Bitcoin के बाद आने वाली सभी Cryptocurrencies Altcoins कहलाती हैं।

524. Ethereum किसलिए प्रसिद्ध है?
A. Gaming
B. Smart Contracts
C. TV Channel
D. Music Player
उत्तर: Smart Contracts
स्पष्टीकरण: Ethereum दुनिया का पहला Smart Contract आधारित Blockchain है।

525. Ethereum की मूल Cryptocurrency क्या है?
A. ETH
B. BTC
C. XRP
D. DOGE
उत्तर: ETH
स्पष्टीकरण: ETH Ethereum का Native Token है।

526. Cryptocurrency Mining क्या है?
A. Coins धोना
B. Complex Mathematical Problems हल करना
C. वीडियो बनाना
D. स्क्रीन साफ करना
उत्तर: Complex Mathematical Problems हल करना
स्पष्टीकरण: Miners गणितीय puzzles हल करके Block Validate करते हैं।

527. Cryptocurrency में “Hash Rate” किसका माप है?
A. Battery Level
B. Mining Speed
C. Camera Resolution
D. Monitor Size
उत्तर: Mining Speed
स्पष्टीकरण: Hash Rate प्रति सेकंड हल किए जाने वाले Hashes की संख्या बताता है।

528. Blockchain किसकी वजह से सुरक्षित माना जाता है?
A. Only Internet
B. Cryptography + Decentralization
C. Screen Guard
D. Keyboard Lock
उत्तर: Cryptography + Decentralization
स्पष्टीकरण: दोनों मिलकर सिस्टम को लगभग Hack-proof बनाते हैं।

529. Cryptocurrency को नियंत्रित करने वाला कौन है?
A. RBI
B. Government
C. कोई नहीं (Decentralized System)
D. Telecom Company
उत्तर: कोई नहीं (Decentralized System)
स्पष्टीकरण: Cryptocurrencies किसी भी केंद्रीय संस्था से मुक्त होती हैं।

530. Cryptocurrency के नुकसान में क्या शामिल है?
A. Centralized Storage
B. Price Volatility (उतार-चढ़ाव)
C. हमेशा Free Transactions
D. Data Speed
उत्तर: Price Volatility (उतार-चढ़ाव)
स्पष्टीकरण: Crypto की कीमत बहुत तेजी से ऊपर-नीचे होती है।

531. Stablecoin किसे कहते हैं?
A. जो हर दिन रंग बदलता है
B. जिसकी कीमत स्थिर रहती है (जैसे USD से जुड़ी)
C. जो उड़ सकता है
D. केवल Games
उत्तर: जिसकी कीमत स्थिर रहती है (जैसे USD से जुड़ी)
स्पष्टीकरण: Stablecoins Gold या Dollar से Peg की जाती हैं।

532. सबसे लोकप्रिय Stablecoin कौन-सा है?
A. BTC
B. USDT
C. DOGE
D. LTC
उत्तर: USDT
स्पष्टीकरण: Tether (USDT) दुनिया का सबसे बड़ा Stablecoin है।

533. Crypto Exchange किसलिए उपयोग होता है?
A. टिकट बुक करने के लिए
B. Cryptocurrency खरीदने-बेचने के लिए
C. मोबाइल रिचार्ज करने के लिए
D. फोटो एडिटिंग
उत्तर: Cryptocurrency खरीदने-बेचने के लिए
स्पष्टीकरण: Exchanges ट्रेडिंग सुविधाएँ प्रदान करते हैं।

534. KYC क्यों जरूरी होता है?
A. TV Registration
B. Crypto Exchange को सुरक्षित और नियमों के अनुसार रखने के लिए
C. फोटो रंगने के लिए
D. स्क्रीन साफ करने के लिए
उत्तर: Crypto Exchange को सुरक्षित और नियमों के अनुसार रखने के लिए
स्पष्टीकरण: KYC से उपयोगकर्ताओं की पहचान सत्यापित की जाती है।

535. Cryptocurrency में Peer-to-Peer (P2P) का अर्थ क्या है?
A. Data Server से आता है
B. Transaction सीधे दो व्यक्तियों के बीच
C. केवल Wi-Fi Hotspot
D. Mobile Transfer
उत्तर: Transaction सीधे दो व्यक्तियों के बीच
स्पष्टीकरण: P2P सिस्टम में कोई बीच का बैंक या संस्था नहीं होती।

536. NFT क्या है?
A. New Fancy Token
B. Non-Fungible Token
C. Network File Transfer
D. Net Fast Transaction
उत्तर: Non-Fungible Token
स्पष्टीकरण: NFT अनोखी डिजिटल संपत्ति जैसे Art, Music, Video का स्वामित्व प्रमाणित करता है।

537. Mining Reward किस रूप में मिलता है?
A. Grocery
B. Cryptocurrency
C. Headphones
D. Laptop
उत्तर: Cryptocurrency
स्पष्टीकरण: Miners को Blocks Validate करने पर Crypto Coins मिलते हैं।

538. Cryptocurrency में “Gas Fee” क्या दर्शाती है?
A. मोबाइल में गैस का उपयोग
B. Transaction को पूरा करने की लागत
C. स्क्रीन की चमक
D. Battery Percentage
उत्तर: Transaction को पूरा करने की लागत
स्पष्टीकरण: Gas Fee नेटवर्क की भीड़ के अनुसार बदलती है।

539. Crypto में “HODL” का मतलब क्या है?
A. पकड़कर रखना (लंबे समय तक निवेश बनाए रखना)
B. जल्दी बेचना
C. ट्रेडिंग बंद करना
D. स्क्रीन पकड़ना
उत्तर: पकड़कर रखना (लंबे समय तक निवेश बनाए रखना)
स्पष्टीकरण: HODL Crypto Investors का लोकप्रिय शब्द है।

540. Cryptocurrency का भविष्य किस पर आधारित है?
A. खाली मोबाइल
B. Web 3.0 + Blockchain Adoption
C. केवल 2G नेटवर्क
D. पुराने कंप्यूटर
उत्तर: Web 3.0 + Blockchain Adoption
स्पष्टीकरण: Web 3.0 के आने से Crypto का उपयोग और तेज़ी से बढ़ेगा।

Blockchain Security MCQs

541. Blockchain Security का मुख्य आधार क्या है?
A. Antivirus
B. Cryptography + Decentralization
C. Keyboard Lock
D. Firewall
उत्तर: Cryptography + Decentralization
स्पष्टीकरण: Blockchain कई Nodes में बंटा होता है और Cryptography से सुरक्षित रहता है।

542. Blockchain में डेटा सुरक्षित क्यों माना जाता है?
A. क्योंकि Data RAM में रहता है
B. क्योंकि एक बार Block जुड़ने पर बदलना लगभग असंभव है
C. क्योंकि TV से जुड़ा है
D. क्योंकि इसमें रंगीन स्क्रीन है
उत्तर: क्योंकि एक बार Block जुड़ने पर बदलना लगभग असंभव है
स्पष्टीकरण: Blockchain में Immutable Data Security को मजबूत बनाता है।

543. Blockchain Security में Hash Function की भूमिका क्या है?
A. डेटा मिटाना
B. Block की यूनिक पहचान बनाना
C. Wallet खोलना
D. TV चालू करना
उत्तर: Block की यूनिक पहचान बनाना
स्पष्टीकरण: Hash Block का डिजिटल फिंगरप्रिंट होता है।

544. 51% Attack किससे संबंधित है?
A. TV Banner
B. जब कोई Miner Network के 51% Hash Power को नियंत्रित कर ले
C. जब Bitcoin महंगा हो जाए
D. जब Wallet बंद हो
उत्तर: जब कोई Miner Network के 51% Hash Power को नियंत्रित कर ले
स्पष्टीकरण: 51% Attack से Attacker Fake Transactions कर सकता है।

545. Blockchain में Double Spending का मतलब क्या है?
A. दो बार खाना खाना
B. एक ही Cryptocurrency को दो बार खर्च करने का प्रयास
C. दो Wallet चालू करना
D. दो Screen
उत्तर: एक ही Cryptocurrency को दो बार खर्च करने का प्रयास
स्पष्टीकरण: Blockchain Double Spending रोकने के लिए Consensus का उपयोग करता है।

546. किस तकनीक से Blockchain में डेटा छेड़छाड़ रोकते हैं?
A. Fire TV
B. Cryptographic Hashing
C. Screenshot
D. Antivirus
उत्तर: Cryptographic Hashing
स्पष्टीकरण: एक Hash बदलने पर पूरे Chain के Hash बदल जाते हैं, जिससे Cheating असंभव होती है।

547. Smart Contract Security किस पर निर्भर करती है?
A. अच्छी कोडिंग और सही Testing
B. Keyboard की गुणवत्ता
C. Screen Size
D. इंटरनेट की स्पीड
उत्तर: अच्छी कोडिंग और सही Testing
स्पष्टीकरण: खराब कोडिंग वाला Smart Contract आसानी से हैक हो सकता है।

548. Blockchain में Byzantine Fault Tolerance (BFT) क्या है?
A. TV Noise Control
B. सिस्टम को गलत Nodes होने पर भी काम करने की क्षमता
C. Wallet Speed बढ़ाना
D. फोटो एडिटिंग
उत्तर: सिस्टम को गलत Nodes होने पर भी काम करने की क्षमता
स्पष्टीकरण: BFT Blockchain को Malicious Nodes से सुरक्षित रखता है।

549. Blockchain Security में Private Key किसलिए महत्वपूर्ण है?
A. Wallet खोलने की Secret Key है
B. इंटरनेट चलाने के लिए
C. फोटो को Compress करने के लिए
D. स्क्रीन को चमकदार करने के लिए
उत्तर: Wallet खोलने की Secret Key है
स्पष्टीकरण: Private Key खोने पर Wallet का नियंत्रण हमेशा के लिए खो जाता है।

550. Private Key को सुरक्षित रखने का सबसे सुरक्षित तरीका कौन-सा है?
A. इंटरनेट पर अपलोड करना
B. Paper Wallet या Hardware Wallet में रखना
C. WhatsApp पर भेजना
D. SMS में रखना
उत्तर: Paper Wallet या Hardware Wallet में रखना
स्पष्टीकरण: Offline Wallets Hacking से सुरक्षित रहते हैं।

551. Blockchain Security में Consensus का उद्देश्य क्या है?
A. डेटा Delete करना
B. सभी Nodes की समान सहमति सुनिश्चित करना
C. Wallet Reset करना
D. इंटरनेट तेज़ करना
उत्तर: सभी Nodes की समान सहमति सुनिश्चित करना
स्पष्टीकरण: Consensus एल्गोरिद्म नेटवर्क पर भरोसा बनाते हैं।

552. Proof of Work (PoW) का एक Security Feature क्या है?
A. Energy Consumption कम
B. Large Computational Effort Required
C. Wallet तेज़ होता है
D. इंटरनेट मजबूत होता है
उत्तर: Large Computational Effort Required
स्पष्टीकरण: उच्च Computational Power की जरूरत होने से Attack कठिन हो जाता है।

553. Proof of Stake (PoS) Attack को रोकने में कैसे मदद करता है?
A. वेबसाइट ब्लॉक करता है
B. Validator को Stake खोने का खतरा रहता है, इसलिए धोखाधड़ी कम होती है
C. Keyboard बंद करता है
D. Screen Auto-Off करता है
उत्तर: Validator को Stake खोने का खतरा रहता है, इसलिए धोखाधड़ी कम होती है
स्पष्टीकरण: Misbehavior करने पर स्टेक जब्त हो सकता है।

554. Blockchain में Sybil Attack क्या होता है?
A. बहुत सारे Fake Nodes बनाना
B. Keyboard Error
C. स्क्रीन काला पड़ना
D. Wallet Sync
उत्तर: बहुत सारे Fake Nodes बनाना
स्पष्टीकरण: Sybil Attack से Consensus को प्रभावित किया जा सकता है।

555. Replay Attack क्या है?
A. TV Replay
B. पुराने Valid Transactions को दोबारा Broadcast करना
C. गेम खेलना
D. स्क्रीन Replay
उत्तर: पुराने Valid Transactions को दोबारा Broadcast करना
स्पष्टीकरण: इससे सिस्टम को भ्रमित करने की कोशिश की जाती है।

556. Smart Contract Bug का सबसे बड़ा खतरा क्या है?
A. Contract फ्री हो जाता है
B. Attackers पैसे चुरा सकते हैं
C. फोन चार्ज कम हो जाता है
D. रंग बदल जाता है
उत्तर: Attackers पैसे चुरा सकते हैं
स्पष्टीकरण: गलत कोडिंग से करोड़ों डॉलर चोरी हो सकते हैं (जैसे DAO Hack

557. Blockchain Encryption किस प्रकार की होती है?
A. Symmetric
B. Asymmetric
C. Keyboard Based
D. Graphic Based
उत्तर: Asymmetric
स्पष्टीकरण: Public और Private Keys Asymmetric Encryption का हिस्सा हैं।

558. Private Blockchain Security किस रूप में अधिक मजबूत मानी जाती है?
A. कम Users
B. Access Control से
C. बड़े स्क्रीन से
D. USB Cable से
उत्तर: Access Control से
स्पष्टीकरण: Private Blockchain में Permission Based Access होता है।

559. DDoS Attack क्या है?
A. टीवी बंद होना
B. नेटवर्क पर अत्यधिक Traffic भेजकर System Down करना
C. Wallet Lock
D. Battery Down
उत्तर: नेटवर्क पर अत्यधिक Traffic भेजकर System Down करना
स्पष्टीकरण: DDoS Attack Blockchain Nodes को स्लो या डाउन कर सकता है।

560. Blockchain Security बढ़ाने का उचित तरीका कौन-सा है?
A. Node कम करना
B. Node बढ़ाना
C. स्क्रीन बंद करना
D. Keyboard बदलना
उत्तर: Node बढ़ाना
स्पष्टीकरण: अधिक Nodes Network को Attack-Resistant बनाते हैं।

561. Blockchain में Multi-Signature Wallet किसलिए उपयोग होता है?
A. वीडियो रिकॉर्डिंग
B. कई Key Holders द्वारा Approval की आवश्यकता
C. Wi-Fi Connect करने के लिए
D. रिचार्ज करने के लिए
उत्तर: कई Key Holders द्वारा Approval की आवश्यकता
स्पष्टीकरण: Multi-Sig Wallet चोरी और Unauthorized Access रोकते हैं।

562. Transaction Tampering रोकने वाला मुख्य फ़ीचर क्या है?
A. RAM
B. Hash Linking
C. Keyboard Pattern
D. Screen Guard
उत्तर: Hash Linking
स्पष्टीकरण: एक Block बदलने पर सभी अगले Blocks के Hash बदल जाते हैं।

563. Blockchain में Fraud Detection किस तकनीक से होती है?
A. Camera
B. Consensus Algorithm
C. Screen Brightness
D. Antivirus
उत्तर: Consensus Algorithm
स्पष्टीकरण: Consensus Invalid Transactions को Reject करता है।

564. Blockchain Security में Zero-Knowledge Proof किसलिए उपयोग होती है?
A. इंटरनेट तेज करने के लिए
B. बिना जानकारी बताए सत्यापन करने के लिए
C. स्क्रीन लॉक के लिए
D. Keyboard Change
उत्तर: बिना जानकारी बताए सत्यापन करने के लिए
स्पष्टीकरण: इसमें Proof दिया जाता है, लेकिन वास्तविक डेटा नहीं बताया जाता।

565. Blockchain Security में Ledger Tampering असंभव क्यों है?
A. क्योंकि Ledger RAM में होता है
B. क्योंकि सभी Nodes पर Copy होती है
C. क्योंकि Hard Disk नई होती है
D. क्योंकि स्क्रीन बड़ी है
उत्तर: क्योंकि सभी Nodes पर Copy होती है
स्पष्टीकरण: Ledger Distributed होने से Manipulate करना मुश्किल है।

566. Hot Wallet Security कमजोर क्यों मानी जाती है?
A. क्योंकि यह बड़ा होता है
B. क्योंकि यह इंटरनेट से जुड़ा होता है
C. क्योंकि इसमें कम Storage होती है
D. क्योंकि यह रंगीन नहीं होता
उत्तर: क्योंकि यह इंटरनेट से जुड़ा होता है
स्पष्टीकरण: Online Wallets पर Hackers का खतरा अधिक रहता है।

567. Blockchain में Data Privacy के लिए कौन-सी तकनीक उपयोग होती है?
A. RGB Colors
B. Encryption
C. Photo Filters
D. Screen Mirroring
उत्तर: Encryption
स्पष्टीकरण: Encryption डेटा को सुरक्षित और Private बनाता है।

568. Smart Contract Audit क्यों किया जाता है?
A. Contract को सुंदर बनाने के लिए
B. उसके Security Bugs और Vulnerabilities ढूँढने के लिए
C. Sound Quality बढ़ाने के लिए
D. इंटरनेट ठीक करने के लिए
उत्तर: उसके Security Bugs और Vulnerabilities ढूँढने के लिए
स्पष्टीकरण: Audit Hackers से सुरक्षा देता है।

569. Blockchain में Key Rotation क्यों महत्वपूर्ण है?
A. रंग बदलने के लिए
B. Private Keys को समय-समय पर बदलकर सुरक्षा बढ़ाने के लिए
C. Wallet Reset करने के लिए
D. Battery बचाने के लिए
उत्तर: Private Keys को समय-समय पर बदलकर सुरक्षा बढ़ाने के लिए
स्पष्टीकरण: इससे Keys Hack होने का खतरा कम होता है।

570. Blockchain Security का अंतिम लक्ष्य क्या है?
A. नेटवर्क को सुंदर दिखाना
B. Trustless सिस्टम बनाना जो बिना किसी मध्यस्थ के सुरक्षित हो
C. TV चलाना
D. Brightness बढ़ाना
उत्तर: Trustless सिस्टम बनाना जो बिना किसी मध्यस्थ के सुरक्षित हो
स्पष्टीकरण: Blockchain का मुख्य उद्देश्य सुरक्षित और भरोसेमंद डिजिटल सिस्टम बनाना है।

3D Printing / Additive Manufacturing MCQs

571. 3D Printing किस प्रक्रिया पर आधारित है?
A. Subtractive Manufacturing
B. Additive Manufacturing
C. Thermal Cutting
D. Manual Sculpting
उत्तर: Additive Manufacturing
स्पष्टीकरण: Additive Manufacturing में Material को Layer-by-Layer जोड़कर वस्तुएँ बनाई जाती हैं।

572. 3D Printer किस प्रकार का मॉडल उपयोग करता है?
A. 2D Image
B. 3D CAD Model
C. Text File
D. Audio File
उत्तर: 3D CAD Model
स्पष्टीकरण: 3D Printer डिजिटल 3D मॉडल के आधार पर वस्तु बनाता है।

573. 3D Printing का सबसे अधिक उपयोग किस क्षेत्र में होता है?
A. Cooking
B. Prototyping
C. Gardening
D. Furniture Coloring
उत्तर: Prototyping
स्पष्टीकरण: कंपनियाँ नए उत्पादों के Prototype बनाने में 3D Printing का उपयोग करती हैं।

574. 3D Printing का एक बड़ा लाभ क्या है?
A. Waste अधिक बनता है
B. Complex Designs आसानी से बन जाते हैं
C. मशीन खुद टूट जाती है
D. Internet बंद रहता है
उत्तर: Complex Designs आसानी से बन जाते हैं
स्पष्टीकरण: 3D Printing जटिल डिजाइन बिना अतिरिक्त लागत के बना सकती है।

575. FDM का पूरा नाम क्या है?
A. Film Design Manufacturing
B. Fused Deposition Modeling
C. Final Digital Model
D. Fast Deposit Mode
उत्तर: Fused Deposition Modeling
स्पष्टीकरण: FDM सबसे लोकप्रिय 3D Printing तकनीक है जिसमें Plastic Filament पिघलाकर Layer बनाई जाती है।

576. कौन सा Material सबसे अधिक 3D Printing में उपयोग होता है?
A. Cement
B. PLA या ABS Plastic
C. Cotton
D. Rubber
उत्तर: PLA या ABS Plastic
स्पष्टीकरण: ये Thermoplastic आसानी से पिघलते हैं और प्रिंटिंग योग्य होते हैं।

577. SLA तकनीक किस प्रकार की प्रिंटिंग है?
A. Liquid Resin को Laser से Harden करना
B. Plastic को Heat से पिघलाना
C. Metal Sheet काटना
D. तरह-तरह का Paint भरना
उत्तर: Liquid Resin को Laser से Harden करना
स्पष्टीकरण: SLA (Stereolithography) सबसे High-Detail प्रिंट्स बनाता है।

578. Additive Manufacturing का मुख्य फायदा क्या है?
A. Material Saving
B. Extra Waste
C. धीमी प्रक्रिया
D. केवल 2D आउटपुट
उत्तर: Material Saving
स्पष्टीकरण: Layer-by-layer पद्धति में Material की बर्बादी बहुत कम होती है।

579. कौन-सी 3D Printing Technology Metal Printing के लिए उपयोग होती है?
A. FDM
B. DMLS
C. SLA
D. Inkjet
उत्तर: DMLS
स्पष्टीकरण: DMLS (Direct Metal Laser Sintering) Metal Objects बनाने में उपयोग होती है।

580. 3D Printer में G-Code किसलिए उपयोग होता है?
A. Internet चालू करने के लिए
B. Printer को Movement Instructions देने के लिए
C. स्क्रीन रंग बदलने के लिए
D. TV Sound बढ़ाने के लिए
उत्तर: Printer को Movement Instructions देने के लिए
स्पष्टीकरण: G-Code Printer के मूवमेंट, तापमान, स्पीड आदि नियंत्रित करता है।

581. 3D Printing को Additive क्यों कहा जाता है?
A. क्योंकि Material हटाया जाता है
B. क्योंकि Material जोड़ा जाता है
C. क्योंकि Printer बड़ा है
D. क्योंकि Colorful है
उत्तर: क्योंकि Material जोड़ा जाता है
स्पष्टीकरण: लेयर बनाकर वस्तु का निर्माण किया जाता है।

582. 3D Printing में Support Structure किसलिए जरूरी है?
A. डिज़ाइन स्थिर रखने के लिए
B. Printer चालू करने के लिए
C. Internet चलाने के लिए
D. Plastic ठंडा करने के लिए
उत्तर: डिज़ाइन स्थिर रखने के लिए
स्पष्टीकरण: Support Overhang और Curved हिस्सों को प्रिंट करते समय सहारा देता है।

583. 3D Printing की Traditional Manufacturing पर सबसे बड़ी बढ़त क्या है?
A. High Waste
B. Customization आसान
C. Manual Work अधिक
D. समय अधिक लगता है
उत्तर: Customization आसान
स्पष्टीकरण: प्रत्येक आइटम को अलग डिज़ाइन के अनुसार प्रिंट किया जा सकता है।

584. 3D Printing में STL File क्या है?
A. Audio File
B. 3D Model Surface Geometry File
C. Text Document
D. Video Format
उत्तर: 3D Model Surface Geometry File
स्पष्टीकरण: STL (Stereolithography) सबसे लोकप्रिय 3D मॉडल File Format है।

585. Layer Height किसको प्रभावित करता है?
A. Printer Size
B. Print Quality और Smoothness
C. Internet Speed
D. Battery
उत्तर: Print Quality और Smoothness
स्पष्टीकरण: छोटी Layer Height से प्रिंट Smooth और High Quality बनता है।

586. 3D Printing में Nozzle का काम क्या है?
A. Plastic Filament को Heat करके बाहर निकालना
B. Printer बंद करना
C. Battery चार्ज करना
D. रंग बदलना
उत्तर: Plastic Filament को Heat करके बाहर निकालना
स्पष्टीकरण: Nozzle पिघले हुए Plastic को Layer-by-Layer जमा करता है।

587. 3D Printing को चिकित्सा क्षेत्र में किसलिए उपयोग किया जाता है?
A. TV बनाने के लिए
B. Artificial Organs और Prosthetics बनाने के लिए
C. Keyboard साफ करने के लिए
D. किताब की Design
उत्तर: Artificial Organs और Prosthetics बनाने के लिए
स्पष्टीकरण: रोगियों के लिए Personalized उपकरण बनाए जाते हैं।

588. Additive Manufacturing में कौन-सी चीज़ आसान होती है?
A. Mass Destruction
B. Mass Customization
C. Heavy Manual Work
D. Duplicate Notes
उत्तर: Mass Customization
स्पष्टीकरण: हर उत्पाद को कस्टमाइज करना आसान है।

589. 3D Printing में Infill क्या होता है?
A. Coloring Shade
B. Object के अंदर का Filling Pattern
C. Internet Data
D. Screen Resolution
उत्तर: Object के अंदर का Filling Pattern
स्पष्टीकरण: Infill Object की Strength और Weight तय करता है।

590. 3D Printing में Slicing Software किसलिए उपयोग होता है?
A. TV कटिंग
B. 3D Model को Layers में बदलने के लिए
C. Filament रंग बदलने के लिए
D. Printer Reset
उत्तर: 3D Model को Layers में बदलने के लिए
स्पष्टीकरण: Slicing Software G-Code Generate करता है।

591. कौन-सा 3D Printing Material Food-Safe माना जाता है?
A. PLA
B. ABS
C. Cement
D. Nylon
उत्तर: PLA
स्पष्टीकरण: PLA Non-toxic और Bio-degradable है।

592. SLS का पूरा नाम क्या है?
A. Soft Layer Slicing
B. Selective Laser Sintering
C. Slow Layer System
D. Smart Laser Scan
उत्तर: Selective Laser Sintering
स्पष्टीकरण: SLS Laser द्वारा Powder Material को Fuse करता है।

593. Metal 3D Printing का मुख्य लाभ क्या है?
A. Weak parts बनते हैं
B. Strong और Complex Metal Parts बनाना
C. ज्यादा धुआँ
D. बहुत सस्ता
उत्तर: Strong और Complex Metal Parts बनाना
स्पष्टीकरण: Aerospace जैसी industries में Metal 3D Printing जरूरी है।

594. 3D Printing में Temperature Control क्यों आवश्यक है?
A. Printer को सुंदर दिखाने के लिए
B. Material को सही तरीके से Melt और Solidify करने के लिए
C. Internet बंद करने के लिए
D. Screen चमक बढ़ाने के लिए
उत्तर: Material को सही तरीके से Melt और Solidify करने के लिए
स्पष्टीकरण: सही तापमान Print Quality तय करता है।

595. Additive Manufacturing किस उद्योग को सबसे अधिक बदल रहा है?
A. Agriculture
B. Aerospace और Medical
C. Fashion Designing
D. Gardening
उत्तर: Aerospace और Medical
स्पष्टीकरण: यह Strong, Lightweight और Customized Components बनाता है।

596. 3D Printing में Filament किस रूप में मिलता है?
A. Liquid
B. Solid Plastic Roll
C. Powder
D. Gas
उत्तर: Solid Plastic Roll
स्पष्टीकरण: FDM Printing के लिए Filament रोल में मिलता है।

597. कौन-सी तकनीक सबसे High Resolution Print देती है?
A. FDM
B. SLA
C. Manual Cutting
D. Polishing
उत्तर: SLA
स्पष्टीकरण: SLA Detailed और Smooth Output देती है।

598. Additive Manufacturing में Build Plate क्या है?
A. Mobile Battery
B. Surface जहाँ Object Layer-by-Layer बनता है
C. Camera का हिस्सा
D. TV की प्लेट
उत्तर: Surface जहाँ Object Layer-by-Layer बनता है
स्पष्टीकरण: Build Plate Object की Stability के लिए जरूरी है।

599. 3D Printing में Post-Processing किसलिए होता है?
A. Internet बंद करने के लिए
B. मॉडल Smooth, Cleaning और Finishing के लिए
C. Screen Color बढ़ाने के लिए
D. Printer Reset करने के लिए
उत्तर: मॉडल Smooth, Cleaning और Finishing के लिए
स्पष्टीकरण: Support हटाने और Surface Finishing के लिए Post-Processing किया जाता है।

600. 3D Printing का भविष्य किससे जुड़ा है?
A. केवल Plastic
B. उद्योगों में Full Automation + Mass Customization
C. केवल Smartphone
D. पुरानी मशीनें
उत्तर: उद्योगों में Full Automation + Mass Customization
स्पष्टीकरण: भविष्य में 3D Printing Manufacturing को पूरी तरह बदल देगी।

Robotics Process Automation (RPA) MCQs

601. RPA क्या है?
A. रोबोट से खेलना
B. सॉफ्टवेयर रोबोट द्वारा दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करना
C. मशीनों को रंगना
D. TV चलाना
उत्तर: सॉफ्टवेयर रोबोट द्वारा दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करना
स्पष्टीकरण: RPA सॉफ्टवेयर Bots की मदद से Manual और Repetitive Tasks को Automated बनाता है।

602. RPA किस प्रकार के कार्यों को सबसे बेहतर स्वचालित करता है?
A. रचनात्मक कार्य
B. नियम-आधारित और दोहराए जाने वाले कार्य
C. गायन
D. मोबाइल गेम
उत्तर: नियम-आधारित और दोहराए जाने वाले कार्य
स्पष्टीकरण: RPA उन Tasks में प्रभावी है जहाँ नियम तय हों और समान कार्य बार-बार करना पड़े।

603. RPA का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. मानव को पूरी तरह हटाना
B. कार्य की गति और Accuracy बढ़ाना
C. इंटरनेट बंद करना
D. कंप्यूटर धीमा करना
उत्तर: कार्य की गति और Accuracy बढ़ाना
स्पष्टीकरण: RPA Errors कम करके Productivity बढ़ाता है।

604. RPA Bot किसका अनुकरण करता है?
A. Mobile Keyboard
B. मानव द्वारा कंप्यूटर पर किए जाने वाले कार्य
C. TV Remote
D. Camera Light
उत्तर: मानव द्वारा कंप्यूटर पर किए जाने वाले कार्य
स्पष्टीकरण: RPA बॉट वही कार्य स्वचालित रूप से करता है जो इंसान माउस और कीबोर्ड से करता है।

605. RPA किस प्रकार की तकनीक है?
A. Mechanical Technology
B. Software Automation Technology
C. Hardware Technology
D. Metal Technology
उत्तर: Software Automation Technology
स्पष्टीकरण: RPA पूरी तरह सॉफ्टवेयर आधारित स्वचालन प्रणाली है।

606. RPA में “Bot” का अर्थ क्या है?
A. Metal Robot
B. Software Program
C. Mobile App
D. Wi-Fi Device
उत्तर: Software Program
स्पष्टीकरण: Bot एक सॉफ्टवेयर प्रोग्राम है जो दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करता है।

607. RPA का उपयोग किस क्षेत्र में सबसे अधिक होता है?
A. Painting
B. Banking और Finance
C. Cooking
D. Gardening
उत्तर: Banking और Finance
स्पष्टीकरण: बैंकिंग में डेटा एंट्री, KYC, वैलिडेशन आदि कार्य RPA द्वारा स्वचालित किए जाते हैं।

608. RPA के उपयोग से कौन-सा लाभ मिलता है?
A. Errors बढ़ते हैं
B. Human Intervention बढ़ती है
C. लागत कम होती है
D. Time अधिक लगता है
उत्तर: लागत कम होती है
स्पष्टीकरण: Automation से Human Labor कम लगता है, जिससे खर्च घटता है।

609. RPA किस प्रकार का Automation है?
A. Intelligent Automation
B. Manual Automation
C. Mechanical Automation
D. Natural Automation
उत्तर: Intelligent Automation
स्पष्टीकरण: RPA software bots बुद्धिमान निर्णय भी ले सकते हैं।

610. RPA किस भाषा में काम करता है?
A. Python
B. UI-based Commands
C. Java
D. C++
उत्तर: UI-based Commands
स्पष्टीकरण: RPA tools स्क्रीन पर दिखने वाले UI एलिमेंट्स को पहचानकर कदम उठाते हैं।

611. RPA में सबसे लोकप्रिय Tool कौन-सा है?
A. Photoshop
B. UiPath
C. VLC Player
D. MS Word
उत्तर: UiPath
स्पष्टीकरण: UiPath विश्व का सबसे लोकप्रिय RPA Tool है।

612. Unattended Bots क्या हैं?
A. Bots जिन्हें इंसान के साथ काम करना पड़ता है
B. Bots जो बिना किसी मानव हस्तक्षेप के स्वतः कार्य करते हैं
C. Bots जो Mobile में चलते हैं
D. Bots जो केवल Games खेलते हैं
उत्तर: Bots जो बिना किसी मानव हस्तक्षेप के स्वतः कार्य करते हैं
स्पष्टीकरण: Unattended Bots Background में अकेले Process पूरा कर सकते हैं।

613. Attended Bots क्या हैं?
A. Bots जो इंसान द्वारा Trigger होने पर काम करते हैं
B. Bots जो केवल रात में काम करते हैं
C. Bots जो Wi-Fi Control करते हैं
D. Bots जो डेटा Delete करते हैं
उत्तर: Bots जो इंसान द्वारा Trigger होने पर काम करते हैं
स्पष्टीकरण: Attended Bots कर्मचारी की सहायता करने के लिए बनाए जाते हैं।

614. RPA किस प्रकार की त्रुटियों को कम करता है?
A. Logical Errors
B. Human Errors
C. Network Errors
D. Hardware Errors
उत्तर: Human Errors
स्पष्टीकरण: Bots सटीक प्रक्रिया का पालन करते हैं।

615. RPA किस क्षेत्र में तेज़ी से लागू किया जा रहा है?
A. Automobile Painting
B. Healthcare Record Management
C. Farming
D. Cooking
उत्तर: Healthcare Record Management
स्पष्टीकरण: मरीजों के रिकॉर्ड, बिलिंग और अपॉइंटमेंट RPA से Automated किए जा रहे हैं।

616. RPA की एक महत्वपूर्ण विशेषता कौन-सी है?
A. यह 24×7 काम कर सकता है
B. इसे सोने की जरूरत होती है
C. इसे खाना चाहिए
D. यह धूप में खराब हो जाता है
उत्तर: यह 24×7 काम कर सकता है
स्पष्टीकरण: Bots बिना थके लगातार काम कर सकते हैं।

617. कौन-सा कार्य RPA के लिए उपयुक्त नहीं है?
A. Repetitive Tasks
B. High-Level Decision Making
C. Data Entry
D. Form Filling
उत्तर: High-Level Decision Making
स्पष्टीकरण: जटिल निर्णयों के लिए AI की आवश्यकता होती है, RPA अकेला नहीं कर सकता।

618. RPA किस प्रकार के Data पर काम करता है?
A. Structured Data
B. Unstructured Only
C. Audio Data
D. सिर्फ Image Data
उत्तर: Structured Data
स्पष्टीकरण: RPA को स्पष्ट और तालिका-आधारित डेटा के साथ काम करने में आसानी होती है।

619. RPA का एक प्रमुख नुकसान क्या है?
A. बहुत तेज़ चलता है
B. Creative Tasks नहीं कर सकता
C. Cost कम होती है
D. UI पहचान सकता है
उत्तर: Creative Tasks नहीं कर सकता
स्पष्टीकरण: RPA केवल नियम आधारित Tasks कर सकता है।

620. RPA किस तकनीक के साथ मिलकर Intelligent Automation बनाता है?
A. Video Editing
B. AI & Machine Learning
C. Speaker Technology
D. Keyboard Layout
उत्तर: AI & Machine Learning
स्पष्टीकरण: RPA + AI से Complex Decisions स्वचालित किए जा सकते हैं।

621. RPA में “Workflow” क्या है?
A. Power Supply
B. Automation Steps का क्रम
C. Colour Pattern
D. Battery Type
उत्तर: Automation Steps का क्रम
स्पष्टीकरण: Workflow Bot के द्वारा Follow किए जाने वाले सभी Steps को परिभाषित करता है।

622. RPA में OCR का उपयोग किसलिए किया जाता है?
A. Face पहचानने के लिए
B. Images/Text को Machine-readable Data में बदलने के लिए
C. Video Editing के लिए
D. Audio Classification
उत्तर: Images/Text को Machine-readable Data में बदलने के लिए
स्पष्टीकरण: OCR Unstructured Data को Structured Data में बदलकर Automation संभव बनाता है।

623. RPA में Bot Schedule का अर्थ क्या है?
A. Bot का रंग
B. Bot कब-कब और कितनी बार चलेगा
C. Bot का Weight
D. Bot का Password
उत्तर: Bot कब-कब और कितनी बार चलेगा
स्पष्टीकरण: Scheduling से Bots को Daily, Weekly या Time-based Run कराया जाता है।

624. कौन-सा उद्योग RPA से सबसे अधिक लाभान्वित होता है?
A. Textiles
B. BPO / Call Centers
C. Sports
D. Agriculture
उत्तर: BPO / Call Centers
स्पष्टीकरण: Billing, Data Validation, Customer Forms आदि RPA से ऑटोमेट किए जाते हैं।

625. RPA का उपयोग Fraud Detection में कैसे होता है?
A. Internet बंद करके
B. Suspicious Patterns को Scan करके
C. Screen Dark करके
D. Camera बंद करके
उत्तर: Suspicious Patterns को Scan करके
स्पष्टीकरण: RPA Data असंगतियों को पहचानकर Fraud Alerts देता है।

626. RPA के उपयोग से Productivity क्यों बढ़ती है?
A. क्योंकि Bot धीमा होता है
B. क्योंकि Bot लगातार और तेजी से काम करता है
C. क्योंकि काम कम होता है
D. क्योंकि डाटा Delete हो जाता है
उत्तर: क्योंकि Bot लगातार और तेजी से काम करता है
स्पष्टीकरण: RPA समय और प्रयास दोनों बचाता है।

627. कौन-सा कार्य RPA आसानी से कर सकता है?
A. Voice-based Creative Writing
B. Invoice Processing
C. Music Composition
D. Painting
उत्तर: Invoice Processing
स्पष्टीकरण: Invoice Tasks Repetitive और Rule-based होते हैं।

628. RPA में Debugging किसलिए किया जाता है?
A. Bot बंद करने के लिए
B. Automation Errors ढूँढकर ठीक करने के लिए
C. Color Change करने के लिए
D. Screenshot लेने के लिए
उत्तर: Automation Errors ढूँढकर ठीक करने के लिए
स्पष्टीकरण: Debugging Workflow को सही तरीके से चलाने के लिए जरूरी है।

629. RPA Tools में कौन-सा फ़ीचर Bots की Monitoring में मदद करता है?
A. Dashboard
B. Keyboard
C. Headphones
D. Mouse Pad
उत्तर: Dashboard
स्पष्टीकरण: Dashboard से Bots की Performance और Status देखा जा सकता है।

630. RPA का भविष्य किस पर आधारित है?
A. केवल Old Software
B. AI + Machine Learning + Automation Integration
C. केवल Manual Work
D. Slow Systems
उत्तर: AI + Machine Learning + Automation Integration
स्पष्टीकरण: भविष्य में RPA अधिक स्मार्ट, तेज़ और Decision-making सक्षम होगा।

What is Artificial Intelligence (AI)? MCQs

631. Artificial Intelligence (AI) क्या है?
A. कंप्यूटर का रंग बदलने की तकनीक
B. मशीनों को मानव जैसी सोचने, सीखने और निर्णय लेने की क्षमता देना
C. मोबाइल चार्ज करने की तकनीक
D. सिर्फ इंटरनेट चालू करने की प्रक्रिया
उत्तर: मशीनों को मानव जैसी सोचने, सीखने और निर्णय लेने की क्षमता देना
स्पष्टीकरण: AI मशीनों को मनुष्यों जैसी बुद्धिमत्ता और निर्णय लेने की क्षमता प्रदान करता है।

632. AI का उद्देश्य क्या है?
A. मोबाइल धीमा करना
B. मशीनों को Self-Learning और Smart Decision-Making सक्षम बनाना
C. तस्वीरें धुंधली बनाना
D. बिजली की खपत बढ़ाना
उत्तर: मशीनों को Self-Learning और Smart Decision-Making सक्षम बनाना
स्पष्टीकरण: AI तकनीक का मुख्य लक्ष्य कार्यों को बुद्धिमानी से हल करना है।

633. AI किस क्षेत्र का हिस्सा है?
A. Social Media
B. Computer Science
C. Cooking Technology
D. Gardening Systems
उत्तर: Computer Science
स्पष्टीकरण: AI कंप्यूटर विज्ञान की एक उन्नत शाखा है।

634. AI का एक सामान्य उदाहरण कौन-सा है?
A. किताब
B. Siri, Alexa या Google Assistant
C. लकड़ी का खिलौना
D. कागज़ का नक्शा
उत्तर: Siri, Alexa या Google Assistant
स्पष्टीकरण: ये Voice Assistants AI की मदद से उपयोगकर्ता की बात समझते और उत्तर देते हैं।

635. AI में Learning का अर्थ क्या है?
A. टीवी देखना
B. डेटा से पैटर्न समझना और अनुभव के आधार पर सुधार करना
C. स्क्रीन चमक बढ़ाना
D. RAM साफ करना
उत्तर: डेटा से पैटर्न समझना और अनुभव के आधार पर सुधार करना
स्पष्टीकरण: यही AI को इंसानों जैसा सीखने योग्य बनाता है।

636. AI मुख्यतः कितने प्रकार का होता है?
A. 2
B. 3 (Narrow AI, General AI, Super AI)
C. 5
D. 10
उत्तर: 3 (Narrow AI, General AI, Super AI)
स्पष्टीकरण: Narrow AI आज उपयोग में है, जबकि General और Super AI भविष्य की अवधारणाएँ हैं।

637. वर्तमान समय में कौन-सा AI उपयोग किया जा रहा है?
A. Super AI
B. General AI
C. Narrow AI
D. Ultra AI
उत्तर: Narrow AI
स्पष्टीकरण: Narrow AI विशेष कार्यों में निपुण होता है, जैसे फेस रिकग्निशन।

638. AI में “Intelligence” का क्या मतलब है?
A. तेज दौड़ना
B. सीखना, समस्या हल करना और तर्क करना
C. मोबाइल पकड़ना
D. रंग बदलना
उत्तर: सीखना, समस्या हल करना और तर्क करना
स्पष्टीकरण: AI मानव जैसी बुद्धिमत्ता की नकल करता है।

639. AI का उपयोग किस क्षेत्र में होता है?
A. स्वास्थ्य
B. शिक्षा
C. बैंकिंग
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: AI आज लगभग हर उद्योग में उपयोग होता है।

640. AI आधारित Self-Driving Car किस तकनीक पर चलती है?
A. TV Sensors
B. AI + Machine Learning + Sensors
C. Torch Light
D. Radio System
उत्तर: AI + Machine Learning + Sensors
स्पष्टीकरण: कार सड़क का विश्लेषण करके निर्णय लेती है।

641. AI का “Brain” कहा जाता है?
A. Keyboard
B. Algorithm
C. Battery
D. Touchpad
उत्तर: Algorithm
स्पष्टीकरण: AI Algorithm मशीन की सोच और निर्णय को नियंत्रित करते हैं।

642. AI में Reasoning का अर्थ क्या है?
A. स्क्रीन बंद करना
B. तर्क के आधार पर निर्णय लेना
C. फोटो एडिट करना
D. इंटरनेट चलाना
उत्तर: तर्क के आधार पर निर्णय लेना
स्पष्टीकरण: Reasoning AI को समस्याओं का हल निकालने में मदद करती है।

643. AI का उपयोग Education Sector में किसलिए किया जाता है?
A. किताबें रंगने के लिए
B. Personalized Learning देने के लिए
C. स्कूल बंद करने के लिए
D. परीक्षा कठिन बनाने के लिए
उत्तर: Personalized Learning देने के लिए
स्पष्टीकरण: AI प्रत्येक विद्यार्थी के लिए सीखने का तरीका कस्टमाइज करता है।

644. ChatGPT किस प्रकार की AI है?
A. Narrow AI
B. Super AI
C. General AI
D. Animal AI
उत्तर: Narrow AI
स्पष्टीकरण: ChatGPT प्राकृतिक भाषा को समझने वाला Narrow AI मॉडल है।

645. AI में “Agent” क्या होता है?
A. TV Parts
B. वह सिस्टम जो Environment को समझकर Work करता है
C. Speaker
D. USB
उत्तर: वह सिस्टम जो Environment को समझकर Work करता है
स्पष्टीकरण: Agent sensors से जानकारी लेकर निर्णय लेता है।

646. Face Recognition किस तकनीक का उदाहरण है?
A. Computer Network
B. Artificial Intelligence
C. Typing
D. Accounting Software
उत्तर: Artificial Intelligence
स्पष्टीकरण: AI एल्गोरिद्म चेहरों को पहचानने में सक्षम हैं।

647. AI का उपयोग बैंकिंग में किसलिए होता है?
A. नोट रंगने के लिए
B. Fraud Detection और Customer Support
C. काउंटर सजाने के लिए
D. ATM साफ करने के लिए
उत्तर: Fraud Detection और Customer Support
स्पष्टीकरण: AI बैंकिंग सुरक्षा और सेवाओं को बेहतर बनाता है।

648. AI आधारित Voice Assistant किस तकनीक का उपयोग करता है?
A. NLP (Natural Language Processing)
B. HTML
C. MS Office
D. Coloring Tool
उत्तर: NLP (Natural Language Processing)
स्पष्टीकरण: NLP मानव भाषा को समझने में मदद करता है।

649. AI को गलत आउटपुट कब मिलता है?
A. जब मौसम खराब हो
B. जब Training Data गलत या पक्षपाती हो
C. जब स्क्रीन बड़ी हो
D. जब इंटरनेट तेज हो
उत्तर: जब Training Data गलत या पक्षपाती हो
स्पष्टीकरण: AI डेटा पर निर्भर होता है, गलत डेटा → गलत परिणाम।

650. Medical Diagnosis में AI का उपयोग किसलिए किया जाता है?
A. अस्पताल बंद करने के लिए
B. रोगों का सटीक पूर्वानुमान और रिपोर्ट विश्लेषण
C. दवाइयाँ रंगने के लिए
D. मरीजों की फोटो लेने के लिए
उत्तर: रोगों का सटीक पूर्वानुमान और रिपोर्ट विश्लेषण
स्पष्टीकरण: AI X-ray, MRI आदि की Reports तेजी से पढ़ता है।

651. AI का उपयोग E-commerce उद्योग में कैसे होता है?
A. वेबसाइट धीमी करने में
B. Personalized Product Recommendation देने में
C. पैकेट फाड़ने में
D. विज्ञापन छिपाने में
उत्तर: Personalized Product Recommendation देने में
स्पष्टीकरण: AI उपयोगकर्ता की पसंद के अनुसार Products सुझाता है।

652. AI की सबसे बड़ी चुनौती क्या है?
A. Decoration
B. Bias और Privacy Issues
C. Screen Resolution
D. Colors
उत्तर: Bias और Privacy Issues
स्पष्टीकरण: गलत डेटा से AI पक्षपाती निर्णय ले सकता है।

653. AI में “Perception” क्या है?
A. खाना पकाना
B. Sensors से Environment को समझना
C. Keyboard साफ करना
D. Screen चमक बढ़ाना
उत्तर: Sensors से Environment को समझना
स्पष्टीकरण: Perception AI को आसपास की दुनिया की जानकारी देता है।

654. Chatbots किस तकनीक पर आधारित हैं?
A. NLP + AI
B. Keyboard Layout
C. Computer Fan
D. RAM
उत्तर: NLP + AI
स्पष्टीकरण: चैटबॉट भाषा समझकर Automated जवाब देते हैं।

655. AI का उपयोग Agriculture में कैसे होता है?
A. जमीन कटवाने में
B. Soil Analysis और Crop Prediction में
C. बीज रंगने में
D. खेतों में टीवी लगाने में
उत्तर: Soil Analysis और Crop Prediction में
स्पष्टीकरण: AI खेती को अधिक स्मार्ट और प्रभावी बनाता है।

656. AI का Control किसके द्वारा होता है?
A. Central Bank
B. Algorithms और Data द्वारा
C. Traffic Police
D. TV Remote
उत्तर: Algorithms और Data द्वारा
स्पष्टीकरण: AI को डेटा और प्रोग्रामिंग नियंत्रित करते हैं।

657. AI में Decision Making कैसे की जाती है?
A. Keyboard के आधार पर
B. Mathematical Models और Logic के आधार पर
C. TV Channel
D. गाने के आधार पर
उत्तर: Mathematical Models और Logic के आधार पर
स्पष्टीकरण: AI एल्गोरिद्म Patterns और Logic से निर्णय लेता है।

658. AI का उपयोग किस कार्य में नहीं होता?
A. Weather Prediction
B. Online Fraud Detection
C. किताब के पन्ने पलटने में
D. Voice Assistant
उत्तर: किताब के पन्ने पलटने में
स्पष्टीकरण: बाकी सभी कार्य AI आधारित हैं।

659. AI की सहायता से कौन-सी सुविधा संभव हुई है?
A. मैनुअल टाइपिंग
B. Automated Customer Support
C. हाथ से फोटो खींचना
D. Blackboard लिखना
उत्तर: Automated Customer Support
स्पष्टीकरण: AI Chatbots 24×7 Support देते हैं।

660. AI का भविष्य किस पर आधारित है?
A. पुरानी तकनीकों
B. AI + Robotics + Automation
C. सिर्फ Windows XP
D. छोटे Mobile
उत्तर: AI + Robotics + Automation
स्पष्टीकरण: भविष्य में अधिक स्मार्ट मशीनें AI से संचालित होंगी।

History of Artificial Intelligence (AI) MCQs

661. Artificial Intelligence शब्द का उपयोग सबसे पहले किसने किया था?
A. Albert Einstein
B. John McCarthy
C. Alan Turing
D. Charles Babbage
उत्तर: John McCarthy
स्पष्टीकरण: John McCarthy को “Father of AI” कहा जाता है और उन्होंने 1956 में AI शब्द दिया।

662. AI का जन्म किस वर्ष माना जाता है?
A. 1940
B. 1956
C. 1965
D. 1990
उत्तर: 1956
स्पष्टीकरण: 1956 के Dartmouth Conference से AI Research की शुरुआत हुई।

663. AI के पिता (Father of Artificial Intelligence) किसे कहा जाता है?
A. Alan Turing
B. John McCarthy
C. Mark Zuckerberg
D. Steve Jobs
उत्तर: John McCarthy
स्पष्टीकरण: उन्होंने AI क्षेत्र को परिभाषित किया और LISP भाषा विकसित की।

664. AI का पहला महत्वपूर्ण Conference कहाँ आयोजित हुआ था?
A. London
B. Dartmouth College
C. Harvard
D. Stanford
उत्तर: Dartmouth College
स्पष्टीकरण: Dartmouth Conference (1956) AI की शुरुआत माना जाता है।

665. Alan Turing ने कौन-सा प्रसिद्ध टेस्ट दिया था?
A. Robot Test
B. Learning Test
C. Turing Test
D. Logic Test
उत्तर: Turing Test
स्पष्टीकरण: यह टेस्ट मशीन की बुद्धिमत्ता को मानव जैसी साबित करने के लिए बनाया गया था।

666. Turing Test किस वर्ष प्रस्तावित किया गया था?
A. 1950
B. 1960
C. 1975
D. 1980
उत्तर: 1950
स्पष्टीकरण: Alan Turing ने 1950 में “Computing Machinery and Intelligence” पेपर में यह टेस्ट दिया।

667. LISP प्रोग्रामिंग भाषा किसने बनाई?
A. Alan Turing
B. John McCarthy
C. Bill Gates
D. Larry Page
उत्तर: John McCarthy
स्पष्टीकरण: LISP AI Research की पहली विशेष भाषा बनी।

668. 1960s में AI किस कार्य के लिए प्रसिद्ध हुआ?
A. खेल खेलने के लिए
B. Logic और Problem Solving
C. Painting
D. Agriculture
उत्तर: Logic और Problem Solving
स्पष्टीकरण: शुरुआती AI Systems तर्क और गणितीय समस्याओं के समाधान पर केंद्रित थे।

669. पहला AI प्रोग्राम कौन-सा माना जाता है?
A. My AI
B. Logic Theorist
C. LISP Compiler
D. Java
उत्तर: Logic Theorist
स्पष्टीकरण: Allen Newell और Herbert Simon द्वारा बनाया गया Logic Theorist (1955) पहला AI प्रोग्राम है।

670. ELIZA (पहला Chatbot) किसने बनाया था?
A. John McCarthy
B. Joseph Weizenbaum
C. Mark Zuckerberg
D. Bill Gates
उत्तर: Joseph Weizenbaum
स्पष्टीकरण: ELIZA (1964–66) दुनिया का पहला Chatbot था।

671. 1970s में Expert Systems का विकास किसके लिए हुआ?
A. Gaming
B. विकट समस्याओं के समाधान के लिए
C. Painting
D. Video Editing
उत्तर: विकट समस्याओं के समाधान के लिए
स्पष्टीकरण: Expert Systems ज्ञान और नियमों के आधार पर निर्णय लेते थे।

672. सबसे प्रसिद्ध Expert System कौन-सा था?
A. Google
B. MYCIN
C. Windows AI
D. DeepMind
उत्तर: MYCIN
स्पष्टीकरण: MYCIN (1970s) Medical Diagnosis के लिए बनाया गया था।

673. AI का “पहला सर्दी काल” (First AI Winter) कब आया?
A. 1960–65
B. 1974–1980
C. 2000–2005
D. 1990–92
उत्तर: 1974–1980
स्पष्टीकरण: इस समय Research Funding कम हो गई थी।

674. दूसरा AI Winter किस वर्ष आया था?
A. 1987–1993
B. 2001–2005
C. 1964–1970
D. 1999–2001
उत्तर: 1987–1993
स्पष्टीकरण: Expert Systems महंगे और अस्थिर होने के कारण Funding कम होने लगी।

675. Machine Learning का उदय किस दशक में हुआ?
A. 1950s
B. 1990s
C. 1980s
D. 2020s
उत्तर: 1990s
स्पष्टीकरण: ML तकनीकें 1990s में तेजी से विकसित हुईं।

676. Deep Learning की शुरुआत किससे जुड़ी है?
A. Web Browser
B. Neural Networks
C. C Language
D. Antivirus
उत्तर: Neural Networks
स्पष्टीकरण: Deep Learning Neural Networks के Multiple Layers पर आधारित है।

677. आधुनिक AI की तेज़ उन्नति किस कारण हुई?
A. Internet Slow होने से
B. Large Data + GPUs + Strong Algorithms
C. Keyboard Upgrade
D. Small Screens
उत्तर: Large Data + GPUs + Strong Algorithms
स्पष्टीकरण: इन तीनों के संयोजन ने AI को तेज विकास दिया।

678. IBM का प्रसिद्ध AI सिस्टम Watson किस प्रतियोगिता में जीता?
A. Cricket
B. Jeopardy! Quiz Show
C. Football
D. KBC
उत्तर: Jeopardy! Quiz Show
स्पष्टीकरण: Watson ने 2011 में इंसान प्रतियोगियों को हराया।

679. AlphaGo क्या है?
A. एक Candy
B. Google DeepMind का AI सिस्टम
C. एक Programming Language
D. Antivirus
उत्तर: Google DeepMind का AI सिस्टम
स्पष्टीकरण: AlphaGo ने GO खेल में विश्व चैंपियन को हराया (2016)

680. AI इतिहास में AlphaGo की जीत क्यों महत्वपूर्ण है?
A. खेल सुंदर था
B. GO खेल बहुत जटिल और अनिश्चित है
C. वह रंगीन बोर्ड था
D. जीत पैसे से हुई
उत्तर: GO खेल बहुत जटिल और अनिश्चित है
स्पष्टीकरण: मानव Intuition जैसे निर्णय AI द्वारा लेना बड़ा Breakthrough था।

681. AI Research की शुरुआत किस विचार पर हुई?
A. संगीत सीखना
B. मशीनें सोच सकती हैं (Can Machines Think?)
C. खाना बनाना
D. Painting
उत्तर: मशीनें सोच सकती हैं (Can Machines Think?)
स्पष्टीकरण: Alan Turing के सवाल से AI Research की दिशा तय हुई।

682. 1950s में किस क्षेत्र में AI Research तेज़ी से बढ़ा?
A. Agriculture
B. Problem Solving और Logic
C. Entertainment
D. Sports
उत्तर: Problem Solving और Logic
स्पष्टीकरण: शुरुआती AI Systems Mathematical Reasoning पर केंद्रित थे।

683. AI के शुरुआती Scientists कौन थे?
A. Larry Page
B. John McCarthy, Allen Newell, Herbert Simon
C. Henry Ford
D. Edison
उत्तर: John McCarthy, Allen Newell, Herbert Simon
स्पष्टीकरण: इन्होंने AI की नींव रखी।

684. पहली बार “Neural Network” का विचार कब आया?
A. 1800s
B. 1943
C. 2000
D. 1980
उत्तर: 1943
स्पष्टीकरण: McCulloch और Pitts ने पहला Neural Model प्रस्तावित किया।

685. Perceptron किसने बनाया था?
A. Mark Zuckerberg
B. Frank Rosenblatt
C. Bill Gates
D. Dennis Ritchie
उत्तर: Frank Rosenblatt
स्पष्टीकरण: Perceptron पहला Learning Neural Network था (1957)

686. Expert System किस दशक में लोकप्रिय हुए?
A. 1970s और 1980s
B. 1990s
C. 2000s
D. 1960s
उत्तर: 1970s और 1980s
स्पष्टीकरण: इन्हें डॉक्टर, इंजीनियर और वैज्ञानिकों के लिए बनाया गया था।

687. AI को “General Purpose Technology” क्यों कहा जाता है?
A. केवल गेम में चलता है
B. क्योंकि यह हर उद्योग में उपयोग हो सकता है
C. क्योंकि यह बहुत धीमा है
D. क्योंकि यह सिर्फ रोबोट में चलता है
उत्तर: क्योंकि यह हर उद्योग में उपयोग हो सकता है
स्पष्टीकरण: AI स्वास्थ्य, शिक्षा से लेकर अंतरिक्ष तक हर क्षेत्र को बदल रहा है।

688. AI का Modern Era किससे शुरू हुआ?
A. Internet बंद होने से
B. Deep Learning और Big Data के विकास से
C. TV के आने से
D. Keyboard बदलने से
उत्तर: Deep Learning और Big Data के विकास से
स्पष्टीकरण: इन दोनों ने AI को नए स्तर पर पहुंचाया।

689. AI का इतिहास हमें क्या सिखाता है?
A. AI बहुत जोखिम भरा है
B. तकनीक कैसे लगातार विकसित होती है
C. इंटरनेट बंद होना चाहिए
D. हर चीज़ मशीन से करवानी चाहिए
उत्तर: तकनीक कैसे लगातार विकसित होती है
स्पष्टीकरण: AI का इतिहास तकनीक और अनुसंधान की यात्रा को दर्शाता है।

690. AI का भविष्य किस दिशा में जा रहा है?
A. केवल पुराने कंप्यूटरों की ओर
B. Advanced Robotics + Autonomous Systems + General AI की ओर
C. केवल 2D Animation की ओर
D. इतिहास की ओर
उत्तर: Advanced Robotics + Autonomous Systems + General AI की ओर
स्पष्टीकरण: AI भविष्य में अत्यधिक बुद्धिमान और Self-Learning सिस्टम्स का निर्माण करेगा।

Types of Artificial Intelligence (AI) MCQs

691. AI मुख्य रूप से कितने प्रकार का होता है?
A. 2
B. 3 (Narrow AI, General AI, Super AI)
C. 5
D. 10
उत्तर: 3 (Narrow AI, General AI, Super AI)
स्पष्टीकरण: AI को क्षमता के आधार पर तीन श्रेणियों में बाँटा जाता है।

692. Narrow AI को और किस नाम से जाना जाता है?
A. Weak AI
B. Strong AI
C. Super AI
D. Mega AI
उत्तर: Weak AI
स्पष्टीकरण: Narrow AI केवल एक विशेष कार्य को बहुत अच्छी तरह कर सकता है।

693. आज के समय में किस प्रकार का AI सबसे अधिक उपयोग होता है?
A. Super AI
B. General AI
C. Narrow AI
D. Human AI
उत्तर: Narrow AI
स्पष्टीकरण: Face Recognition, Chatbots, Voice Assistants सभी Narrow AI के उदाहरण हैं।

694. General AI को और किस नाम से जाना जाता है?
A. Super Human AI
B. Strong AI
C. Machine AI
D. Limited AI
उत्तर: Strong AI
स्पष्टीकरण: General AI मानव जैसी बुद्धिमत्ता और क्षमता रखता है।

695. Super AI का मुख्य गुण क्या है?
A. मशीनें इंसानों से कम होंगी
B. मशीनें इंसानों से अधिक बुद्धिमान बन जाएँगी
C. मशीनें केवल गेम खेलेंगी
D. मशीनें केवल गाना सुनेंगी
उत्तर: मशीनें इंसानों से अधिक बुद्धिमान बन जाएँगी
स्पष्टीकरण: Super AI सभी कार्यों में मनुष्य से आगे होगा।

696. Narrow AI की सबसे बड़ी विशेषता क्या है?
A. यह केवल एक Specific Task में बेहतर है
B. यह इंसान जैसा सोच सकता है
C. यह स्वचालित Self-Improvement करता है
D. यह भावनाएँ दिखाता है
उत्तर: यह केवल एक Specific Task में बेहतर है
स्पष्टीकरण: Narrow AI एक काम में एक्सपर्ट होता है, कई काम नहीं कर सकता।

697. Google Assistant किस प्रकार के AI का उदाहरण है?
A. Super AI
B. General AI
C. Narrow AI
D. Ultra AI
उत्तर: Narrow AI
स्पष्टीकरण: यह केवल Voice Commands से जुड़े कार्य कर सकता है।

698. General AI कब प्राप्त होगा?
A. यह पूरी तरह विकसित हो चुका है
B. अभी अनुसंधान में है, उपलब्ध नहीं
C. 1950 में
D. TV की मदद से
उत्तर: अभी अनुसंधान में है, उपलब्ध नहीं
स्पष्टीकरण: General AI अभी सिद्धांत और शोध की अवस्था में है।

699. Super AI सबसे अधिक किस क्षेत्र में चिंता का विषय है?
A. Mobile Gaming
B. Machine Control और Human Safety
C. Painting
D. Agriculture Tools
उत्तर: Machine Control और Human Safety
स्पष्टीकरण: अत्यधिक बुद्धिमान AI मनुष्यों पर नियंत्रण कर सकता है।

700. Siri किस प्रकार की AI है?
A. Super AI
B. General AI
C. Narrow AI
D. Robot AI
उत्तर: Narrow AI
स्पष्टीकरण: Siri Voice-Based Narrow AI System है।

701. General AI किस क्षमता का प्रतिनिधित्व करता है?
A. एक ही कार्य करना
B. कई कार्य करना, मानव जैसा सोचकर
C. केवल इंटरनेट चलाना
D. केवल स्क्रीन पढ़ना
उत्तर: कई कार्य करना, मानव जैसा सोचकर
स्पष्टीकरण: General AI मानव की तरह हर क्षेत्र में सीख सकता है।

702. Super AI का एक संभावित जोखिम क्या है?
A. इंटरनेट ख़राब होना
B. मशीनें आत्मनिर्भर होकर मानव निर्णयों को चुनौती दे सकती हैं
C. मोबाइल की बैटरी खत्म होना
D. स्क्रीन का रंग बदलना
उत्तर: मशीनें आत्मनिर्भर होकर मानव निर्णयों को चुनौती दे सकती हैं
स्पष्टीकरण: Super AI के नियंत्रण को लेकर वैज्ञानिक चिंतित रहते हैं।

703. Which type of AI can perform tasks better than humans?
A. Narrow AI
B. General AI
C. Super AI
D. Weak AI
उत्तर: Super AI
स्पष्टीकरण: Super AI में मानव की सभी क्षमताओं से अधिक शक्ति होती है।

704. Self-driving cars किस AI प्रकार का उदाहरण हैं?
A. General AI
B. Narrow AI
C. Super AI
D. Hybrid AI
उत्तर: Narrow AI
स्पष्टीकरण: Self-driving cars एक विशिष्ट कार्य के लिए प्रशिक्षित AI सिस्टम हैं।

705. General AI को हासिल करने में सबसे बड़ी चुनौती क्या है?
A. Battery
B. Human-level Learning और Cognitive Skills बनाना
C. Screen Size
D. Mobile Data
उत्तर: Human-level Learning और Cognitive Skills बनाना
स्पष्टीकरण: मशीनों में मानव जैसी समझ विकसित करना कठिन है।

706. Narrow AI की एक मुख्य सीमा क्या है?
A. यह तेज़ चलता है
B. यह अपने दायरे से बाहर सीख नहीं सकता
C. यह भावनाएँ दिखाता है
D. यह GPS उपयोग करता है
उत्तर: यह अपने दायरे से बाहर सीख नहीं सकता
स्पष्टीकरण: Narrow AI केवल उसी कार्य में दक्ष होता है जिसके लिए प्रशिक्षित किया गया है।

707. Strong AI कौन-सा है?
A. General AI
B. Narrow AI
C. Siri
D. Chatbot
उत्तर: General AI
स्पष्टीकरण: Strong AI मानव जैसी बुद्धिमत्ता रखने वाला सिस्टम कहलाता है।

708. Super AI का विकास किस क्षेत्र में सबसे अधिक प्रभाव डालेगा?
A. Games
B. सभी मानव गतिविधियों पर
C. केवल कृषि
D. स्क्रीन टेस्ट
उत्तर: सभी मानव गतिविधियों पर
स्पष्टीकरण: Super AI मानव क्षमता से कहीं आगे बढ़कर समाज को बदल सकता है।

709. वर्तमान में कौन-सा AI पूरी तरह कार्यात्मक है?
A. Super AI
B. General AI
C. केवल Narrow AI
D. कोई भी नहीं
उत्तर: केवल Narrow AI
स्पष्टीकरण: केवल Narrow AI वास्तविक दुनिया में उपयोग हो रहा है।

710. Narrow AI को “Weak AI” क्यों कहते हैं?
A. क्योंकि यह बहुत धीमा है
B. क्योंकि यह सीमित कार्य कर सकता है
C. क्योंकि यह आसानी से टूट जाता है
D. क्योंकि यह भावनाएँ नहीं पहचान सकता
उत्तर: क्योंकि यह सीमित कार्य कर सकता है
स्पष्टीकरण: Weak AI अपनी सीमाओं के बाहर काम नहीं कर सकता।

711. General AI की सबसे बड़ी क्षमता क्या होगी?
A. मानव जैसा संज्ञान (Cognition)
B. Internet Speed बढ़ाना
C. Voice Tuning
D. तस्वीर रंगना
उत्तर: मानव जैसा संज्ञान (Cognition)
स्पष्टीकरण: General AI की सोच शक्ति मानव जैसी होगी।

712. Super AI किस दिशा का AI है?
A. वर्तमान
B. भविष्य
C. अतीत
D. कभी नहीं
उत्तर: भविष्य
स्पष्टीकरण: Super AI अभी पूरी तरह कल्पना और शोध का विषय है।

713. Face Unlock किस प्रकार का AI है?
A. Narrow AI
B. General AI
C. Super AI
D. None
उत्तर: Narrow AI
स्पष्टीकरण: यह एक विशिष्ट पहचान कार्य करता है।

714. General AI किस स्थिति में उपयोगी होगा?
A. जब मशीनें कई क्षेत्रों में सोचने लगें
B. जब इंटरनेट बंद हो
C. जब फोन बंद हो
D. जब टीवी ऑन हो
उत्तर: जब मशीनें कई क्षेत्रों में सोचने लगें
स्पष्टीकरण: General AI का लक्ष्य मानव जैसी बहु-क्षेत्रीय क्षमता विकसित करना है।

715. Machine Learning मॉडल किस प्रकार के AI सिस्टम की मदद करते हैं?
A. Narrow AI
B. Super AI
C. General AI
D. Ultra AI
उत्तर: Narrow AI
स्पष्टीकरण: ML द्वारा प्रशिक्षित Models विशिष्ट कार्यों के लिए उपयोग किए जाते हैं।

716. Super AI को मानव से अधिक क्यों माना जाता है?
A. क्योंकि यह उड़ सकता है
B. क्योंकि यह सभी क्षेत्रों में मानव से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है
C. क्योंकि यह मोटा है
D. क्योंकि यह स्क्रीन बदलता है
उत्तर: क्योंकि यह सभी क्षेत्रों में मानव से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है
स्पष्टीकरण: Super AI मनुष्य की सभी सीमाओं से आगे होगी।

717. Narrow AI किस प्रकार का है?
A. सीमित और उद्देश्य आधारित
B. पूरी दुनिया का नियंत्रण करने वाला
C. भावनाओं वाला
D. रचनात्मक कहानी लिखने वाला
उत्तर: सीमित और उद्देश्य आधारित
स्पष्टीकरण: Narrow AI विशेष कार्य के लिए बनाया जाता है।

718. किस प्रकार के AI का लक्ष्य मानव जैसी सोच, शब्द, भावनाएँ और निर्णय लेना है?
A. Narrow AI
B. General AI
C. Super AI
D. Weak AI
उत्तर: General AI
स्पष्टीकरण: General AI का उद्देश्य मानव जैसी क्षमताओं को दोहराना है।

719. Super AI का एक उदाहरण क्या हो सकता है?
A. ऐसा AI जो स्वयं नए AI बनाए
B. Google Search
C. Facebook App
D. Calculator
उत्तर: ऐसा AI जो स्वयं नए AI बनाए
स्पष्टीकरण: Super AI Self-Evolving Systems का उदाहरण है।

720. Types of AI को समझना क्यों महत्वपूर्ण है?
A. क्योंकि इससे टेक्नोलॉजी को सही दिशा में विकसित किया जा सकता है
B. क्योंकि यह Mobile Color बदलता है
C. क्योंकि यह Keyboard सुधारता है
D. क्योंकि यह TV चलाता है
उत्तर: क्योंकि इससे टेक्नोलॉजी को सही दिशा में विकसित किया जा सकता है
स्पष्टीकरण: AI के स्तर को समझने से भविष्य की तकनीक और जोखिमों का अंदाज़ा लगता है।

Applications of Artificial Intelligence (AI) MCQs

721. AI का सबसे सामान्य उपयोग किस क्षेत्र में देखा जाता है?
A. खेती
B. Voice Assistants जैसे Siri, Alexa
C. Painting
D. टॉर्च
उत्तर: Voice Assistants जैसे Siri, Alexa
स्पष्टीकरण: Voice Assistants AI का सबसे व्यापक उपयोग हैं।

722. AI का उपयोग स्वास्थ्य क्षेत्र (Healthcare) में किसलिए किया जाता है?
A. मरीजों को टीवी दिखाने के लिए
B. बीमारियों का निदान और मेडिकल इमेज विश्लेषण
C. पौधे उगाने के लिए
D. गेम खेलने के लिए
उत्तर: बीमारियों का निदान और मेडिकल इमेज विश्लेषण
स्पष्टीकरण: AI X-ray, MRI आदि की रिपोर्टों का तेज़ और सटीक विश्लेषण करता है।

723. Self-Driving Cars किस तकनीक पर आधारित होती हैं?
A. AI + ML + Computer Vision
B. GPS अकेले
C. Torch Light
D. Manual Driving
उत्तर: AI + ML + Computer Vision
स्पष्टीकरण: ये कारें सेंसर और AI की मदद से निर्णय लेती हैं।

724. Banking Sector में AI का उपयोग किसलिए होता है?
A. एटीएम साफ़ करने के लिए
B. Fraud Detection और Customer Support
C. दीवारें रंगने के लिए
D. रोटी बनाने के लिए
उत्तर: Fraud Detection और Customer Support
स्पष्टीकरण: AI Transactions में गड़बड़ियां पहचानकर सुरक्षा बढ़ाता है।

725. E-commerce में AI किसलिए उपयोग होता है?
A. ईंट बनाने के लिए
B. Personalized Product Recommendations
C. केवल छूट दिखाने के लिए
D. Website बंद करने के लिए
उत्तर: Personalized Product Recommendations
स्पष्टीकरण: AI उपयोगकर्ता की पसंद के अनुसार Products सुझाता है।

726. AI का उपयोग Education में किसलिए किया जाता है?
A. स्कूल बंद करने के लिए
B. Personalized Learning और Smart Tutoring
C. किताबें रंगने के लिए
D. म्यूजिक बजाने के लिए
उत्तर: Personalized Learning और Smart Tutoring
स्पष्टीकरण: AI छात्रों की सीखने की शैली के अनुसार पाठ्य सामग्री देता है।

727. AI का उपयोग Agriculture में कैसे होता है?
A. खेत में टीवी चलाने के लिए
B. Soil Analysis और Crop Prediction
C. किसान को गाने सुनाने के लिए
D. ट्रैक्टर रंगने के लिए
उत्तर: Soil Analysis और Crop Prediction
स्पष्टीकरण: AI खेती को स्मार्ट और कुशल बनाता है।

728. Chatbots किस क्षेत्र में उपयोगी हैं?
A. Storage Increase
B. Customer Service
C. Furniture Design
D. बिजली उत्पादन
उत्तर: Customer Service
स्पष्टीकरण: AI Chatbots ग्राहकों को स्वचालित और तेज़ जवाब देते हैं।

729. AI-आधारित Security Systems किस चीज़ का पता लगा सकते हैं?
A. खाना पकाना
B. Intrusion Detection और Face Recognition
C. किताब पढ़ना
D. पंखा चलाना
उत्तर: Intrusion Detection और Face Recognition
स्पष्टीकरण: AI Camera और Sensors के माध्यम से सुरक्षा बढ़ाता है।

730. AI का उपयोग स्मार्टफोन में किसलिए किया जाता है?
A. स्क्रीन तोड़ने के लिए
B. Face Unlock और Camera Enhancement
C. बैटरी हटाने के लिए
D. फोन भारी बनाने के लिए
उत्तर: Face Unlock और Camera Enhancement
स्पष्टीकरण: AI चेहरे की पहचान और फोटो प्रोसेसिंग को बेहतर बनाएगा।

731. AI का उपयोग Social Media में किसलिए होता है?
A. Bio मिटाने के लिए
B. Fake Content Detection और Personalized Feed
C. Background हटाने के लिए
D. Network बंद करने के लिए
उत्तर: Fake Content Detection और Personalized Feed
स्पष्टीकरण: AI User के अनुसार Content दिखाता है और अनैतिक सामग्री रोकता है।

732. AI का उपयोग Manufacturing Sector में कैसे होता है?
A. उत्पादन बंद करने में
B. Predictive Maintenance और Quality Check में
C. मशीनों की धुलाई में
D. कर्मचारी कम करने में
उत्तर: Predictive Maintenance और Quality Check में
स्पष्टीकरण: AI मशीनों की खराबी पहले ही पहचान लेता है।

733. AI का उपयोग Weather Forecasting में किसलिए किया जाता है?
A. बादल हटाने के लिए
B. मौसम का सटीक अनुमान लगाने के लिए
C. बारिश बढ़ाने के लिए
D. धूप कम करने के लिए
उत्तर: मौसम का सटीक अनुमान लगाने के लिए
स्पष्टीकरण: AI बड़े स्तर पर मौसम डेटा विश्लेषित करता है।

734. AI का उपयोग Transport में किसलिए होता है?
A. Metro Station बंद करने के लिए
B. Traffic Management और Route Optimization
C. साइकिल निकालने के लिए
D. टायर रंगने के लिए
उत्तर: Traffic Management और Route Optimization
स्पष्टीकरण: AI सड़क की भीड़ का विश्लेषण करके सही मार्ग सुझाता है।

735. AI का उपयोग Cybersecurity में किसलिए किया जाता है?
A. वायरस बढ़ाने के लिए
B. Intrusion Detection और Anomaly Detection
C. Antivirus हटाने के लिए
D. कंप्यूटर बंद करने के लिए
उत्तर: Intrusion Detection और Anomaly Detection
स्पष्टीकरण: AI असामान्य व्यवहार पहचानकर साइबर हमलों से बचाता है।

736. AI का उपयोग Gaming में क्यों किया जाता है?
A. खिलाड़ी को परेशान करने के लिए
B. Smart Opponents और Realistic Gameplay बनाने के लिए
C. गेम बंद करने के लिए
D. गेम धीमा करने के लिए
उत्तर: Smart Opponents और Realistic Gameplay बनाने के लिए
स्पष्टीकरण: AI गेम्स को चुनौतीपूर्ण और रोमांचक बनाता है।

737. AI का उपयोग Smart Homes में किसलिए होता है?
A. घर बंद करने के लिए
B. Smart Control – Lights, Fans, Temperature Automation
C. दीवारों पर पेंटिंग के लिए
D. फूलों की देखभाल के लिए
उत्तर: Smart Control – Lights, Fans, Temperature Automation
स्पष्टीकरण: AI घर को ऑटोमेटेड और ऊर्जा कुशल बनाता है।

738. AI का उपयोग Finance Sector में कैसे होता है?
A. पैसे छापने के लिए
B. Risk Analysis और Stock Prediction
C. बैंक बंद करने के लिए
D. ATM मशीन तोड़ने के लिए
उत्तर: Risk Analysis और Stock Prediction
स्पष्टीकरण: AI बाजार के उतार–चढ़ाव को विश्लेषित करके निवेश निर्णय में मदद करता है।

739. Natural Language Processing (NLP) का उपयोग किस AI Applications में होता है?
A. फोटो खींचने में
B. Language Translation और Speech Recognition
C. Online Shopping
D. लेबल प्रिंटिंग
उत्तर: Language Translation और Speech Recognition
स्पष्टीकरण: NLP मानव भाषा को Computer-Friendly बनाता है।

740. AI का उपयोग Email Systems में कैसे होता है?
A. ईमेल Delete करने में
B. Spam Detection और Auto Reply
C. Email रंगने में
D. फ़ोल्डर हटाने में
उत्तर: Spam Detection और Auto Reply
स्पष्टीकरण: AI संदिग्ध मेल को पहचानकर स्पैम में डाल देता है।

741. AI का उपयोग Robotics में किसलिए किया जाता है?
A. रोबोट के कपड़े सिलने के लिए
B. रोबोट को बुद्धिमानी से चलाने, सीखाने और निर्णय दिलाने के लिए
C. रोबोट के रंग के लिए
D. रोबोट को भारी बनाने के लिए
उत्तर: रोबोट को बुद्धिमानी से चलाने, सीखाने और निर्णय दिलाने के लिए
स्पष्टीकरण: रोबोट्स AI से Smart और Autonomous बनते हैं।

742. AI का उपयोग Criminal Investigation में किसलिए होता है?
A. अपराध बढ़ाने के लिए
B. Face Recognition और Crime Pattern Analysis में
C. केवल रिपोर्ट लिखने में
D. कागज फाड़ने में
उत्तर: Face Recognition और Crime Pattern Analysis में
स्पष्टीकरण: AI अपराधियों की गतिविधियों को पहचानकर जांच में मदद करता है।

743. AI का उपयोग Entertainment Industry में कैसे होता है?
A. फिल्म की कहानी बदलने में
B. Video Recommendations और VFX Enhancement
C. TV बंद करने में
D. Actors बदलने में
उत्तर: Video Recommendations और VFX Enhancement
स्पष्टीकरण: AI YouTube/Netflix पर सिफारिश करता है और फिल्मों को शानदार बनाता है।

744. Hospitality Sector में AI का उपयोग किसलिए होता है?
A. होटल तोड़ने के लिए
B. Automated Check-in और Smart Booking
C. लाइट्स बंद करने के लिए
D. गाने सुनाने के लिए
उत्तर: Automated Check-in और Smart Booking
स्पष्टीकरण: AI होटल सेवाओं को तेज़ और सुविधाजनक बनाता है।

745. AI का उपयोग Insurance Sector में किसलिए किया जाता है?
A. फ़ाइलें जलाने के लिए
B. Risk Assessment और Fraud Detection
C. प्रिंटर तोड़ने के लिए
D. कागज रंगने के लिए
उत्तर: Risk Assessment और Fraud Detection
स्पष्टीकरण: AI Claim Data विश्लेषित करके Fraud पहचानता है।

746. AI का उपयोग Smart Healthcare Devices में किसलिए होता है?
A. तापमान बढ़ाने के लिए
B. Heart-rate Monitoring और Health Prediction
C. स्टेटस भेजने के लिए
D. वॉल्यूम बदलने के लिए
उत्तर: Heart-rate Monitoring और Health Prediction
स्पष्टीकरण: AI स्वास्थ्य उपकरणों को स्मार्ट बनाता है।

747. AI का उपयोग Supply Chain में कैसे होता है?
A. ट्रक रोकने में
B. Demand Forecasting और Route Optimization
C. स्टोर बढ़ाने में
D. गाड़ी रंगने में
उत्तर: Demand Forecasting और Route Optimization
स्पष्टीकरण: AI व्यापार को तेज़ और कुशल बनाता है।

748. AI का उपयोग Email Writing और Content Creation में किसलिए होता है?
A. दस्तावेज़ फाड़ने के लिए
B. Smart Suggestions और Auto-Completion
C. टाइपिंग बंद करने के लिए
D. स्क्रीन चमक बढ़ाने के लिए
उत्तर: Smart Suggestions और Auto-Completion
स्पष्टीकरण: Gmail और अन्य ऐप्स AI से वाक्य पूरे करते हैं।

749. AI आधारित Virtual Assistants किसलिए उपयोग किए जाते हैं?
A. खाना बनाने में
B. Scheduling, Reminders और Smart Searching के लिए
C. स्क्रीन बंद करने में
D. पंखा चलाने में
उत्तर: Scheduling, Reminders और Smart Searching के लिए
स्पष्टीकरण: AI Assistants उपयोगकर्ता के कार्य सरल बनाते हैं।

750. AI का भविष्य किस क्षेत्रों पर आधारित है?
A. पुरानी तकनीक
B. AI + Robotics + Automation + Quantum Computing
C. केवल कम RAM वाले मोबाइल
D. केवल टीवी चैनल
उत्तर: AI + Robotics + Automation + Quantum Computing
स्पष्टीकरण: इन तकनीकों के साथ AI दुनिया में क्रांतिकारी बदलाव लाएगा।

AI Tools & Technologies MCQs

751. AI विकास के लिए सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा कौन-सी है?
A. C
B. Python
C. HTML
D. PHP
उत्तर: Python
स्पष्टीकरण: Python में Machine Learning और AI Libraries का विशाल संग्रह है।

752. Machine Learning के लिए कौन-सी लाइब्रेरी सबसे अधिक उपयोग होती है?
A. React
B. TensorFlow
C. Bootstrap
D. Photoshop
उत्तर: TensorFlow
स्पष्टीकरण: TensorFlow Google द्वारा विकसित एक प्रसिद्ध ML और DL Framework है।

753. PyTorch किस कंपनी द्वारा विकसित किया गया है?
A. Google
B. Facebook (Meta)
C. Microsoft
D. IBM
उत्तर: Facebook (Meta)
स्पष्टीकरण: PyTorch Research और Deep Learning के लिए अत्यंत लोकप्रिय Framework है।

754. AI में डेटा प्रोसेसिंग के लिए कौन-सी लाइब्रेरी प्रसिद्ध है?
A. pandas
B. VLC
C. Movie Maker
D. Paint
उत्तर: pandas
स्पष्टीकरण: pandas डेटा साफ़ करने, विश्लेषण और टेबल-आधारित डेटा हैंडल करने में उपयोग होता है।

755. Numpy का उपयोग किसलिए किया जाता है?
A. Text Editing
B. Scientific Computation और Arrays
C. Music सुनने के लिए
D. वीडियो देखने के लिए
उत्तर: Scientific Computation और Arrays
स्पष्टीकरण: Numpy Numerical Computations के लिए AI और ML में सबसे महत्वपूर्ण पैकेज है।

756. AI Model Deployment के लिए कौन-सा टूल लोकप्रिय है?
A. Jupyter Notebook
B. Docker
C. PowerPoint
D. Notepad
उत्तर: Docker
स्पष्टीकरण: Docker AI Models को Container के रूप में Deploy करने में मदद करता है।

757. NLP मॉडल को Train करने के लिए कौन-सी लाइब्रेरी प्रसिद्ध है?
A. Pillow
B. NLTK
C. Paint
D. Chrome
उत्तर: NLTK
स्पष्टीकरण: NLTK NLP होते हुए Language Processing Tasks में उपयोग किया जाता है।

758. Hugging Face किस क्षेत्र से संबंधित है?
A. Online Shopping
B. AI Models और Transformers
C. Social Media
D. Gaming
उत्तर: AI Models और Transformers
स्पष्टीकरण: Hugging Face मुक्त रूप से उपलब्ध Transformer Models प्रदान करता है।

759. OpenCV किसके लिए उपयोग होता है?
A. Photo Editing
B. Computer Vision
C. Audio Editing
D. Document Writing
उत्तर: Computer Vision
स्पष्टीकरण: OpenCV छवि और वीडियो प्रोसेसिंग के लिए AI में उपयोग होता है।

760. Scikit-Learn किस उद्देश्य के लिए उपयोग होता है?
A. Cooking
B. Basic Machine Learning Algorithms
C. Painting
D. Antivirus
उत्तर: Basic Machine Learning Algorithms
स्पष्टीकरण: यह Classification, Regression, Clustering जैसे ML Tasks के लिए लोकप्रिय है।

761. AI में GPU का उपयोग क्यों आवश्यक है?
A. TV चलाने के लिए
B. Parallel Processing और मॉडल Training तेजी से करने के लिए
C. स्क्रीन चमक बढ़ाने के लिए
D. मोबाइल चार्ज करने के लिए
उत्तर: Parallel Processing और मॉडल Training तेजी से करने के लिए
स्पष्टीकरण: Deep Learning Models GPU पर बहुत तेज़ Train होते हैं।

762. Deep Learning मॉडल बनाने के लिए सबसे अधिक कौन-सी लाइब्रेरी प्रयोग होती है?
A. Qt
B. Keras
C. WordPad
D. CoralDraw
उत्तर: Keras
स्पष्टीकरण: Keras आसान API के साथ TensorFlow के ऊपर चलता है।

763. AI में “Jupyter Notebook” का उपयोग किसलिए होता है?
A. वीडियो देखने के लिए
B. Code Testing, Visualization और Model Experimentation के लिए
C. गेम खेलने के लिए
D. फाइलें Delete करने के लिए
उत्तर: Code Testing, Visualization और Model Experimentation के लिए
स्पष्टीकरण: यह Data Scientists के लिए मुख्य विकास वातावरण है।

764. AI में Big Data Analysis के लिए कौन-सी तकनीक उपयोग होती है?
A. Hadoop
B. Bluetooth
C. DVD
D. Camera
उत्तर: Hadoop
स्पष्टीकरण: Hadoop बड़े पैमाने पर डेटा को प्रोसेस और विश्लेषित करता है।

765. GPU किस कंपनी द्वारा सबसे अधिक विकसित किए जाते हैं?
A. Samsung
B. NVIDIA
C. Nokia
D. Sony
उत्तर: NVIDIA
स्पष्टीकरण: NVIDIA के GPUs Deep Learning और AI Training में Standard हैं।

766. AI Model को Train करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण चीज़ क्या है?
A. पानी
B. बड़ा और गुणवत्तापूर्ण डेटा
C. Screen Brightness
D. Antivirus
उत्तर: बड़ा और गुणवत्तापूर्ण डेटा
स्पष्टीकरण: AI हमेशा डेटा की गुणवत्ता और मात्रा पर निर्भर करता है।

767. Google का AI Platform कौन-सा है?
A. Firebase
B. Vertex AI
C. WhatsApp
D. Blogger
उत्तर: Vertex AI
स्पष्टीकरण: Vertex AI Google Cloud की AI Development Service है।

768. Microsoft का AI Tool कौन-सा है?
A. OneDrive
B. Azure AI
C. VLC
D. Outlook
उत्तर: Azure AI
स्पष्टीकरण: Azure AI Cloud-based Machine Learning और Cognitive Services प्रदान करता है।

769. AI मॉडल को Cloud पर Deploy करने के लिए कौन-सी सेवा प्रसिद्ध है?
A. AWS SageMaker
B. MTV
C. MX Player
D. Bluetooth Share
उत्तर: AWS SageMaker
स्पष्टीकरण: SageMaker ML Models को Train, Test और Deploy करने के लिए उपयोग किया जाता है।

770. ChatGPT किस तकनीक पर आधारित है?
A. NLP + Transformer Models
B. Excel Sheets
C. Robots
D. Cameras
उत्तर: NLP + Transformer Models
स्पष्टीकरण: ChatGPT OpenAI के GPT Transformer Architecture पर आधारित है।

771. AI आधारित Translation Tool का उदाहरण कौन-सा है?
A. VLC Player
B. Google Translate
C. Notepad
D. MS Paint
उत्तर: Google Translate
स्पष्टीकरण: यह NLP आधारित Translation System है।

772. Robotics में AI का मुख्य उपयोग किसलिए होता है?
A. रॉकेट को रंगने के लिए
B. Autonomous Decisions लेने के लिए
C. Battery बढ़ाने के लिए
D. टीवी दिखाने के लिए
उत्तर: Autonomous Decisions लेने के लिए
स्पष्टीकरण: AI रोबोट को स्वतंत्र रूप से सोचने और कार्य करने में सक्षम बनाता है।

773. AI में Cloud Computing का उपयोग किसलिए होता है?
A. घर सजाने के लिए
B. बड़े स्तर पर Models Train करने के लिए
C. स्क्रीन का रंग बदलने के लिए
D. मोबाइल चलाने के लिए
उत्तर: बड़े स्तर पर Models Train करने के लिए
स्पष्टीकरण: Cloud कंप्यूटिंग बड़े AI मॉडल्स को उच्च गति और स्टोरेज प्रदान करता है।

774. Computer Vision Tool का एक उदाहरण कौन-सा है?
A. Photoshop
B. OpenCV
C. VLC
D. SoundRecorder
उत्तर: OpenCV
स्पष्टीकरण: OpenCV AI में Image Processing के लिए मुख्य Framework है।

775. AI में Data Visualization के लिए कौन-सी लाइब्रेरी उपयोग होती है?
A. Matplotlib
B. VLC
C. WhatsApp
D. Screensaver
उत्तर: Matplotlib
स्पष्टीकरण: Matplotlib Charts और Graphs बनाने के लिए सबसे लोकप्रिय लाइब्रेरी है।

776. AI में Reinforcement Learning Libraries में से एक कौन-सी है?
A. Gym (OpenAI)
B. Winamp
C. SketchUp
D. Excel
उत्तर: Gym (OpenAI)
स्पष्टीकरण: Gym Reinforcement Learning Algorithms को Test और Train करने में मदद करता है।

777. Neural Network मॉडल के लिए लोकप्रिय Framework क्या है?
A. TensorFlow
B. Paint
C. VLC
D. Notepad
उत्तर: TensorFlow
स्पष्टीकरण: TensorFlow Deep Learning और AI के लिए Industry Standard Framework है।

778. Transfer Learning किसके लिए उपयोग होता है?
A. Mobile में Songs Transfer करने के लिए
B. पहले से प्रशिक्षित मॉडल को नए कार्य के लिए पुनः उपयोग करने के लिए
C. کیबोर्ड बदलने के लिए
D. TV चैनल बदलने के लिए
उत्तर: पहले से प्रशिक्षित मॉडल को नए कार्य के लिए पुनः उपयोग करने के लिए
स्पष्टीकरण: इससे Training Time कम होता है और Accuracy बढ़ती है।

779. AI Development में Jupyter Notebook किस भाषा का समर्थन करता है?
A. केवल C
B. Python
C. केवल HTML
D. Paint Codes
उत्तर: Python
स्पष्टीकरण: Data Science और AI Research Python में ही अधिक होती है।

780. AI Tools का भविष्य किस दिशा में जा रहा है?
A. पुरानी तकनीक
B. AutoML + Cloud AI + Low-code Tools
C. केवल TV
D. केवल Mobile Apps
उत्तर: AutoML + Cloud AI + Low-code Tools
स्पष्टीकरण: भविष्य में AI Tools सरल, तेज़ और अधिक स्वचालित हो रहे हैं।

NLP (Natural Language Processing) MCQs

781. NLP क्या है?
A. फोटो एडिट करने की तकनीक
B. कंप्यूटर द्वारा मानव भाषा को समझने और प्रोसेस करने की तकनीक
C. मोबाइल चार्जिंग का तरीका
D. नेटवर्क बढ़ाने का तरीका
उत्तर: कंप्यूटर द्वारा मानव भाषा को समझने और प्रोसेस करने की तकनीक
स्पष्टीकरण: NLP मशीन को मानव भाषा को पढ़ने, समझने और प्रतिक्रिया देने में सक्षम बनाता है।

782. NLP का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. मोबाइल को तेज़ करना
B. मशीन को मानव भाषा समझने योग्य बनाना
C. फोटो को रंगीन बनाना
D. कंप्यूटर की RAM बढ़ाना
उत्तर: मशीन को मानव भाषा समझने योग्य बनाना
स्पष्टीकरण: NLP मानव और मशीन के बीच भाषा-आधारित संचार आसान करता है।

783. NLP किस क्षेत्र से संबंधित है?
A. Chemistry
B. Artificial Intelligence
C. Biology
D. Mechanical Engineering
उत्तर: Artificial Intelligence
स्पष्टीकरण: NLP AI की उपशाखा है जो भाषा समझने पर केंद्रित है।

784. ChatGPT किस NLP तकनीक का उपयोग करता है?
A. Parsing
B. Transformer Models
C. HTML
D. Keyboard Layout
उत्तर: Transformer Models
स्पष्टीकरण: Transformer Architecture आधुनिक NLP Systems की नींव है।

785. NLP में Tokenization क्या है?
A. टेक्स्ट को छोटे-छोटे शब्द/टुकड़ों में बाँटना
B. मोबाइल बंद करना
C. स्क्रीन बदलना
D. फोटो सेव करना
उत्तर: टेक्स्ट को छोटे-छोटे शब्द/टुकड़ों में बाँटना
स्पष्टीकरण: Tokenization NLP का पहला चरण है।

786. Stop Words किसे कहते हैं?
A. बेमतलब या अत्यंत सामान्य शब्द
B. Rare words
C. Computer code
D. Numbers
उत्तर: बेमतलब या अत्यंत सामान्य शब्द
स्पष्टीकरण: जैसे: is, the, of आदि—इनको अक्सर हटाया जाता है।

787. Stemming क्या करता है?
A. शब्दों को उनकी मूल जड़ (root form) तक लाना
B. फोटो crop करना
C. इंटरनेट तेज़ करना
D. PC बंद करना
उत्तर: शब्दों को उनकी मूल जड़ (root form) तक लाना
स्पष्टीकरण: Stemming शब्दों की विविधताओं को कम करता है।

788. Lemmatization क्या है?
A. शब्दों को Dictionary के सही रूप में बदलना
B. फोटो घुमाना
C. वीडियो चलाना
D. स्क्रीन लॉक करना
उत्तर: शब्दों को Dictionary के सही रूप में बदलना
स्पष्टीकरण: यह Stemming से अधिक सही और अर्थपूर्ण रूप देता है।

789. NLP में NER का पूरा नाम क्या है?
A. Natural Energy Reader
B. Named Entity Recognition
C. New Email Reader
D. Natural Engine Receiver
उत्तर: Named Entity Recognition
स्पष्टीकरण: इसमें Person, Location, Organization जैसी Entities पहचानी जाती हैं।

790. NLP में Sentiment Analysis किसलिए उपयोग होता है?
A. फोटो रंगने में
B. किसी Text में भावनाएँ (Positive/Negative) समझने के लिए
C. इंटरनेट बंद करने के लिए
D. वीडियो की आवाज़ बढ़ाने के लिए
उत्तर: किसी Text में भावनाएँ (Positive/Negative) समझने के लिए
स्पष्टीकरण: कंपनियाँ Customer Feedback का विश्लेषण करने के लिए इसका उपयोग करती हैं।

791. NLP में “Corpus” का अर्थ क्या है?
A. मोबाइल की बॉडी
B. भाषा डेटा का बड़ा संग्रह
C. एक कंप्यूटर गेम
D. फोटो फोल्डर
उत्तर: भाषा डेटा का बड़ा संग्रह
स्पष्टीकरण: Corpus मॉडल को ट्रेन करने के लिए मूल डेटा होता है।

792. NLP में Bag-of-Words मॉडल किसलिए उपयोग किया जाता है?
A. वीडियो बनाना
B. टेक्स्ट को संख्यात्मक रूप में बदलने के लिए
C. फोटो crop करने के लिए
D. स्क्रीन घुमाने के लिए
उत्तर: टेक्स्ट को संख्यात्मक रूप में बदलने के लिए
स्पष्टीकरण: BoW शब्दों की गिनती के आधार पर डेटा बनाता है।

793. TF-IDF का उपयोग किसलिए होता है?
A. कैमरा गुणवत्ता बढ़ाने के लिए
B. Rare words को अधिक वज़न देने के लिए
C. स्क्रीन साफ़ करने के लिए
D. इंटरनेट तेज़ करने के लिए
उत्तर: Rare words को अधिक वज़न देने के लिए
स्पष्टीकरण: TF-IDF शब्दों की महत्वता पहचानता है।

794. Word Embedding किसके लिए उपयोग होता है?
A. फोटो एडिटिंग
B. शब्दों को Meaning-based Vector में बदलना
C. स्क्रीन ब्राइटनेस
D. वीडियो रेंडर
उत्तर: शब्दों को Meaning-based Vector में बदलना
स्पष्टीकरण: Word2Vec, GloVe आदि इसका उदाहरण हैं।

795. NLP में Language Translation के लिए कौन-सी तकनीक उपयोग होती है?
A. Neural Machine Translation
B. HDMI
C. USB
D. Screen Filter
उत्तर: Neural Machine Translation
स्पष्टीकरण: यह Translation को अधिक Accurate और Contextual बनाती है।

796. NLP मॉडल मूल्यांकन के लिए कौन-सा Metric उपयोग होता है?
A. Accuracy
B. Pixel Quality
C. Volume
D. Color Density
उत्तर: Accuracy
स्पष्टीकरण: Text Prediction और Classification Accuracy महत्वपूर्ण है।

797. NLP का उपयोग Email Systems में किसलिए होता है?
A. Inbox हटाने के लिए
B. Spam Detection
C. नेटवर्क रीसेट करने के लिए
D. रंग बढ़ाने के लिए
उत्तर: Spam Detection
स्पष्टीकरण: NLP ईमेल की भाषा पहचानकर उसे स्पैम में डालता है।

798. NLP में Machine Translation का उदाहरण कौन-सा है?
A. Google Translate
B. Google Maps
C. VLC
D. WhatsApp
उत्तर: Google Translate
स्पष्टीकरण: यह NLP आधारित Translation System है।

799. NLP का उपयोग किस क्षेत्र में सबसे अधिक किया जाता है?
A. Agriculture
B. Customer Support (Chatbots)
C. Construction
D. Cooking
उत्तर: Customer Support (Chatbots)
स्पष्टीकरण: NLP के जरिए Bots प्राकृतिक भाषा में बात कर पाते हैं।

800. Speech Recognition किस AI क्षेत्र का हिस्सा है?
A. NLP
B. Hacking
C. Painting
D. Animation
उत्तर: NLP
स्पष्टीकरण: Speech Recognition मानव आवाज़ को Text में बदलता है।

801. Transformer Architecture किसने विकसित की?
A. Microsoft
B. Google
C. IBM
D. Meta
उत्तर: Google
स्पष्टीकरण: Google Research ने 2017 में Transformer मॉडल पेश किया।

802. NLP में BERT मॉडल किसके लिए प्रसिद्ध है?
A. Painting
B. Context-based Understanding
C. Email Delete
D. Video Editing
उत्तर: Context-based Understanding
स्पष्टीकरण: BERT शब्दों के आसपास के संदर्भ को समझने की क्षमता रखता है।

803. NLP में Text Summarization किसलिए उपयोग होता है?
A. वीडियो छोटा करने के लिए
B. लंबे Text को छोटे सारांश में बदलने के लिए
C. फोटो compress करने के लिए
D. स्क्रीन zoom करने के लिए
उत्तर: लंबे Text को छोटे सारांश में बदलने के लिए
स्पष्टीकरण: Summarization उपयोगकर्ता का समय बचाता है।

804. NLP में Chatbot किस तकनीक का उपयोग करता है?
A. NLP + ML Algorithms
B. टॉर्च
C. कैलकुलेटर
D. मोटर
उत्तर: NLP + ML Algorithms
स्पष्टीकरण: ये भाषा को समझकर स्वचालित उत्तर देते हैं।

805. NLP में Text Classification किस कार्य में आता है?
A. Email Spam detection
B. केवल गाने सुनने में
C. इंटरनेट स्पीड बढ़ाने में
D. फोटो खींचने में
उत्तर: Email Spam detection
स्पष्टीकरण: Text Classification Document को श्रेणियों में बांटता है।

806. NLP में BLEU Score किसलिए उपयोग होता है?
A. फोटो की गुणवत्ता जांचने के लिए
B. Translation Accuracy मापने के लिए
C. वीडियो Size मापने के लिए
D. Keyboard Test के लिए
उत्तर: Translation Accuracy मापने के लिए
स्पष्टीकरण: BLEU Score Machine Translation की गुणवत्ता मूल्यांकित करता है।

807. NLP में “Text Pre-processing” की आवश्यकता क्यों होती है?
A. Text को सुंदर दिखाने के लिए
B. मॉडल के लिए साफ़ और उचित डेटा तैयार करने के लिए
C. CPU ठंडा करने के लिए
D. मोबाइल चलाने के लिए
उत्तर: मॉडल के लिए साफ़ और उचित डेटा तैयार करने के लिए
स्पष्टीकरण: इसमें Stop words removal, stemming, normalization आदि शामिल होते हैं।

808. NLP में भाषा समझने के लिए कौन-सा मॉडल सबसे आधुनिक है?
A. Transformer Models
B. पुराने Rule-based Models
C. Books
D. TV
उत्तर: Transformer Models
स्पष्टीकरण: GPT, BERT, T5 आदि सभी Transformer-based NLP Models हैं।

809. NLP का उपयोग Social Media Platforms में किसलिए होता है?
A. गेमिंग
B. Automatic Content Moderation
C. Screen Testing
D. Pictures बदलने के लिए
उत्तर: Automatic Content Moderation
स्पष्टीकरण: AI/NLP हानिकारक या अपमानजनक पोस्ट को फ़िल्टर करता है।

810. NLP का भविष्य किस दिशा में जा रहा है?
A. Offline Learning
B. Multilingual AI + Advanced Conversational Models
C. केवल पुराने सिस्टम
D. केवल कीबोर्ड
उत्तर: Multilingual AI + Advanced Conversational Models
स्पष्टीकरण: भविष्य में NLP और भी प्राकृतिक संवाद और बहुभाषी समझ विकसित करेगा।

Machine Learning Basics MCQs

811. Machine Learning (ML) क्या है?
A. मशीन से खाना बनवाना
B. मशीन को डेटा से सीखने और अनुभव के आधार पर सुधार करने की तकनीक
C. मशीन का रंग बदलना
D. Keyboard साफ़ करना
उत्तर: मशीन को डेटा से सीखने और अनुभव के आधार पर सुधार करने की तकनीक
स्पष्टीकरण: ML कंप्यूटर को बिना स्पष्ट प्रोग्रामिंग के सीखने की क्षमता देता है।

812. ML किस क्षेत्र की उपशाखा है?
A. Biology
B. Artificial Intelligence
C. Geography
D. Commerce
उत्तर: Artificial Intelligence
स्पष्टीकरण: ML AI का मुख्य भाग है जो Learning Algorithm पर आधारित है।

813. ML के कितने मुख्य प्रकार होते हैं?
A. 2
B. 3 (Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning)
C. 4
D. 6
उत्तर: 3 (Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning)
स्पष्टीकरण: ML इन तीनों Learning Approaches के आधार पर काम करता है।

814. Supervised Learning में क्या होता है?
A. मशीन को Random डेटा दिया जाता है
B. मशीन को Labeled Data दिया जाता है
C. मशीन खुद घर बनाती है
D. मशीन इंटरनेट चलाती है
उत्तर: मशीन को Labeled Data दिया जाता है
स्पष्टीकरण: Labeled Data से मॉडल सीखता है कि किस इनपुट का आउटपुट क्या है।

815. Unsupervised Learning में किस प्रकार का डेटा उपयोग होता है?
A. Labeled Data
B. Unlabeled Data
C. Only Audio
D. केवल Images
उत्तर: Unlabeled Data
स्पष्टीकरण: इसमें डेटा के पैटर्न बिना लेबल के खोजे जाते हैं।

816. Reinforcement Learning क्या है?
A. गलतियों से सीखना और Rewards के आधार पर निर्णय लेना
B. फोटो बनाना
C. इंटरनेट तेज़ करना
D. स्क्रीन बंद करना
उत्तर: गलतियों से सीखना और Rewards के आधार पर निर्णय लेना
स्पष्टीकरण: RL में Agent ट्रायल-एंड-एरर से सीखता है।

817. Classification किस प्रकार की समस्या है?
A. Supervised Learning
B. Cooking
C. Gaming
D. Cleaning
उत्तर: Supervised Learning
स्पष्टीकरण: Classification में इनपुट को Categories में बांटा जाता है।

818. Regression किसलिए उपयोग होता है?
A. Category बताने के लिए
B. किसी Value का अनुमान लगाने के लिए
C. वीडियो Play करने के लिए
D. स्क्रीन बड़ा करने के लिए
उत्तर: किसी Value का अनुमान लगाने के लिए
स्पष्टीकरण: Regression Continuous output की भविष्यवाणी करता है।

819. Clustering किस प्रकार का कार्य है?
A. Supervised
B. Unsupervised
C. Reinforcement
D. Network
उत्तर: Unsupervised
स्पष्टीकरण: Clustering डेटा को समान समूहों में बाँटता है।

820. ML मॉडल को ट्रेन करने के लिए क्या आवश्यक है?
A. बड़े बैग
B. उच्च गुणवत्ता वाला डेटा
C. Paint Brush
D. Torch
उत्तर: उच्च गुणवत्ता वाला डेटा
स्पष्टीकरण: ML मॉडल का प्रदर्शन Training Data पर निर्भर होता है।

821. Training Data का उपयोग किसलिए होता है?
A. फोटो सेव करने में
B. मॉडल को सीखाने में
C. स्क्रीन काली करने में
D. ब्राउज़र की History हटाने में
उत्तर: मॉडल को सीखाने में
स्पष्टीकरण: Training Data मॉडल की समझ विकसित करता है।

822. Test Data का उपयोग किसलिए किया जाता है?
A. मॉडल को Check और Evaluate करने के लिए
B. मोबाइल चार्ज करने के लिए
C. इंटरनेट बंद करने के लिए
D. Text लिखने के लिए
उत्तर: मॉडल को Check और Evaluate करने के लिए
स्पष्टीकरण: Test set का उपयोग Accuracy और Error जानने के लिए होता है।

823. Overfitting क्या है?
A. मॉडल डेटा को बिल्कुल नहीं सीखता
B. मॉडल Training Data को बहुत अधिक सीख लेता है और नए डेटा पर खराब प्रदर्शन करता है
C. मॉडल तेज़ चलता है
D. मॉडल खाना बनाता है
उत्तर: मॉडल Training Data को बहुत अधिक सीख लेता है और नए डेटा पर खराब प्रदर्शन करता है
स्पष्टीकरण: Overfitting में मॉडल Generalize नहीं कर पाता।

824. Underfitting क्या है?
A. जब मॉडल डेटा को पर्याप्त नहीं सीखता
B. जब मॉडल बहुत तेज़ चलता है
C. जब इंटरनेट बंद होता है
D. जब कंप्यूटर गरम होता है
उत्तर: जब मॉडल डेटा को पर्याप्त नहीं सीखता
स्पष्टीकरण: Underfitting में मॉडल पैटर्न नहीं समझ पाता।

825. ML में Feature क्या होता है?
A. मोबाइल कवर
B. डेटा की महत्वपूर्ण विशेषता
C. फोटो का Filter
D. टीवी की आवाज़
उत्तर: डेटा की महत्वपूर्ण विशेषता
स्पष्टीकरण: Features मॉडल के सीखने का आधार होते हैं।

826. ML में Label क्या होता है?
A. कपड़ों का टैग
B. वास्तविक आउटपुट जिसे मॉडल सीखता है
C. स्क्रीन की ऑप्शन
D. फोटो का Size
उत्तर: वास्तविक आउटपुट जिसे मॉडल सीखता है
स्पष्टीकरण: Label Supervised Learning का हिस्सा है।

827. ML में Algorithm क्या है?
A. TV Remote
B. नियमों/सूत्रों का सेट
C. रंग भरना
D. Game Code
उत्तर: नियमों/सूत्रों का सेट
स्पष्टीकरण: Algorithm मॉडल के कार्यों को तय करता है।

828. Supervised Learning का एक उदाहरण कौन-सा है?
A. K-means
B. Linear Regression
C. Apriori Algorithm
D. Q-Learning
उत्तर: Linear Regression
स्पष्टीकरण: Linear Regression Label आधारित भविष्यवाणियाँ करता है।

829. Unsupervised Learning का उदाहरण कौन-सा है?
A. Random Forest
B. SVM
C. K-means Clustering
D. Logistic Regression
उत्तर: K-means Clustering
स्पष्टीकरण: K-means बिना लेबल वाले डेटा में Groups बनाता है।

830. Reinforcement Learning में किसका उपयोग होता है?
A. Rewards और Penalties
B. Paint Brush
C. Remote
D. TV Channel
उत्तर: Rewards और Penalties
स्पष्टीकरण: RL में Agent को अच्छे कार्य पर Reward और गलत पर Penalty दी जाती है।

831. Machine Learning का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. मशीन को स्वयं सीखना और निर्णय लेना
B. टीवी चलाना
C. फोटो सेव करना
D. स्क्रीन को साफ करना
उत्तर: मशीन को स्वयं सीखना और निर्णय लेना
स्पष्टीकरण: ML बुद्धिमान निर्णय लेने वाले सिस्टम बनाता है।

832. Machine Learning Prediction Quality को क्या कहते हैं?
A. Brightness
B. Accuracy
C. Volume
D. Thread
उत्तर: Accuracy
स्पष्टीकरण: Accuracy परिणामों की सटीकता का माप है।

833. ML मॉडल में Error कम करने के लिए क्या किया जाता है?
A. Training कम किया जाता है
B. अधिक और बेहतर डेटा दिया जाता है
C. कंप्यूटर बंद किया जाता है
D. आवाज़ बढ़ाई जाती है
उत्तर: अधिक और बेहतर डेटा दिया जाता है
स्पष्टीकरण: High-quality Data मॉडल की कार्यक्षमता सुधारता है।

834. ML का उपयोग किस क्षेत्र में होता है?
A. Health
B. Finance
C. Robotics
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: ML हर क्षेत्र में प्रयोग किया जा रहा है।

835. ML में Data Normalization क्यों आवश्यक है?
A. Data सुंदर दिखाने के लिए
B. Different Scale वाले Features को संतुलित रखने के लिए
C. Battery बढ़ाने के लिए
D. File छोटा करने के लिए
उत्तर: Different Scale वाले Features को संतुलित रखने के लिए
स्पष्टीकरण: Normalization Training को तेज़ और अधिक स्थिर बनाता है।

836. ML में Training और Testing के Data को अलग क्यों किया जाता है?
A. ताकि मॉडल को दो बार खाना मिले
B. मॉडल की Generalization क्षमता को Test करने के लिए
C. इंटरनेट तेज़ करने के लिए
D. हार्ड डिस्क साफ करने के लिए
उत्तर: मॉडल की Generalization क्षमता को Test करने के लिए
स्पष्टीकरण: इससे पता चलता है कि मॉडल नए डेटा पर कैसा प्रदर्शन करेगा।

837. ML में Model Evaluation के लिए कौन-सा तरीका प्रयोग होता है?
A. Confusion Matrix
B. Calculator
C. USB
D. Charger
उत्तर: Confusion Matrix
स्पष्टीकरण: Confusion Matrix Classification Model के Performance को दर्शाता है।

838. Reinforcement Learning में “Agent” क्या है?
A. स्पीकर
B. वह इकाई जो Environment में क्रियाएँ करता है
C. टीवी का बटन
D. मोबाइल की मेमोरी
उत्तर: वह इकाई जो Environment में क्रियाएँ करता है
स्पष्टीकरण: Agent Environment से Reward या Penalty पाता है।

839. ML का उपयोग किस काम में नहीं होता?
A. Weather Prediction
B. Spam Detection
C. Cooking Food Manually
D. Fraud Detection
उत्तर: Cooking Food Manually
स्पष्टीकरण: बाकी सभी कार्य ML आधारित हैं।

840. ML का भविष्य किस दिशा में जा रहा है?
A. पुरानी तकनीक
B. AutoML + Explainable AI + High-performance Models
C. केवल छोटे मोबाइल
D. Loud Speakers
उत्तर: AutoML + Explainable AI + High-performance Models
स्पष्टीकरण: ML तेजी से उन्नत और स्वचालित हो रहा है।

Why Artificial Intelligence? MCQs

841. Artificial Intelligence की आवश्यकता क्यों पड़ी?
A. टीवी चलाने के लिए
B. जटिल समस्याओं को तेज़ और सटीक हल करने के लिए
C. मोबाइल का रंग बदलने के लिए
D. इंटरनेट बंद करने के लिए
उत्तर: जटिल समस्याओं को तेज़ और सटीक हल करने के लिए
स्पष्टीकरण: AI बड़े और जटिल डेटा को तेजी से प्रोसेस करके समाधान देता है।

842. AI मानव की किस क्षमता की नकल करता है?
A. चलना
B. सोचना, सीखना और निर्णय लेना
C. खाना बनाना
D. दौड़ना
उत्तर: सोचना, सीखना और निर्णय लेना
स्पष्टीकरण: AI मनुष्य जैसी बुद्धिमत्ता को दोहराने की तकनीक है।

843. AI की आवश्यकता का सबसे बड़ा कारण क्या है?
A. मानव की सीमाएँ
B. कंप्यूटर का रंग
C. टीवी की उम्र
D. मोबाइल की बैटरी
उत्तर: मानव की सीमाएँ
स्पष्टीकरण: AI बड़ी मात्रा में डेटा को मनुष्य से तेज़ विश्लेषित कर सकता है।

844. AI का सबसे बड़ा लाभ क्या है?
A. धीमा काम
B. तेज़, सटीक और निरंतर (24×7) काम
C. सिस्टम बंद करना
D. फोटो बिगाड़ना
उत्तर: तेज़, सटीक और निरंतर (24×7) काम
स्पष्टीकरण: AI बिना थके लगातार कार्य कर सकता है।

845. आज के डिजिटल युग में AI क्यों आवश्यक है?
A. इंटरनेट हटाने के लिए
B. Big Data को समझने और उपयोग करने के लिए
C. गेम बंद करने के लिए
D. टीवी चालू करने के लिए
उत्तर: Big Data को समझने और उपयोग करने के लिए
स्पष्टीकरण: विशाल डेटा को मनुष्य अकेले नहीं समझ सकता, AI मदद करता है।

846. AI व्यवसायों में क्यों आवश्यक हो गया है?
A. कर्मचारी कम करने के लिए
B. कार्यों को स्वचालित कर Efficiency बढ़ाने के लिए
C. कंपनी बंद करने के लिए
D. केवल सजावट के लिए
उत्तर: कार्यों को स्वचालित कर Efficiency बढ़ाने के लिए
स्पष्टीकरण: AI Productivity और Profit दोनों बढ़ाता है।

847. Customer Support में AI का उपयोग किसलिए किया जाता है?
A. फोन तोड़ने के लिए
B. 24×7 तेज़ और सटीक उत्तर देने के लिए
C. संदेश हटाने के लिए
D. इंटरनेट धीमा करने के लिए
उत्तर: 24×7 तेज़ और सटीक उत्तर देने के लिए
स्पष्टीकरण: AI Chatbots तुरंत जवाब देते हैं।

848. Healthcare में AI की आवश्यकता क्यों है?
A. डॉक्टरों को हटाने के लिए
B. तेज़ Diagnosis और Treatment Planning के लिए
C. दवाइयाँ रंगने के लिए
D. अस्पताल बंद करने के लिए
उत्तर: तेज़ Diagnosis और Treatment Planning के लिए
स्पष्टीकरण: AI X-ray/MRI Reports को जल्दी और सटीक जांचता है।

849. AI का उपयोग कौन-सा कार्य आसान बनाता है?
A. डेटा विश्लेषण
B. बैटरियां बनाना
C. जूते धोना
D. कपड़े सुखाना
उत्तर: डेटा विश्लेषण
स्पष्टीकरण: AI डेटा में छिपे पैटर्न आसानी से ढूँढता है।

850. AI क्यों महत्वपूर्ण है?
A. क्योंकि यह गेम खेलता है
B. क्योंकि यह निर्णय लेने में मदद करता है
C. क्योंकि यह हीटर बढ़ाता है
D. क्योंकि यह स्क्रीन बंद करता है
उत्तर: क्योंकि यह निर्णय लेने में मदद करता है
स्पष्टीकरण: AI Decision-Making को तेज़ और बेहतर बनाता है।

851. Industry 4.0 में AI की भूमिका क्या है?
A. मशीनें बंद करना
B. Automation और Smart Systems बनाना
C. फैक्ट्री रंगना
D. Computer Repair
उत्तर: Automation और Smart Systems बनाना
स्पष्टीकरण: Industry 4.0 की मुख्य शक्ति AI ही है।

852. AI मानव की किस कमी को पूरा करता है?
A. मूड स्विंग
B. धीमी गणना और सीमित Data Handling
C. कम नींद
D. खाना खाने की जरूरत
उत्तर: धीमी गणना और सीमित Data Handling
स्पष्टीकरण: AI लाखों डेटा पॉइंट्स को सेकंडों में प्रोसेस करता है।

853. AI का उपयोग परिवहन में क्यों हो रहा है?
A. कार को भारी बनाने के लिए
B. Self-driving और Smart Traffic Control के लिए
C. सड़कें तोड़ने के लिए
D. सड़कें गंदी करने के लिए
उत्तर: Self-driving और Smart Traffic Control के लिए
स्पष्टीकरण: AI सड़कों के डेटा का विश्लेषण करके तय करता है कि वाहन कैसे चलेगा।

854. Cybersecurity में AI क्यों जरूरी है?
A. वायरस फैलाने के लिए
B. असामान्य गतिविधियों का पता लगाने के लिए
C. इंटरनेट बंद करने के लिए
D. फ़ाइलें हटाने के लिए
उत्तर: असामान्य गतिविधियों का पता लगाने के लिए
स्पष्टीकरण: AI तुरंत मौके पर सुरक्षा खतरों की पहचान कर सकता है।

855. AI का उपयोग खेती में क्यों बढ़ रहा है?
A. मिट्टी को साफ करने के लिए
B. फसलों की भविष्यवाणी और गुणवत्ता सुधारने के लिए
C. किसान को गाना सुनाने के लिए
D. खेत का रंग बदलने से
उत्तर: फसलों की भविष्यवाणी और गुणवत्ता सुधारने के लिए
स्पष्टीकरण: AI मौसम, मिट्टी और बीज का विश्लेषण करता है।

856. AI Entertainment में क्यों आवश्यक है?
A. फिल्में खराब करने के लिए
B. Smart Recommendations और VFX सुधारने के लिए
C. टीवी बंद करने के लिए
D. कैमरा हटाने के लिए
उत्तर: Smart Recommendations और VFX सुधारने के लिए
स्पष्टीकरण: AI YouTube/Netflix पर पर्सनल कंटेंट सुझाता है।

857. AI का उपयोग Fraud Detection में कैसे मदद करता है?
A. पैसा खत्म करता है
B. संदिग्ध पैटर्न पहचान कर
C. बैंक बंद करता है
D. अकाउंट लॉक करता है
उत्तर: संदिग्ध पैटर्न पहचान कर
स्पष्टीकरण: AI लेन-देन के पैटर्न का विश्लेषण कर Fraud रोकता है।

858. AI राजनीति/प्रशासन में क्यों जरूरी हो गया है?
A. वोट गिनने में
B. Public डेटा विश्लेषण और नीति बनाने में सहायता
C. चुनाव रद्द करने में
D. मतदाताओं को हटाने में
उत्तर: Public डेटा विश्लेषण और नीति बनाने में सहायता
स्पष्टीकरण: AI बहुत बड़ा सार्वजनिक डेटा सरलता से विश्लेषित कर सकता है।

859. AI का उपयोग समझदारी से निर्णय लेने में कैसे मदद करता है?
A. बिना डेटा के निर्णय देता है
B. बड़े डेटा को पैटर्न में बदलकर
C. मोबाइल का रंग बदलकर
D. इंटरनेट हटाकर
उत्तर: बड़े डेटा को पैटर्न में बदलकर
स्पष्टीकरण: AI डेटा-आधारित Smart Decisions ले सकता है।

860. AI का उपयोग क्यों आवश्यक है जब कार्य बार-बार दोहराने वाले हों?
A. क्योंकि इंसान बोर हो जाता है
B. क्योंकि AI बिना थके लगातार वह काम कर सकता है
C. क्योंकि AI उस काम को मजेदार बना देता है
D. क्योंकि इंसान सो जाता है
उत्तर: क्योंकि AI बिना थके लगातार वह काम कर सकता है
स्पष्टीकरण: Repetitive tasks के लिए AI सबसे उपयुक्त है।

861. AI के बिना आज कौन-सा क्षेत्र प्रभावित होगा?
A. Social Media
B. Smartphones
C. Banking
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: लगभग हर डिजिटल उद्योग AI पर निर्भर है।

862. AI का उपयोग Language Translation में क्यों होता है?
A. किताब कॉपी करने के लिए
B. कई भाषाओं को Context के साथ समझने के लिए
C. स्क्रीन बंद करने के लिए
D. टेक्स्ट Delete करने के लिए
उत्तर: कई भाषाओं को Context के साथ समझने के लिए
स्पष्टीकरण: AI Natural Language को Meaning सहित समझता है।

863. AI संकट (Disasters) में कैसे मदद करता है?
A. तूफ़ान लाने में
B. Disasters की Prediction और Rescue Optimization
C. बादल हटाने में
D. हवा रोकने में
उत्तर: Disasters की Prediction और Rescue Optimization
स्पष्टीकरण: AI भूकंप/बाढ़ का अनुमान और राहत प्रबंधन में मदद करता है।

864. AI क्यों महत्वपूर्ण है Global Competition में?
A. क्योंकि यह गेम तेज़ खेलता है
B. क्योंकि देश AI से आर्थिक और तकनीकी रूप से आगे बढ़ते हैं
C. क्योंकि यह पुस्तकें बदलता है
D. क्योंकि यह Traffic बढ़ाता है
उत्तर: क्योंकि देश AI से आर्थिक और तकनीकी रूप से आगे बढ़ते हैं
स्पष्टीकरण: AI 21वीं सदी की सबसे महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक शक्ति है।

865. AI का उपयोग किस स्थिति में सबसे अधिक फायदेमंद है?
A. जब डेटा कम हो
B. जब निर्णय तेज़ और सटीक चाहिए हों
C. जब कंप्यूटर बंद हो
D. जब मोबाइल गरम हो
उत्तर: जब निर्णय तेज़ और सटीक चाहिए हों
स्पष्टीकरण: AI Decision-Making को Speed और Accuracy देता है।

866. AI की आवश्यकता का कारण कौन-सा है?
A. Complex Data
B. High-speed Decision
C. Automation
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: AI इन सभी जरूरतों को पूरा करता है।

867. AI का उपयोग नई दवाइयाँ (Medicines) बनाने में कैसे होता है?
A. लैब तोड़कर
B. Molecular Patterns का विश्लेषण करके
C. गैस छोड़कर
D. बैक्टीरिया मारकर
उत्तर: Molecular Patterns का विश्लेषण करके
स्पष्टीकरण: AI दवाओं की खोज तेज़ और सटीक बनाता है।

868. AI क्यों आवश्यक है Automation में?
A. क्योंकि यह Things को समझ सकता है
B. क्योंकि यह Manual Work कम करता है
C. क्योंकि यह Sensor की तरह काम करता है
D. क्योंकि यह इंजन तेज़ करता है
उत्तर: क्योंकि यह Manual Work कम करता है
स्पष्टीकरण: AI Automation Productivity बढ़ाता है।

869. AI का सबसे आकर्षक लाभ कौन-सा है?
A. धीमी गति
B. Large-scale Automation
C. Data Delete करना
D. Screen Off करना
उत्तर: Large-scale Automation
स्पष्टीकरण: AI बड़े कार्यों को स्वचालित कर देता है।

870. भविष्य में AI की आवश्यकता क्यों और बढ़ेगी?
A. क्योंकि लोग मोबाइल फेंक देंगे
B. क्योंकि डेटा और डिजिटल सेवाएँ लगातार बढ़ रही हैं
C. क्योंकि कंप्यूटर गायब हो जाएगा
D. क्योंकि टीवी सस्ता होगा
उत्तर: क्योंकि डेटा और डिजिटल सेवाएँ लगातार बढ़ रही हैं
स्पष्टीकरण: डेटा बढ़ने के साथ AI की जरूरत भी और बढ़ती जाएगी।

Goals of Artificial Intelligence MCQs

871. AI का मूल लक्ष्य क्या है?
A. टीवी चलाना
B. मशीनों को मानव जैसी बुद्धिमत्ता और निर्णय क्षमता देना
C. मोबाइल का रंग बदलना
D. कंप्यूटर बंद करना
उत्तर: मशीनों को मानव जैसी बुद्धिमत्ता और निर्णय क्षमता देना
स्पष्टीकरण: AI का मुख्य उद्देश्य मशीनों को मानव सोच की नकल कराना है।

872. AI का एक प्रमुख लक्ष्य “Reasoning” का क्या अर्थ है?
A. टीवी की आवाज़
B. तर्क के आधार पर निर्णय लेना
C. स्क्रीन साफ़ करना
D. गाना सुनना
उत्तर: तर्क के आधार पर निर्णय लेना
स्पष्टीकरण: Reasoning AI को समस्याओं के समाधान में सक्षम बनाता है।

873. AI का महत्वपूर्ण लक्ष्य “Learning” किसे दर्शाता है?
A. मशीन का सोना
B. डेटा से पैटर्न सीखकर सुधार करना
C. स्क्रीन बदलना
D. इंटरनेट हटाना
उत्तर: डेटा से पैटर्न सीखकर सुधार करना
स्पष्टीकरण: AI डेटा से सीखकर अपना प्रदर्शन बेहतर करता है।

874. AI का “Perception” लक्ष्य क्या बताता है?
A. गाना सुनना
B. सेंसर के माध्यम से आसपास की दुनिया को समझना
C. स्क्रीन तोड़ना
D. मोबाइल चलाना
उत्तर: सेंसर के माध्यम से आसपास की दुनिया को समझना
स्पष्टीकरण: Perception में कैमरा, माइक्रोफोन आदि से इनपुट लिया जाता है।

875. AI का उद्देश्य Knowledge Representation क्यों है?
A. ज्ञान को समझकर कंप्यूटर में संरचित रूप में संग्रहीत करने के लिए
B. टीवी show चलाने के लिए
C. फोटो का Size बढ़ाने के लिए
D. स्पीकर चालू करने के लिए
उत्तर: ज्ञान को समझकर कंप्यूटर में संरचित रूप में संग्रहीत करने के लिए
स्पष्टीकरण: Knowledge Representation AI को बेहतर निर्णय लेने योग्य बनाता है।

876. AI का एक लक्ष्य “Planning” किसका प्रतिनिधित्व करता है?
A. सोना
B. भविष्य की क्रियाओं के लिए सही निर्णय क्रम निर्धारित करना
C. स्क्रीन पर दाग लगाना
D. Mobile Reset
उत्तर: भविष्य की क्रियाओं के लिए सही निर्णय क्रम निर्धारित करना
स्पष्टीकरण: Planning से AI भविष्य में किए जाने वाले कार्य तय करता है।

877. AI में “Problem Solving” का क्या अर्थ है?
A. मोबाइल गेम
B. जटिल समस्याओं का समाधान ढूँढना
C. कंप्यूटर बंद करना
D. Text कॉपी करना
उत्तर: जटिल समस्याओं का समाधान ढूँढना
स्पष्टीकरण: Problem-solving AI का सबसे महत्वपूर्ण लक्ष्य है।

878. AI का उद्देश्य “Natural Language Understanding” क्यों है?
A. इंसानों की भाषा समझने के लिए
B. किताब लिखने के लिए
C. फोटो Delete करने के लिए
D. Battery बढ़ाने के लिए
उत्तर: इंसानों की भाषा समझने के लिए
स्पष्टीकरण: NLP AI को User-friendly बनाता है।

879. AI का उद्देश्य “Autonomy” किसे दर्शाता है?
A. रोबोट का वजन बढ़ाना
B. मशीनों का स्वयं निर्णय लेना और स्वतंत्र रूप से कार्य करना
C. कंप्यूटर बंद रखना
D. फोटो एडिटिंग
उत्तर: मशीनों का स्वयं निर्णय लेना और स्वतंत्र रूप से कार्य करना
स्पष्टीकरण: Autonomy AI को Self-operating बनाती है।

880. AI का लक्ष्य Uncertainty Handling क्यों आवश्यक है?
A. क्योंकि दुनिया में सभी बातें निश्चित होती हैं
B. क्योंकि AI को अनिश्चित स्थितियों में भी सही निर्णय लेना होता है
C. क्योंकि इंटरनेट ढ slow होता है
D. क्योंकि मोबाइल गरम होता है
उत्तर: क्योंकि AI को अनिश्चित स्थितियों में भी सही निर्णय लेना होता है
स्पष्टीकरण: AI Probability और Statistics का उपयोग कर अनिश्चितताओं को संभालता है।

881. AI के “Decision Making” लक्ष्य का अर्थ है—
A. गलत बटन दबाना
B. सही विकल्प चुनना और सबसे अच्छा समाधान देना
C. Screen Brightness बढ़ाना
D. Text मिटाना
उत्तर: सही विकल्प चुनना और सबसे अच्छा समाधान देना
स्पष्टीकरण: AI के निर्णय डेटा और तर्क पर आधारित होते हैं।

882. AI के उद्देश्य में “Robotics Control” क्यों शामिल है?
A. रोबोट को नचाने के लिए
B. रोबोट को बुद्धिमानी से चलाने, पकड़ने, और निर्णय दिलाने के लिए
C. रोबोट का रंग बदलने के लिए
D. Remote छिपाने के लिए
उत्तर: रोबोट को बुद्धिमानी से चलाने, पकड़ने, और निर्णय दिलाने के लिए
स्पष्टीकरण: Robotics में AI Autonomous Actions को संभव बनाता है।

883. AI का उद्देश्य “Generalization” किस कारण जरूरी है?
A. हर बार वही डेटा देना
B. नए और अनदेखे डेटा पर भी अच्छा प्रदर्शन करना
C. कंप्यूटर तेज चलाना
D. RAM खाली करना
उत्तर: नए और अनदेखे डेटा पर भी अच्छा प्रदर्शन करना
स्पष्टीकरण: Generalization AI को Real-world Scenario में प्रभावी बनाता है।

884. AI का उद्देश्य “Human-Machine Interaction” क्यों आवश्यक है?
A. ताकि मशीनें इंसानों को समझें
B. ताकि मशीनें गाना सुनें
C. ताकि मशीनें रंग बदलें
D. ताकि मशीनें इंटरनेट चलाएँ
उत्तर: ताकि मशीनें इंसानों को समझें
स्पष्टीकरण: Human-computer interaction AI को उपयोगकर्ता के करीब लाता है।

885. AI के Goals में Creativity क्यों शामिल है?
A. Drawing सीखने के लिए
B. नए आइडिया, डिजाइन और समाधानों को उत्पन्न करने के लिए
C. कंप्यूटर धीमा करने के लिए
D. प्रिंटर रोकने के लिए
उत्तर: नए आइडिया, डिजाइन और समाधानों को उत्पन्न करने के लिए
स्पष्टीकरण: AI अब Creative Content और Solutions भी बना रहा है।

886. AI का उद्देश्य Accuracy बढ़ाना क्यों है?
A. गलतियों को कम करने के लिए
B. कंप्यूटर को भारी करने के लिए
C. Battery down करने के लिए
D. इंटरनेट ऑफ करना
उत्तर: गलतियों को कम करने के लिए
स्पष्टीकरण: AI का एक प्रमुख लक्ष्य Human Errors को कम करना है।

887. AI का लक्ष्य “Adaptability” क्या है?
A. बदलते हालात के अनुसार खुद को बदलना
B. स्क्रीन का Size बदलना
C. Data Delete करना
D. रोशनी कम करना
उत्तर: बदलते हालात के अनुसार खुद को बदलना
स्पष्टीकरण: Adaptive AI Situations के अनुसार अपना व्यवहार बदलता है।

888. AI का सबसे महत्वपूर्ण दीर्घकालिक लक्ष्य क्या माना जाता है?
A. Narrow AI
B. Artificial General Intelligence (AGI)
C. कीबोर्ड बदलना
D. वीडियो बनाना
उत्तर: Artificial General Intelligence (AGI)
स्पष्टीकरण: AGI मानव जैसी सभी क्षेत्रों की बुद्धिमत्ता रखने का लक्ष्य है।

889. AI का उद्देश्य “Efficiency” बढ़ाना किस तरह मदद करता है?
A. काम धीमा करके
B. कम समय में अधिक और बेहतर काम करके
C. कंप्यूटर बंद करके
D. RAM हटाकर
उत्तर: कम समय में अधिक और बेहतर काम करके
स्पष्टीकरण: AI Performance और Productivity बढ़ाता है।

890. AI का लक्ष्य “Automation” क्यों आवश्यक है?
A. क्योंकि यह बिना मानव हस्तक्षेप के कार्य करता है
B. क्योंकि यह मोबाइल बंद करता है
C. क्योंकि यह कैमरा हटाता है
D. क्योंकि यह नेटवर्क तोड़ता है
उत्तर: क्योंकि यह बिना मानव हस्तक्षेप के कार्य करता है
स्पष्टीकरण: Automation AI का मूल उद्देश्य है—कार्य को स्वतः कराना।

891. AI का उद्देश्य Error Reduction क्यों है?
A. क्योंकि इंसान गलती नहीं करता
B. क्योंकि मशीनें नियमों के अनुसार सटीकता से काम करती हैं
C. क्योंकि AI टीवी देखता है
D. क्योंकि AI माउस चलाता है
उत्तर: क्योंकि मशीनें नियमों के अनुसार सटीकता से काम करती हैं
स्पष्टीकरण: AI Human Errors को काफी कम करता है।

892. AI का लक्ष्य “Data-driven Decisions” क्यों महत्वपूर्ण है?
A. क्योंकि Data गलत होता है
B. निर्णय तथ्यों और पैटर्न पर आधारित होते हैं
C. रंग सुंदर लगता है
D. इसलिए कि किताबें कम छपें
उत्तर: निर्णय तथ्यों और पैटर्न पर आधारित होते हैं
स्पष्टीकरण: AI तर्क और डेटा पर आधारित फैसले लेता है।

893. AI का उद्देश्य “Safety and Security” क्यों है?
A. Cyber हमलों को बढ़ाने के लिए
B. खतरों की भविष्यवाणी और रोकथाम करने के लिए
C. इंटरनेट हटाने के लिए
D. CCTV बंद करने के लिए
उत्तर: खतरों की भविष्यवाणी और रोकथाम करने के लिए
स्पष्टीकरण: AI सुरक्षा प्रणालियों को अधिक सुरक्षित और कुशल बनाता है।

894. AI के Goals में Personalization क्यों शामिल है?
A. सभी के लिए एक जैसा परिणाम
B. प्रत्येक उपयोगकर्ता के अनुसार अनुभव देना
C. वेबसाइट बंद करना
D. मोबाइल लटकाना
उत्तर: प्रत्येक उपयोगकर्ता के अनुसार अनुभव देना
स्पष्टीकरण: AI User Behavior के अनुसार Personalized Suggestions देता है।

895. AI का उद्देश्य “Robustness” क्यों आवश्यक है?
A. Noise वाले डेटा और कठिन परिस्थिति में भी सही परिणाम देना
B. कंप्यूटर भारी करना
C. स्क्रीन सफेद दिखाना
D. Voice बढ़ाना
उत्तर: Noise वाले डेटा और कठिन परिस्थिति में भी सही परिणाम देना
स्पष्टीकरण: Robust AI चुनौतीपूर्ण माहौल में भी अच्छा काम करता है।

896. AI का लक्ष्य “Scalability” किसे दर्शाता है?
A. छोटे सिस्टम तक सीमित
B. बड़े स्तर पर आसानी से काम करने की क्षमता
C. टीवी बढ़ाना
D. आवाज़ कम करना
उत्तर: बड़े स्तर पर आसानी से काम करने की क्षमता
स्पष्टीकरण: AI को बड़े डेटा और बड़े कामों में भी प्रभावी होना चाहिए।

897. AI का उद्देश्य “Interaction Capability” किसलिए है?
A. मशीनों को Users से बेहतर संवाद के लिए
B. टीवी चलाने के लिए
C. स्क्रीन उतारने के लिए
D. फाइलें हटाने के लिए
उत्तर: मशीनों को Users से बेहतर संवाद के लिए
स्पष्टीकरण: AI का लक्ष्य अधिक Natural Interaction बनाना है।

898. AI का लक्ष्य “Optimization” किसका प्रतिनिधित्व करता है?
A. गलत Process चुनना
B. संसाधनों का अधिकतम और कुशल उपयोग
C. फाइलें छिपाना
D. बिजली बंद करना
उत्तर: संसाधनों का अधिकतम और कुशल उपयोग
स्पष्टीकरण: Optimization Productivity और Efficiency बढ़ाता है।

899. AI के Goals में “Predictive Capability” क्यों महत्वपूर्ण है?
A. क्योंकि भविष्य का अनुमान काम नहीं आता
B. क्योंकि यह आने वाली घटनाओं का सटीक अनुमान लगा सकता है
C. क्योंकि यह स्क्रीन बड़ी करता है
D. क्योंकि यह तस्वीरें रंगता है
उत्तर: क्योंकि यह आने वाली घटनाओं का सटीक अनुमान लगा सकता है
स्पष्टीकरण: Forecasting AI का एक शक्तिशाली लक्ष्य है।

900. AI का समग्र अंतिम लक्ष्य क्या है?
A. मानव जैसी Super-Intelligent Systems बनाना
B. टीवी बंद करना
C. स्क्रीन साफ़ करना
D. PDF बनाना
उत्तर: मानव जैसी Super-Intelligent Systems बनाना
स्पष्टीकरण: AI का अंतिम उद्देश्य ऐसे सिस्टम बनाना है जो मनुष्य से भी अधिक बुद्धिमान हों।

Ethics of Artificial Intelligence MCQs

901. AI Ethics का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. मशीन को तेज़ चलाना
B. AI का सुरक्षित, जिम्मेदार और न्यायसंगत उपयोग सुनिश्चित करना
C. कंप्यूटर बंद करना
D. मोबाइल तेज़ करना
उत्तर: AI का सुरक्षित, जिम्मेदार और न्यायसंगत उपयोग सुनिश्चित करना
स्पष्टीकरण: AI Ethics यह तय करता है कि AI समाज पर सकारात्मक प्रभाव डाले।

902. AI में Bias का अर्थ क्या है?
A. तेज़ इंटरनेट
B. पक्षपाती या असमान निर्णय
C. स्क्रीन चमक
D. रंग बदलना
उत्तर: पक्षपाती या असमान निर्णय
स्पष्टीकरण: यदि Training Data पक्षपाती हो, तो AI भी Partial Decisions देता है।

903. AI में Fairness क्यों महत्वपूर्ण है?
A. सभी को एक जैसा व्यवहार मिले
B. मोबाइल न लटके
C. आवाज़ बढ़े
D. स्क्रीन बड़ी दिखे
उत्तर: सभी को एक जैसा व्यवहार मिले
स्पष्टीकरण: AI का निर्णय जाति, लिंग, धर्म या क्षेत्र के आधार पर न बदले।

904. AI में Transparency का क्या अर्थ है?
A. स्क्रीन साफ़ करना
B. AI कैसे निर्णय ले रहा है, यह स्पष्ट होना
C. मोबाइल की Light बढ़ाना
D. आवाज़ कम करना
उत्तर: AI कैसे निर्णय ले रहा है, यह स्पष्ट होना
स्पष्टीकरण: लोगों को पता होना चाहिए कि AI का निर्णय किस आधार पर है।

905. Explainable AI (XAI) क्यों आवश्यक है?
A. AI को मनोरंजक बनाने के लिए
B. AI के निर्णय को इंसान समझ सके
C. AI को सुनने के लिए
D. Notification बंद करने के लिए
उत्तर: AI के निर्णय को इंसान समझ सके
स्पष्टीकरण: XAI AI मॉडल की कार्यप्रणाली को स्पष्ट करता है।

906. AI Privacy Issue का मुख्य कारण क्या है?
A. AI बहुत धीरे चलता है
B. AI बहुत अधिक व्यक्तिगत डेटा एकत्र करता है
C. AI गर्म हो जाता है
D. AI स्क्रीन तोड़ता है
उत्तर: AI बहुत अधिक व्यक्तिगत डेटा एकत्र करता है
स्पष्टीकरण: AI Models User Data का बड़े पैमाने पर विश्लेषण करते हैं।

907. AI का गलत उपयोग किसे बढ़ावा दे सकता है?
A. Fake Videos और Deepfakes
B. खाना
C. इंटरनेट चार्जिंग
D. TV गेम
उत्तर: Fake Videos और Deepfakes
स्पष्टीकरण: Deepfake तकनीक गलत सूचना फैलाने में उपयोग हो सकती है।

908. AI में Accountability क्यों आवश्यक है?
A. ताकि गलती होने पर जिम्मेदार तय हो सके
B. स्क्रीन टूटे
C. रोबोट तेज़ चले
D. आवाज़ बंद हो
उत्तर: ताकि गलती होने पर जिम्मेदार तय हो सके
स्पष्टीकरण: AI के गलत निर्णय पर जवाबदेही तय करना जरूरी है।

909. AI Ethics में “Safety” किसकी ओर संकेत करता है?
A. इंटरनेट तेज़
B. AI मानव को नुकसान न पहुँचाए
C. धूप कम
D. डेटा Delete
उत्तर: AI मानव को नुकसान न पहुँचाए
स्पष्टीकरण: AI का उपयोग सुरक्षित वातावरण में होना चाहिए।

910. Autonomous Weapons किस Ethical Issue से जुड़े हैं?
A. Mobile Battery
B. Human Control के बिना निर्णय लेना
C. मौसम
D. रोशनी
उत्तर: Human Control के बिना निर्णय लेना
स्पष्टीकरण: हथियारों में AI का उपयोग अत्यंत संवेदनशील विषय है।

911. AI में Data Protection क्यों आवश्यक है?
A. Memory बढ़ाने के लिए
B. यूजर की निजी जानकारी सुरक्षित रखने के लिए
C. स्क्रीन को साफ़ रखने के लिए
D. आवाज़ तेज़ करने के लिए
उत्तर: यूजर की निजी जानकारी सुरक्षित रखने के लिए
स्पष्टीकरण: AI अक्सर Sensitive Personal Data का उपयोग करता है।

912. AI-आधारित Hiring Systems में सबसे बड़ा Ethical Risk क्या है?
A. Uniform
B. Bias (पक्षपात)
C. Computer Size
D. Memory
उत्तर: Bias (पक्षपात)
स्पष्टीकरण: AI गलत या असमान भर्ती निर्णय दे सकता है।

913. AI का उपयोग Monitoring में होने से किस Ethical समस्या का खतरा है?
A. तेज़ हुई स्क्रीन
B. Mass Surveillance
C. Brightness
D. Keyboard
उत्तर: Mass Surveillance
स्पष्टीकरण: बड़े पैमाने पर निगरानी Privacy का उल्लंघन कर सकती है।

914. AI Ethics में “Human Oversight” क्यों जरूरी है?
A. इंसान गाना सुने
B. ताकि AI गलत निर्णय न ले सके
C. स्क्रीन चमके
D. आवाज़ हो
उत्तर: ताकि AI गलत निर्णय न ले सके
स्पष्टीकरण: AI हमेशा मनुष्य के नियंत्रण में होना चाहिए।

915. AI में Discrimination कब होता है?
A. जब AI सही परिणाम दे
B. जब AI किसी समूह के साथ असमान व्यवहार करे
C. जब इंटरनेट तेज़ हो
D. जब स्क्रीन बड़ी हो
उत्तर: जब AI किसी समूह के साथ असमान व्यवहार करे
स्पष्टीकरण: Discrimination अनैतिक और हानिकारक है।

916. AI की विश्वसनीयता (Reliability) क्यों आवश्यक है?
A. ताकि AI रात में सो सके
B. ताकि AI लगातार सही और स्थिर परिणाम दे सके
C. ताकि AI रंग बदले
D. ताकि AI ज्यादा गाने बजाए
उत्तर: ताकि AI लगातार सही और स्थिर परिणाम दे सके
स्पष्टीकरण: Reliability AI Performance की नींव है।

917. Ethical AI में Consent किसलिए जरूरी है?
A. Data Collection से पहले उपयोगकर्ता की अनुमति लेने के लिए
B. स्क्रीन को ऑन रखने के लिए
C. मोबाइल की ब्राइटनेस बढ़ाने के लिए
D. TV चलाने के लिए
उत्तर: Data Collection से पहले उपयोगकर्ता की अनुमति लेने के लिए
स्पष्टीकरण: Users को पता होना चाहिए कि उनका डेटा कैसे उपयोग होगा।

918. AI में “Security Risk” कब बढ़ जाता है?
A. जब AI बिना सुरक्षा प्रोटोकॉल के उपयोग हो
B. जब फोन चार्ज हो
C. जब रोशनी हो
D. जब गेम चले
उत्तर: जब AI बिना सुरक्षा प्रोटोकॉल के उपयोग हो
स्पष्टीकरण: AI साइबर हमलों के लिए कमजोर हो सकता है।

919. Ethical AI में “Inclusiveness” का क्या अर्थ है?
A. सभी को समान अवसर और लाभ देना
B. केवल कुछ लोगों को लाभ देना
C. TV का volume बढ़ाना
D. स्क्रीन ऑफ करना
उत्तर: सभी को समान अवसर और लाभ देना
स्पष्टीकरण: AI समाज के सभी वर्गों को समान रूप से लाभ दे।

920. AI समाज के लिए हानिकारक कब हो सकता है?
A. जब इसका गलत उद्देश्यों में उपयोग किया जाए
B. जब स्क्रीन चमके
C. जब मोबाइल घूमे
D. जब आवाज़ बढ़े
उत्तर: जब इसका गलत उद्देश्यों में उपयोग किया जाए
स्पष्टीकरण: AI का दुरुपयोग खतरनाक हो सकता है।

921. Ethical AI के लिए कौन-सी बात अनिवार्य है?
A. Transparency
B. Speed
C. Loudness
D. Brightness
उत्तर: Transparency
स्पष्टीकरण: AI के निर्णय खुले और स्पष्ट होने चाहिए।

922. AI Ethics में “Responsibility” का अर्थ क्या है?
A. AI धीमा चले
B. AI से होने वाली गलतियों का जिम्मा तय होना
C. स्क्रीन बड़ी हो
D. रंग बदले
उत्तर: AI से होने वाली गलतियों का जिम्मा तय होना
स्पष्टीकरण: जिम्मेदारी तय न होने पर नुकसान बढ़ सकता है।

923. AI का उपयोग Election Campaign में किस Ethical जोखिम को बढ़ाता है?
A. मशीन गर्म
B. Misinformation और Customized Propaganda
C. बैटरी कम
D. स्क्रीन टूटना
उत्तर: Misinformation और Customized Propaganda
स्पष्टीकरण: AI मतदाताओं को प्रभावित कर सकता है।

924. Ethical AI में “Human-Centric Design” किसे दर्शाता है?
A. AI मनुष्य के हित में बनाया जाए
B. AI रोबोट के लिए बनाया जाए
C. AI केवल फैक्ट्री में रखा जाए
D. AI को छुपाया जाए
उत्तर: AI मनुष्य के हित में बनाया जाए
स्पष्टीकरण: AI का डिजाइन मानव मूल्य और सुरक्षा पर आधारित होना चाहिए।

925. Deepfake तकनीक Ethical Issue क्यों है?
A. क्योंकि यह कैमरा बंद कर देता है
B. क्योंकि यह झूठी वीडियो बनाकर भ्रम फैला सकती है
C. क्योंकि यह टीवी चला सकता है
D. क्योंकि यह खेल दिखाता है
उत्तर: क्योंकि यह झूठी वीडियो बनाकर भ्रम फैला सकती है
स्पष्टीकरण: Deepfakes गलत सूचना और ब्लैकमेलिंग जैसी समस्याएँ पैदा कर सकती हैं।

926. AI Ethics का सबसे महत्वपूर्ण सिद्धांत कौन-सा है?
A. Safety
B. Loudness
C. Brightness
D. Gaming
उत्तर: Safety
स्पष्टीकरण: AI का विकास और उपयोग सुरक्षित होना जरूरी है।

927. Ethical AI में “No Harm Principle” क्या है?
A. AI किसी को नुकसान न पहुँचाए
B. स्क्रीन कम चमकाए
C. मोबाइल ठंडा करे
D. रंग बदल दे
उत्तर: AI किसी को नुकसान न पहुँचाए
स्पष्टीकरण: यह AI का बुनियादी Ethical Principle है।

928. AI में “Manipulation Risk” कब बढ़ता है?
A. जब AI User की मानसिकता और व्यवहार को प्रभावित करे
B. जब स्क्रीन छोटी हो
C. जब इंटरनेट तेज़ हो
D. जब कर्सर घूमे
उत्तर: जब AI User की मानसिकता और व्यवहार को प्रभावित करे
स्पष्टीकरण: AI Targeted Ads व Manipulation कर सकता है।

929. Ethical AI का उद्देश्य समाज में क्या बढ़ावा देना है?
A. अराजकता
B. विश्वास (Trust)
C. स्क्रीन ब्रेक
D. वॉल्यूम
उत्तर: विश्वास (Trust)
स्पष्टीकरण: AI पर समाज का भरोसा Ethical Design से बढ़ता है।

930. AI Ethics का व्यापक उद्देश्य क्या है?
A. AI को समाज के लिए सुरक्षित, निष्पक्ष और लाभदायक बनाना
B. AI से गेम तेज़ खेलवाना
C. AI से स्क्रीन बदलना
D. AI से टीवी चलवाना
उत्तर: AI को समाज के लिए सुरक्षित, निष्पक्ष और लाभदायक बनाना
स्पष्टीकरण: Ethical AI समाज पर सकारात्मक प्रभाव डालती है।

Advantages of Artificial Intelligence MCQs

931. AI का सबसे बड़ा लाभ क्या है?
A. धीमी गति
B. तेज़ और सटीक निर्णय लेने की क्षमता
C. मोबाइल बंद करना
D. टीवी चलाना
उत्तर: तेज़ और सटीक निर्णय लेने की क्षमता
स्पष्टीकरण: AI डेटा का विश्लेषण करके अत्यंत सटीक निर्णय लेता है।

932. AI 24×7 काम कर सकता है, यह किस लाभ का संकेत है?
A. थकान न होना
B. बैटरी गिरना
C. स्क्रीन गर्म होना
D. इंटरनेट बंद होना
उत्तर: थकान न होना
स्पष्टीकरण: AI मशीनें इंसानों की तरह थकती नहीं हैं।

933. AI का उपयोग जटिल कार्यों में क्यों महत्वपूर्ण है?
A. क्योंकि AI मजेदार है
B. क्योंकि AI विशाल डेटा को आसानी से संभाल सकता है
C. क्योंकि AI खाना बना सकता है
D. क्योंकि AI रंग बदलता है
उत्तर: क्योंकि AI विशाल डेटा को आसानी से संभाल सकता है
स्पष्टीकरण: AI Big Data को प्रोसेस कर कठिन समस्याओं को हल करता है।

934. AI का कौन-सा लाभ स्वास्थ्य क्षेत्र में दिखाई देता है?
A. दवाई के ढक्कन खोलना
B. तेज़ Diagnosis और बेहतर Treatment
C. अस्पताल के दरवाजे खटखटाना
D. डॉक्टर को मोबाइल देना
उत्तर: तेज़ Diagnosis और बेहतर Treatment
स्पष्टीकरण: AI रोगों का विश्लेषण जल्दी और सटीक करता है।

935. AI की सटीकता बढ़ने से कौन-सा क्षेत्र सबसे अधिक लाभान्वित होता है?
A. Agriculture
B. Manufacturing
C. Banking
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: AI Accuracy सभी उद्योगों में Productivity बढ़ाती है।

936. AI का एक बड़ा लाभ Automation क्यों है?
A. Smartphone लटक जाता है
B. AI मानव हस्तक्षेप के बिना काम कर सकता है
C. AI बहुत गर्म होता है
D. AI धीमा चलाता है
उत्तर: AI मानव हस्तक्षेप के बिना काम कर सकता है
स्पष्टीकरण: AI Repetitive और Routine Tasks स्वचालित कर देता है।

937. AI की मदद से Customer Support कैसे बेहतर होता है?
A. Chatbots 24×7 त्वरित सहायता देते हैं
B. यूजर को कॉल काट देते हैं
C. फोन बंद कर देते हैं
D. स्क्रीन बदलते हैं
उत्तर: Chatbots 24×7 त्वरित सहायता देते हैं
स्पष्टीकरण: AI चैटबॉट्स उपयोगकर्ता के प्रश्नों का तुरंत उत्तर देते हैं।

938. AI में Productivity बढ़ने का कारण क्या है?
A. AI कभी गलत नहीं होता
B. AI तेज़ गति से लगातार काम करता है
C. AI स्क्रीन बदलता है
D. AI रंग बढ़ाता है
उत्तर: AI तेज़ गति से लगातार काम करता है
स्पष्टीकरण: AI तेज़ और निरंतर काम करने के लिए जाना जाता है।

939. AI का उपयोग अर्थव्यवस्था में कैसे लाभ देता है?
A. कंपनियाँ बंद हो जाती हैं
B. AI लागत घटाता है और दक्षता बढ़ाता है
C. मजदूर गायब हो जाते हैं
D. पैसा उड़ जाता है
उत्तर: AI लागत घटाता है और दक्षता बढ़ाता है
स्पष्टीकरण: AI Automation से कंपनियों के खर्च कम होते हैं।

940. AI Cybersecurity में क्यों लाभदायक है?
A. AI वायरस बनाता है
B. AI असामान्य गतिविधियों को तुरंत पहचान सकता है
C. AI इंटरनेट हटाता है
D. AI स्क्रीन तोड़ता है
उत्तर: AI असामान्य गतिविधियों को तुरंत पहचान सकता है
स्पष्टीकरण: AI Threat Detection में अत्यंत तेज़ है।

941. Transport में AI का उपयोग किस लाभ के कारण बढ़ रहा है?
A. सड़क ऊँची करना
B. Self-driving वाहन और ट्रैफिक नियंत्रण
C. कार को भारी करना
D. सड़क तोड़ना
उत्तर: Self-driving वाहन और ट्रैफिक नियंत्रण
स्पष्टीकरण: AI से ड्राइविंग सुरक्षित और सुचारु होती है।

942. Education में AI का लाभ क्या है?
A. किताबें छुपाना
B. Personalized Learning Experience
C. स्कूल बंद करना
D. होमवर्क हटाना
उत्तर: Personalized Learning Experience
स्पष्टीकरण: AI छात्रों के स्तर के अनुसार सामग्री प्रदान करता है।

943. AI का उपयोग योजनाएँ बनाने में कैसा लाभ देता है?
A. योजनाएँ खराब होती हैं
B. AI डेटा आधारित सही निर्णय देता है
C. AI पहले टीवी ऑन करता है
D. AI Notes Delete करता है
उत्तर: AI डेटा आधारित सही निर्णय देता है
स्पष्टीकरण: AI Planning Systems Decision-Making को बेहतर बनाते हैं।

944. AI Emotion Analysis किस लाभ से जुड़ा है?
A. फोन की वॉल्यूम देखना
B. उपभोक्ता की भावनाओं को समझना
C. स्क्रीन बंद करना
D. मोबाइल तोड़ना
उत्तर: उपभोक्ता की भावनाओं को समझना
स्पष्टीकरण: Sentiment Analysis कंपनियों को ग्राहकों के अनुभव समझने में मदद करता है।

945. AI का उपयोग Fraud Detection में क्यों लाभकारी है?
A. AI बैंक GPS देखता है
B. AI संदिग्ध पैटर्न को पहचान लेता है
C. AI पैसे खा जाता है
D. AI अकाउंट बंद करता है
उत्तर: AI संदिग्ध पैटर्न को पहचान लेता है
स्पष्टीकरण: AI लेन-देन का विश्लेषण कर Fraud रोकता है।

946. AI का एक मजबूत लाभ “High Accuracy” क्यों है?
A. AI सो नहीं सकता
B. AI नियम आधारित और पैटर्न आधारित काम करता है
C. AI पानी पीता है
D. AI गाना गाता है
उत्तर: AI नियम आधारित और पैटर्न आधारित काम करता है
स्पष्टीकरण: AI Algorithms इंसानों से अधिक सटीकता प्रदान करते हैं।

947. AI का उपयोग मौसम पूर्वानुमान में क्यों बढ़ रहा है?
A. AI आकाश देखता है
B. AI विशाल डेटा को तेज़ी से विश्लेषित करता है
C. AI बारिश करवाता है
D. AI सूरज छुपाता है
उत्तर: AI विशाल डेटा को तेज़ी से विश्लेषित करता है
स्पष्टीकरण: Weather predictions AI से और अधिक Accurate होते हैं।

948. Manufacturing में AI का मुख्य लाभ क्या है?
A. मशीनें एक ही जगह रुक जाती हैं
B. Robots उत्पादन तेज़ और सुरक्षित करते हैं
C. फैक्ट्री बंद होती है
D. बिजली कटती है
उत्तर: Robots उत्पादन तेज़ और सुरक्षित करते हैं
स्पष्टीकरण: AI-समर्थित Robots Industry 4.0 का केंद्र हैं।

949. AI की Learning Speed का लाभ क्या है?
A. AI जल्दी बोर हो जाता है
B. AI नया डेटा पाकर अपने Decision बेहतर करता है
C. AI इंटरनेट धीमा करता है
D. AI स्क्रीन बदल देता है
उत्तर: AI नया डेटा पाकर अपने Decision बेहतर करता है
स्पष्टीकरण: AI लगातार सीखते हुए सुधार करता है।

950. AI का उपयोग Financial Sector में क्यों लाभदायक है?
A. बैंक बंद करता है
B. Risk Analysis और Stock Prediction कर सकता है
C. ATM छुपाता है
D. पैसा छुपाता है
उत्तर: Risk Analysis और Stock Prediction कर सकता है
स्पष्टीकरण: AI वित्तीय निर्णयों में Accuracy बढ़ाता है।

951. AI Multi-tasking में कैसे लाभ देता है?
A. AI एक ही काम बार-बार करता है
B. AI एक साथ कई कार्य बिना गलती के करता है
C. AI सिस्टम बंद कर देता है
D. AI फाइलें Delete करता है
उत्तर: AI एक साथ कई कार्य बिना गलती के करता है
स्पष्टीकरण: AI Parallel Processing में सक्षम है।

952. AI का लाभ यह है कि वह “Consistency” कैसे दिखाता है?
A. हमेशा एक जैसा Output देता है
B. रोज़ Output बदलता है
C. Output Random देता है
D. Output नकारात्मक देता है
उत्तर: हमेशा एक जैसा Output देता है
स्पष्टीकरण: AI मानव की तरह Mood पर आधारित नहीं होता।

953. Logistics में AI का लाभ क्या है?
A. गाड़ियों को रोकना
B. तेज़ डिलीवरी और रूट Optimization
C. सड़कें बंद करना
D. टोल बढ़ाना
उत्तर: तेज़ डिलीवरी और रूट Optimization
स्पष्टीकरण: AI Delivery Routes को Efficient बनाता है।

954. AI Agriculture में कैसे लाभ देता है?
A. खेत में फोटो खिंचवाता है
B. फसल स्वास्थ्य का विश्लेषण करता है
C. मिट्टी हटाता है
D. पौधे गिराता है
उत्तर: फसल स्वास्थ्य का विश्लेषण करता है
स्पष्टीकरण: AI मिट्टी, पानी और मौसम को समझकर पैदावार बढ़ाता है।

955. AI का उपयोग Social Media में किस लाभ के लिए होता है?
A. वीडियो Delete
B. Personalized Recommendations
C. स्क्रीन हिलाना
D. आवाज़ बढ़ाना
उत्तर: Personalized Recommendations
स्पष्टीकरण: AI User Behavior के अनुसार Content सुझाता है।

956. AI का उपयोग E-commerce में क्यों लाभकारी है?
A. स्टॉक छुपाना
B. ग्राहक को सही Products सुझाना
C. सस्ता इंटरनेट
D. वेबसाइट ब्लॉक करना
उत्तर: ग्राहक को सही Products सुझाना
स्पष्टीकरण: AI सुझावों से बिक्री बढ़ती है।

957. AI का उपयोग Quality Control में कैसे लाभदायक है?
A. उत्पाद तोड़ता है
B. दोषों को पहचानकर खराब उत्पाद बाहर निकाल देता है
C. उत्पाद छुपाता है
D. रंग बदलता है
उत्तर: दोषों को पहचानकर खराब उत्पाद बाहर निकाल देता है
स्पष्टीकरण: AI Vision Systems उत्पादों की जाँच करते हैं।

958. AI Autonomous Systems में क्यों लाभकारी है?
A. क्योंकि AI टीवी on करता है
B. क्योंकि AI स्वयं निर्णय लेकर काम करता है
C. क्योंकि AI खाना खाता है
D. क्योंकि AI स्क्रीन हटाता है
उत्तर: क्योंकि AI स्वयं निर्णय लेकर काम करता है
स्पष्टीकरण: Autonomous Cars, Drones आदि AI से काम करते हैं।

959. AI का उपयोग Crime Prediction में कैसे लाभ देता है?
A. अपराध बढ़ाता है
B. संदिग्ध व्यवहारों और Patterns का विश्लेषण करता है
C. पुलिस स्टेशन बंद करता है
D. गाड़ी रोकता है
उत्तर: संदिग्ध व्यवहारों और Patterns का विश्लेषण करता है
स्पष्टीकरण: AI Predictive Policing में सहायक है।

960. AI का व्यापक लाभ क्या माना जाता है?
A. Social Media बंद करना
B. तेज़, सटीक, स्वचालित और डेटा-आधारित निर्णय
C. कंप्यूटर बंद करना
D. इंटरनेट हटाना
उत्तर: तेज़, सटीक, स्वचालित और डेटा-आधारित निर्णय
स्पष्टीकरण: AI का मुख्य लाभ विभिन्न क्षेत्रों में Efficiency और Accuracy बढ़ाना है।

Disadvantages of Artificial Intelligence MCQs

961. AI का सबसे बड़ा नुकसान क्या है?
A. AI बहुत सस्ता है
B. AI मानव नौकरियाँ कम कर सकता है
C. AI टीवी बंद करता है
D. AI रंग बदलता है
उत्तर: AI मानव नौकरियाँ कम कर सकता है
स्पष्टीकरण: Automation कई क्षेत्रों में मानव श्रमिकों की जगह ले सकता है।

962. AI का उपयोग महंगा क्यों माना जाता है?
A. क्योंकि AI मुफ्त में मिलता है
B. क्योंकि AI सिस्टम बनाना और मेंटेन करना खर्चीला है
C. क्योंकि AI कम बिजली खाता है
D. क्योंकि AI हल्का होता है
उत्तर: क्योंकि AI सिस्टम बनाना और मेंटेन करना खर्चीला है
स्पष्टीकरण: AI Development में High-end Hardware, Data और Experts की आवश्यकता होती है।

963. AI की कमी “Human Emotion” से संबंधित क्यों है?
A. क्योंकि AI बहुत हंसता है
B. क्योंकि AI मानव भावनाओं को सही तरह नहीं समझ सकता
C. क्योंकि AI रोता है
D. क्योंकि AI बोलता नहीं
उत्तर: क्योंकि AI मानव भावनाओं को सही तरह नहीं समझ सकता
स्पष्टीकरण: AI का व्यवहार भावनात्मक दृष्टि से सीमित होता है।

964. AI में Bias कैसे नुकसान पहुंचाता है?
A. AI तेज़ हो जाता है
B. AI पक्षपाती निर्णय दे सकता है
C. AI टीवी तेज़ करता है
D. AI स्क्रीन छोटा करता है
उत्तर: AI पक्षपाती निर्णय दे सकता है
स्पष्टीकरण: यदि Training Data पक्षपाती है, तो AI गलत निर्णय दे सकता है।

965. AI पर अत्यधिक निर्भरता का नुकसान क्या है?
A. मानव अधिक बुद्धिमान हो जाता है
B. इंसान सोचने की क्षमता खो सकता है
C. कंप्यूटर ठंडा हो जाता है
D. आवाज़ तेज़ होती है
उत्तर: इंसान सोचने की क्षमता खो सकता है
स्पष्टीकरण: AI Dependency से Human Creativity और Critical Thinking घट सकती है।

966. AI का उपयोग सुरक्षा के लिए खतरनाक कब हो जाता है?
A. जब AI रोबोट साफ़ करता है
B. जब Autonomous Weapons मनुष्य से बाहर निर्णय लेते हैं
C. जब AI चार्ज होता है
D. जब AI सो जाता है
उत्तर: जब Autonomous Weapons मनुष्य से बाहर निर्णय लेते हैं
स्पष्टीकरण: AI हथियार मानव नियंत्रण से बाहर हो सकते हैं।

967. AI का एक नुकसान यह है कि यह—
A. हमेशा सही निर्णय देता है
B. Data Privacy को खतरा पहुँचाता है
C. इंटरनेट की स्पीड बढ़ाता है
D. टीवी को सुधारता है
उत्तर: Data Privacy को खतरा पहुँचाता है
स्पष्टीकरण: AI Systems अधिक Personal Data का उपयोग करते हैं।

968. AI के कारण कौन-सी Ethical समस्या बढ़ती है?
A. Battery Backup
B. Deepfake और गलत सूचना
C. Screen Casting
D. Charging
उत्तर: Deepfake और गलत सूचना
स्पष्टीकरण: AI द्वारा Fake Videos और Misinformation आसानी से बनाई जा सकती है।

969. AI की एक बड़ी कमी यह है कि—
A. AI बहुत स्वादिष्ट खाना बनाता है
B. AI Creativity स्वयं नहीं कर सकता
C. AI लोगों से बात नहीं करता
D. AI मशीनें रंगीन हैं
उत्तर: AI Creativity स्वयं नहीं कर सकता
स्पष्टीकरण: AI के पास स्वयं का रचनात्मक तर्क या भावना नहीं होती।

970. AI में Error Handling क्यों मुश्किल है?
A. क्योंकि AI खेलता है
B. क्योंकि AI के निर्णय को समझना कठिन होता है
C. क्योंकि AI स्क्रीन बंद करता है
D. क्योंकि AI बैटरी खत्म करता है
उत्तर: क्योंकि AI के निर्णय को समझना कठिन होता है
स्पष्टीकरण: “Black Box Models” की वजह से AI के निर्णय को Explain करना मुश्किल है।

971. AI Systems अक्सर—
A. Perfect होते हैं
B. बड़े Data पर Depend रहते हैं
C. बिना डेटा के काम करते हैं
D. बिना बिजली के चलते हैं
उत्तर: बड़े Data पर Depend रहते हैं
स्पष्टीकरण: AI Models को Accurate चलेने के लिए Huge Datasets की आवश्यकता होती है।

972. AI का एक तकनीकी नुकसान क्या है?
A. कमजोर हार्डवेयर से भी काम चल जाता है
B. Training में अत्यधिक Computing Power लगती है
C. AI ठंडा रहता है
D. AI स्क्रीन की सफाई करता है
उत्तर: Training में अत्यधिक Computing Power लगती है
स्पष्टीकरण: AI Training GPU/TPU जैसी महंगी तकनीकें मांगता है।

973. AI का उपयोग बेरोजगारी कैसे बढ़ाता है?
A. लोग काम छोड़ देते हैं
B. Automation मानव नौकरियों को बदल देता है
C. स्क्रीन बंद होती है
D. सिस्टम खराब होता है
उत्तर: Automation मानव नौकरियों को बदल देता है
स्पष्टीकरण: कई उद्योगों में Robot और AI इंसानों की जगह ले सकते हैं।

974. AI की कमी “No Original Thought” क्यों मानी जाती है?
A. क्योंकि AI बहुत बोलता है
B. क्योंकि AI डेटा पर निर्भर है, खुद से सोच नहीं सकता
C. क्योंकि AI जल्दी सो जाता है
D. क्योंकि AI कहानियाँ सुनता है
उत्तर: क्योंकि AI डेटा पर निर्भर है, खुद से सोच नहीं सकता
स्पष्टीकरण: AI इंसानों की तरह कल्पना और अनुभव आधारित निर्णय नहीं लेता।

975. AI में Emotional Intelligence की कमी का परिणाम क्या है?
A. AI बेहतर रिश्ते बना देता है
B. AI ग्राहकों की भावनाओं को सही नहीं समझता
C. AI ताली बजाता है
D. AI रोबोट को खुश करता है
उत्तर: AI ग्राहकों की भावनाओं को सही नहीं समझता
स्पष्टीकरण: Customer Support और Decision-Making में यह एक कमजोरी है।

976. AI Training Data गलत होने पर क्या नुकसान होता है?
A. मॉडल सही चलता है
B. मॉडल गलत और भेदभावपूर्ण परिणाम देता है
C. मॉडल नाचता है
D. मॉडल स्क्रीन छापता है
उत्तर: मॉडल गलत और भेदभावपूर्ण परिणाम देता है
स्पष्टीकरण: Garbage-in Garbage-out ML का मूल सिद्धांत है।

977. AI Cyber Attacks के लिए महत्वपूर्ण क्यों है?
A. क्योंकि AI Hackers की मदद करता है
B. क्योंकि AI Systems में कमजोरियाँ होती हैं
C. क्योंकि AI स्क्रीन बंद करता है
D. क्योंकि AI तेज़ डिलीवरी करता है
उत्तर: क्योंकि AI Systems में कमजोरियाँ होती हैं
स्पष्टीकरण: AI Models Data Poisoning और Adversarial Attacks के प्रति संवेदनशील हैं।

978. AI की कमी “High Maintenance” क्यों है?
A. AI Dust Proof है
B. AI के Maintenance में समय और धन दोनों लगता है
C. AI खुद ठीक हो जाता है
D. AI कभी खराब नहीं होता
उत्तर: AI के Maintenance में समय और धन दोनों लगता है
स्पष्टीकरण: AI Systems को लगातार Update और Monitor करना पड़ता है।

979. AI मानव अधिकारों के लिए खतरा कब बन सकता है?
A. जब AI चाय बनाए
B. जब AI Mass Surveillance में उपयोग हो
C. जब AI गाने सुन ले
D. जब AI चार्ज हो
उत्तर: जब AI Mass Surveillance में उपयोग हो
स्पष्टीकरण: AI बड़े पैमाने पर लोगों की निगरानी कर Privacy तोड़ सकता है।

980. AI का उपयोग अपराध बढ़ने में कैसे योगदान दे सकता है?
A. अपराधियों को पकड़ सकता है
B. AI Deepfake और Automation से Cybercrime आसान हो सकता है
C. AI पुलिस बना देता है
D. AI चोरी रोक देता है
उत्तर: AI Deepfake और Automation से Cybercrime आसान हो सकता है
स्पष्टीकरण: गलत हाथों में AI अपराध बढ़ा सकता है।

981. AI में Training Data की कमी का सबसे बड़ा नुकसान क्या है?
A. मॉडल तेज़ बनता है
B. मॉडल Overfitting या Wrong Predictions करता है
C. मॉडल Perfect होता है
D. मॉडल उड़ता है
उत्तर: मॉडल Overfitting या Wrong Predictions करता है
स्पष्टीकरण: कम डेटा से मॉडल सही सीख नहीं पाता।

982. AI का एक बड़ा सामाजिक नुकसान क्या है?
A. समाज सुरक्षित हो जाता है
B. Digital Divide बढ़ जाता है
C. सबको समान सुविधा मिलती है
D. इंटरनेट फ्री हो जाता है
उत्तर: Digital Divide बढ़ जाता है
स्पष्टीकरण: AI-आधारित तकनीकों तक पहुँच सभी के लिए समान नहीं है।

983. AI का उपयोग गलत जानकारी फैलाने में किस रूप में सबसे अधिक होता है?
A. Deepfake
B. Hardcopy
C. Scanning
D. Printing
उत्तर: Deepfake
स्पष्टीकरण: Deepfake वीडियो गलत सूचना तेजी से फैला सकती हैं।

984. AI Systems भावनाओं को क्यों नहीं समझ पाते?
A. क्योंकि उनके पास दिल नहीं है
B. क्योंकि वे केवल डेटा और पैटर्न पर आधारित होते हैं
C. क्योंकि वे मोबाइल पर चलते हैं
D. क्योंकि वे गाने सुनते हैं
उत्तर: क्योंकि वे केवल डेटा और पैटर्न पर आधारित होते हैं
स्पष्टीकरण: AI Emotional Context समझने में कमजोर है।

985. AI का गलत उपयोग समाज के लिए कब खतरनाक है?
A. जब AI Painting करे
B. जब AI Weapons, Manipulation या Cybercrime में लगे
C. जब AI Maths करे
D. जब AI पढ़ाई करे
उत्तर: जब AI Weapons, Manipulation या Cybercrime में लगे
स्पष्टीकरण: AI का दुरुपयोग सामाजिक और राष्ट्रीय सुरक्षा को खतरे में डालता है।

986. AI को Error-Free System क्यों नहीं माना जा सकता?
A. क्योंकि यह हमेशा सोता रहता है
B. क्योंकि इसकी Accuracy 100% नहीं होती
C. क्योंकि AI गर्म होता है
D. क्योंकि AI पानी पीता है
उत्तर: क्योंकि इसकी Accuracy 100% नहीं होती
स्पष्टीकरण: AI भी गलत Predictions कर सकता है।

987. AI के उपयोग से कौन-सी नैतिक समस्या उत्पन्न हो सकती है?
A. खाना कम बनता है
B. Bias और Unfair Decisions
C. पानी कम होता है
D. आवाज़ बढ़ती है
उत्तर: Bias और Unfair Decisions
स्पष्टीकरण: AI के निर्णय मानव समूहों के लिए अन्यायपूर्ण हो सकते हैं।

988. AI के उपयोग का एक तकनीकी नुकसान क्या है?
A. Low Storage
B. High Energy Consumption
C. Zero Electricity
D. No Memory
उत्तर: High Energy Consumption
स्पष्टीकरण: AI Model Training में अत्यधिक ऊर्जा खर्च होती है।

989. AI Systems पर Control खोने का खतरा क्यों होता है?
A. क्योंकि AI सूरज देखता है
B. क्योंकि AI Autonomous Decisions ले सकता है
C. क्योंकि AI बहुत छोटा है
D. क्योंकि AI Battery खाता है
उत्तर: क्योंकि AI Autonomous Decisions ले सकता है
स्पष्टीकरण: AI अपने निर्णय खुद लेने में सक्षम होने से जोखिम बढ़ता है।

990. AI का समग्र नुकसान क्या माना जाता है?
A. लागत कम और Accuracy अधिक
B. नौकरी का खतरा, Privacy हानि, Data Risk और नैतिक समस्याएँ
C. बहुत स्वादिष्ट खाना बनाना
D. स्क्रीन साफ़ करना
उत्तर: नौकरी का खतरा, Privacy हानि, Data Risk और नैतिक समस्याएँ
स्पष्टीकरण: AI के कई सामाजिक, नैतिक और तकनीकी नुकसान हैं।

Characteristics of Artificial Intelligence MCQs

991. AI की सबसे महत्वपूर्ण विशेषता क्या मानी जाती है?
A. खाना बनाना
B. सीखना (Learning Ability)
C. फोन चार्ज करना
D. स्क्रीन चमकाना
उत्तर: सीखना (Learning Ability)
स्पष्टीकरण: AI डेटा से सीखकर अपने प्रदर्शन में निरंतर सुधार करता है।

992. AI की “Reasoning Ability” का अर्थ क्या है?
A. टीवी देखना
B. तार्किक निर्णय लेना
C. मोबाइल गिराना
D. फोन ऑन करना
उत्तर: तार्किक निर्णय लेना
स्पष्टीकरण: AI उपलब्ध जानकारी के आधार पर तर्कपूर्ण समाधान ढूँढ सकता है।

993. AI की कौन-सी विशेषता नई परिस्थितियों में खुद को बदलने की क्षमता दर्शाती है?
A. Decoration
B. Adaptability
C. Resizing
D. Painting
उत्तर: Adaptability
स्पष्टीकरण: AI बदलते हालात के अनुसार अपना व्यवहार बदल सकता है।

994. AI में “Automation” किस विशेषता को दर्शाता है?
A. स्वयं से कार्य करने की क्षमता
B. फोटो खींचना
C. स्क्रीन बंद करना
D. इंटरनेट का रंग बदलना
उत्तर: स्वयं से कार्य करने की क्षमता
स्पष्टीकरण: AI बिना मानव हस्तक्षेप के कार्य कर सकता है।

995. AI की कौन-सी विशेषता इसे बड़े डेटा को समझने में सक्षम बनाती है?
A. Big Eyes
B. Data Handling क्षमता
C. Screen Brightness
D. Voice Control
उत्तर: Data Handling क्षमता
स्पष्टीकरण: AI विशाल डेटा को प्रोसेस कर पैटर्न निकाल सकता है।

996. AI में Perception का क्या अर्थ है?
A. स्क्रीन देखना
B. सेंसर, कैमरा और साउंड से आसपास की दुनिया को समझना
C. मोबाइल की धूल हटाना
D. आवाज़ बढ़ाना
उत्तर: सेंसर, कैमरा और साउंड से आसपास की दुनिया को समझना
स्पष्टीकरण: Perception से AI विज़ुअल और ऑडियो डेटा पहचानता है।

997. AI की कौन-सी विशेषता इसे प्राकृतिक भाषा समझने में सक्षम बनाती है?
A. Painting Tools
B. Natural Language Processing (NLP)
C. Keyboard Layout
D. Sound Mixer
उत्तर: Natural Language Processing (NLP)
स्पष्टीकरण: NLP की मदद से AI मनुष्य की भाषा को समझता है।

998. AI की लगातार समान परिणाम देने की विशेषता क्या कहलाती है?
A. Random Output
B. Consistency
C. Volume Control
D. Auto Brightness
उत्तर: Consistency
स्पष्टीकरण: AI समान परिस्थितियों में एक जैसा Output देता है।

999. AI की कौन-सी विशेषता उसे गलतियों से सीखने में मदद करती है?
A. Repeating
B. Feedback Mechanism
C. Coloring
D. Resetting
उत्तर: Feedback Mechanism
स्पष्टीकरण: Feedback AI को सुधार और सीखने में सहायता करता है।

1000. AI की Decision-Making विशेषता किस पर आधारित होती है?
A. Random Guess
B. Data और Logic
C. Screen Brightness
D. Colour Effects
उत्तर: Data और Logic
स्पष्टीकरण: AI डेटा विश्लेषण और तार्किक मॉडलों पर आधारित निर्णय लेता है।

1001. AI की Knowledge Representation विशेषता किसलिए होती है?
A. किताबें छुपाने के लिए
B. ज्ञान को संरचित रूप में प्रस्तुत करने के लिए
C. स्क्रीन मोड़ने के लिए
D. आवाज़ बढ़ाने के लिए
उत्तर: ज्ञान को संरचित रूप में प्रस्तुत करने के लिए
स्पष्टीकरण: इससे AI बेहतर निर्णय और समस्या समाधान कर पाता है।

1002. AI की कौन-सी विशेषता उसे नई समस्याओं को हल करने योग्य बनाती है?
A. Plasticity
B. Problem-Solving Ability
C. Video Editing
D. Sound Mixing
उत्तर: Problem-Solving Ability
स्पष्टीकरण: AI जटिल और विश्लेषणात्मक समस्याएँ हल कर सकता है।

1003. AI की कौन-सी विशेषता रोबोट को स्वतः कार्य करने में मदद करती है?
A. Auto Shutdown
B. Autonomy
C. Auto Rotate
D. Auto Bright
उत्तर: Autonomy
स्पष्टीकरण: Autonomy से मशीनें बिना इंसान के कार्य कर सकती हैं।

1004. AI की “Speed & Efficiency” किस क्षमता को दर्शाती है?
A. हर काम धीमे करना
B. तेज़ी से निरंतर काम करना
C. स्क्रीन फ्रीज करना
D. आवाज़ कम करना
उत्तर: तेज़ी से निरंतर काम करना
स्पष्टीकरण: AI इंसान की तुलना में बहुत तेज़ है।

1005. AI की कौन-सी विशेषता इसे समय के साथ बेहतर बनाती है?
A. Forgetting
B. Continuous Learning
C. Slow Processing
D. Random Guessing
उत्तर: Continuous Learning
स्पष्टीकरण: AI नए डेटा से सीखकर अपने परिणाम सुधारता है।

1006. AI की ‘Scalability’ का क्या अर्थ है?
A. छोटे स्तर पर काम करना
B. बड़े स्तर पर भी आसानी से काम करना
C. स्क्रीन छोटा करना
D. आवाज़ बढ़ाना
उत्तर: बड़े स्तर पर भी आसानी से काम करना
स्पष्टीकरण: AI बड़े डेटा और बड़े कार्य में भी प्रभावी रहता है।

1007. AI की Predictive Capability किसलिए उपयोग होती है?
A. भविष्य की समस्याओं का अंदाज़ा लगाने के लिए
B. स्क्रीन बंद करने के लिए
C. कैमरा ऑन करने के लिए
D. आवाज़ बढ़ाने के लिए
उत्तर: भविष्य की समस्याओं का अंदाज़ा लगाने के लिए
स्पष्टीकरण: AI Data Trends देखकर Prediction करता है।

1008. AI की कौन-सी विशेषता इसका सबसे उन्नत रूप दर्शाती है?
A. AGI (Artificial General Intelligence)
B. Keyboard Intelligence
C. Mouse Learning
D. Printer Vision
उत्तर: AGI (Artificial General Intelligence)
स्पष्टीकरण: AGI का लक्ष्य मानव की सभी क्षमताएं स्वतः सीखना है।

1009. AI की कौन-सी विशेषता Real-time काम करने में सक्षम बनाती है?
A. Paint Tools
B. Real-time Processing
C. Audio Filtering
D. Color Optimization
उत्तर: Real-time Processing
स्पष्टीकरण: AI लाइव डेटा को तुरंत प्रोसेस कर निर्णय लेता है।

1010. AI की कौन-सी विशेषता इसे मनुष्य के साथ बेहतर संवाद करने देती है?
A. Noise Creation
B. Human-Computer Interaction
C. Screen Lock
D. Color Mode
उत्तर: Human-Computer Interaction
स्पष्टीकरण: AI Natural Language और Gestures समझ सकता है।

1011. AI का कौन-सा गुण इसे गलतियों को कम करने में सक्षम बनाता है?
A. Pattern Recognition
B. Colour Editing
C. Timer
D. Screen Zoom
उत्तर: Pattern Recognition
स्पष्टीकरण: AI पैटर्न पहचानकर सटीक परिणाम देता है।

1012. AI की कौन-सी विशेषता इसे स्वयं ठीक होने में मदद करती है?
A. Self Healing
B. Self Designing
C. Self Running
D. Self Painting
उत्तर: Self Healing
स्पष्टीकरण: कुछ AI Systems Errors को Detect कर Auto-Fix करते हैं।

1013. AI की कौन-सी विशेषता Intelligence को बढ़ाती है?
A. Data-driven Approach
B. Screen Zoom
C. Brushing
D. Playing
उत्तर: Data-driven Approach
स्पष्टीकरण: AI निर्णय ठोस डेटा के आधार पर लेता है।

1014. कौन-सी विशेषता AI को Multi-tasking में सक्षम बनाती है?
A. Parallel Processing
B. Sleep Mode
C. Stop Mode
D. Audio Mode
उत्तर: Parallel Processing
स्पष्टीकरण: AI एक साथ कई कार्य कर सकता है।

1015. AI की Flexible Problem Solving किससे संभव है?
A. Hardcoded Logic
B. Heuristics और Learning
C. Screen Rotation
D. Auto Delete
उत्तर: Heuristics और Learning
स्पष्टीकरण: AI नई तकनीकों का उपयोग कर समस्याओं का समाधान करता है।

1016. AI की “Memory Utilization” किसके लिए ज़रूरी है?
A. Keyboard दबाने के लिए
B. डेटा और Patterns को स्टोर करने के लिए
C. स्क्रीन बंद करने के लिए
D. ब्राइटनेस रखकर
उत्तर: डेटा और Patterns को स्टोर करने के लिए
स्पष्टीकरण: AI की Memory पिछले अनुभवों को रखती है।

1017. कौन-सी विशेषता AI को भावनात्मक डेटा समझने में मदद करती है?
A. Audio Mixer
B. Affective Computing
C. Screen Filter
D. Colour Tone
उत्तर: Affective Computing
स्पष्टीकरण: यह Emotion Detection के लिए उपयोग होता है।

1018. AI की Robustness का अर्थ क्या है?
A. गलती होते ही बंद हो जाना
B. कठिन स्थिति में भी सही परिणाम देना
C. स्क्रीन टाइम बढ़ाना
D. फाइलें छुपाना
उत्तर: कठिन स्थिति में भी सही परिणाम देना
स्पष्टीकरण: Robust AI Noise वाले डेटा में भी अच्छा काम करता है।

1019. AI की कौन-सी विशेषता इसे Self-improvement में सक्षम बनाती है?
A. Manual Update
B. Learning Algorithms
C. Screen On
D. Auto Rotate
उत्तर: Learning Algorithms
स्पष्टीकरण: AI Algorithms निरंतर सीखकर बेहतर बनते हैं।

1020. AI की सबसे प्रमुख समग्र विशेषता क्या मानी जाती है?
A. Colour Recognition
B. Human-like Intelligence
C. Keyboard Automation
D. Volume Testing
उत्तर: Human-like Intelligence
स्पष्टीकरण: AI का मूल उद्देश्य मानव जैसी बुद्धिमत्ता को मशीनों में लाना है।

AI in Robotics MCQs

1021. Robotics में AI का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. रोबोट को रंगना
B. रोबोट को बुद्धिमानी से निर्णय लेने योग्य बनाना
C. रोबोट को भारी बनाना
D. रोबोट की बैटरी कम करना
उत्तर: रोबोट को बुद्धिमानी से निर्णय लेने योग्य बनाना
स्पष्टीकरण: AI रोबोट को सोचने, समझने और स्वचालित कार्य करने की क्षमता देता है।

1022. Robotics में Perception किसके लिए उपयोग होता है?
A. फोटो एडिट करने के लिए
B. कैमरा, सेंसर और वातावरण को समझने के लिए
C. इंटरनेट चलाने के लिए
D. मोबाइल जोड़ने के लिए
उत्तर: कैमरा, सेंसर और वातावरण को समझने के लिए
स्पष्टीकरण: Perception रोबोट को आसपास की दुनिया को पहचानने में मदद करता है।

1023. AI आधारित रोबोट किस प्रकार का कार्य कर सकते हैं?
A. केवल टीवी देखना
B. स्वचालित निर्णय लेना
C. केवल खाना पकाना
D. केवल गाना सुनना
उत्तर: स्वचालित निर्णय लेना
स्पष्टीकरण: AI रोबोट को स्थिति अनुसार निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।

1024. Robotics में “Actuation” का अर्थ है—
A. रोबोट की स्क्रीन ऑन करना
B. मोटर्स की मदद से शारीरिक मूवमेंट
C. मोबाइल का चार्ज
D. रोबोट को बंद करना
उत्तर: मोटर्स की मदद से शारीरिक मूवमेंट
स्पष्टीकरण: Actuators रोबोट के पूरे शरीर को नियंत्रित करते हैं।

1025. Autonomous Robots किस क्षमता पर आधारित होते हैं?
A. Remote Control
B. AI-आधारित Self-decision
C. केवल बैटरी
D. केवल स्क्रीन
उत्तर: AI-आधारित Self-decision
स्पष्टीकरण: Autonomous Robots इंसान के बिना स्वतः कार्य करते हैं।

1026. Robotics में AI का उपयोग किस तकनीक से होता है?
A. NLP
B. Computer Vision
C. Painting Tools
D. Mobile Apps
उत्तर: Computer Vision
स्पष्टीकरण: Computer Vision रोबोट को वस्तुओं और वातावरण को पहचानने में मदद करता है।

1027. Robotics में Machine Learning का उपयोग किसलिए होता है?
A. स्क्रीन बदलने के लिए
B. रोबोट को अनुभव से सीखाने के लिए
C. मोटर निकालने के लिए
D. बिजली काटने के लिए
उत्तर: रोबोट को अनुभव से सीखाने के लिए
स्पष्टीकरण: ML रोबोट को लगातार बेहतर कार्य करना सिखाता है।

1028. Humanoid Robots की मुख्य विशेषता क्या है?
A. पानी पीना
B. मानव जैसी आकृति और गतिविधियाँ
C. रंग बदलना
D. उड़ना
उत्तर: मानव जैसी आकृति और गतिविधियाँ
स्पष्टीकरण: Humanoid Robots मानव की तरह चल सकते हैं और भावनाएँ दर्शा सकते हैं।

1029. Robotics में Path Planning क्या है?
A. मोबाइल चार्जिंग
B. रोबोट के मार्ग का स्वचालित निर्धारण
C. स्क्रीन बंद करना
D. फोटो एडिट करना
उत्तर: रोबोट के मार्ग का स्वचालित निर्धारण
स्पष्टीकरण: AI रोबोट को सुरक्षित और तेज़ मार्ग चुनने में मदद करता है।

1030. Industrial Robots AI का उपयोग किसलिए करते हैं?
A. मशीनें बंद करने के लिए
B. सटीक और तेज़ उत्पादन के लिए
C. स्क्रीन खोलने के लिए
D. धूप कम करने के लिए
उत्तर: सटीक और तेज़ उत्पादन के लिए
स्पष्टीकरण: AI Robotics Assembly Lines में Accuracy बढ़ाता है।

1031. AI-सक्षम Robots किस प्रकार की सीख का उपयोग करते हैं?
A. Reinforcement Learning
B. Cooking Learning
C. Screen Learning
D. Colour Learning
उत्तर: Reinforcement Learning
स्पष्टीकरण: रोबोट Reward और Penalty से सीखते हैं।

1032. Robot Vision आधारित AI किसके लिए उपयोग होता है?
A. रोबोट को सोने के लिए
B. वस्तुओं को पहचानने और ट्रैक करने के लिए
C. स्क्रीन साफ़ करने के लिए
D. गाने सुनने के लिए
उत्तर: वस्तुओं को पहचानने और ट्रैक करने के लिए
स्पष्टीकरण: इसका उपयोग कार, ड्रोन और फैक्ट्री रोबोट में होता है।

1033. रोबोट का सेंसर किसका इनपुट लेता है?
A. Only water
B. वातावरण का डेटा जैसे रोशनी, तापमान, आवाज़
C. टीवी का Remote
D. Screen Brightness
उत्तर: वातावरण का डेटा जैसे रोशनी, तापमान, आवाज़
स्पष्टीकरण: Sensors AI Robot को Environment की जानकारी देते हैं।

1034. Robotics में AI का उपयोग Navigation में कैसे होता है?
A. रोबोट गाना सुनता है
B. रोबोट अपने मार्ग को खुद ढूँढता है
C. रोबोट बंद हो जाता है
D. रोबोट घूमता रहता है
उत्तर: रोबोट अपने मार्ग को खुद ढूँढता है
स्पष्टीकरण: AI Robot Invisible Barriers पहचान सकता है।

1035. Surgical Robots किस तकनीक पर आधारित होते हैं?
A. AI + Computer Vision
B. TV Display
C. Video Game Script
D. Mouse Control
उत्तर: AI + Computer Vision
स्पष्टीकरण: AI-सक्षम Robots सर्जरी को अधिक सटीक बनाते हैं।

1036. Robotics में AI का उपयोग Emotion Detection में किसलिए होता है?
A. स्क्रीन बदलने के लिए
B. मनुष्य के चेहरे के भाव समझने के लिए
C. वीडियो बंद करने के लिए
D. गेम चलाने के लिए
उत्तर: मनुष्य के चेहरे के भाव समझने के लिए
स्पष्टीकरण: AI Facial Expressions को पहचान सकता है।

1037. AI Robots का सबसे महत्वपूर्ण लाभ क्या है?
A. झूठा डेटा देना
B. खतरनाक कार्यों को सुरक्षित रूप से करना
C. इंटरनेट हटाना
D. स्क्रीन फाड़ना
उत्तर: खतरनाक कार्यों को सुरक्षित रूप से करना
स्पष्टीकरण: AI Robots माइनिंग, स्पेस और बम निष्क्रिय करने में उपयोग होते हैं।

1038. Robotics में AI “Manipulation” किस कार्य से जुड़ा है?
A. वस्तुओं को पकड़ना, उठाना, घुमाना
B. टीवी चलाना
C. वीडियो चलाना
D. स्क्रीन टच करना
उत्तर: वस्तुओं को पकड़ना, उठाना, घुमाना
स्पष्टीकरण: AI रोबोट की सटीक पकड़ और मूवमेंट को नियंत्रित करता है।

1039. AI-enabled Robots किस उद्देश्य से डेटा इकट्ठा करते हैं?
A. खाना बनाने के लिए
B. निर्णय और सीखने के लिए
C. चार्जिंग बढ़ाने के लिए
D. स्क्रीन बदलने के लिए
उत्तर: निर्णय और सीखने के लिए
स्पष्टीकरण: डेटा Robot की Learning Process सुधारता है।

1040. AI Robots मनुष्यों की सहायता कैसे करते हैं?
A. TV बंद करते हैं
B. कठिन, खतरनाक और थकाऊ काम करते हैं
C. Mobile छुपाते हैं
D. स्क्रीन मोड़ते हैं
उत्तर: कठिन, खतरनाक और थकाऊ काम करते हैं
स्पष्टीकरण: AI Robots सुरक्षित रूप से Heavy और Hazardous Work करते हैं।

1041. Humanoid Robot के उदाहरण में कौन आता है?
A. Roomba Vacuum
B. Sophia Robot
C. Mixer Grinder
D. Smart Bulb
उत्तर: Sophia Robot
स्पष्टीकरण: Sophia एक AI-सक्षम Human-like Robot है।

1042. AI Robotics का कौन सा क्षेत्र Space Exploration में उपयोग होता है?
A. Keyboard Control
B. Autonomous Rover Navigation
C. Mouse Click
D. Browser Render
उत्तर: Autonomous Rover Navigation
स्पष्टीकरण: मंगल रोवर्स AI से स्वयं अपना मार्ग ढूँढते हैं।

1043. Robotics में AI का उपयोग Production Line में क्यों किया जाता है?
A. उत्पादन धीमा करने के लिए
B. उत्पादन तेज़ और बिना गलती के करने के लिए
C. फैक्ट्री बंद करने के लिए
D. लाइट बदलने के लिए
उत्तर: उत्पादन तेज़ और बिना गलती के करने के लिए
स्पष्टीकरण: AI Robots सटीकता बढ़ाते हैं।

1044. AI Robot की “Cognitive Ability” क्या होती है?
A. सोचने और तर्क करने की क्षमता
B. स्क्रीन बदलने की क्षमता
C. कीबोर्ड दबाने की क्षमता
D. पानी पीने की क्षमता
उत्तर: सोचने और तर्क करने की क्षमता
स्पष्टीकरण: Cognitive AI मानसिक कार्यों को मशीनों में लाता है।

1045. Robotics में AI का उपयोग Cleaning Robots में कैसे होता है?
A. रोबोट को नचाने में
B. वातावरण स्कैन कर स्मार्ट तरीके से सफाई करने में
C. मोबाइल बंद करने में
D. रसोई खोलने में
उत्तर: वातावरण स्कैन कर स्मार्ट तरीके से सफाई करने में
स्पष्टीकरण: AI Vacuum Robots रास्ता खुद तय करते हैं।

1046. रोबोट के Mapping (मानचित्र बनाने) के लिए कौन-सी तकनीक उपयोग होती है?
A. SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
B. USB Mapping
C. Colour Mapping
D. Mirror Mapping
उत्तर: SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
स्पष्टीकरण: SLAM रोबोट को नक्शा बनाने और अपनी स्थिति पहचानने में मदद करता है।

1047. Robotics में AI की सबसे बड़ी चुनौती क्या है?
A. Balance रखना
B. Human-like Interaction
C. Colour Change
D. Brightness
उत्तर: Human-like Interaction
स्पष्टीकरण: रोबोट को इंसानी इशारों और संकेतों को सही समझना कठिन होता है।

1048. AI Robots स्वास्थ्य सेवाओं में कैसे मदद करते हैं?
A. मरीजों को परेशान कर
B. Monitoring, Surgery Assistance और Data विश्लेषण करके
C. अस्पताल रंगकर
D. दवाइयाँ छुपाकर
उत्तर: Monitoring, Surgery Assistance और Data विश्लेषण करके
स्पष्टीकरण: AI Robots Healthcare को तेज़ और सटीक बनाते हैं।

1049. AI Robotics का उपयोग किस उद्योग में सबसे अधिक हो रहा है?
A. Agriculture
B. Manufacturing
C. Fashion
D. Music
उत्तर: Manufacturing
स्पष्टीकरण: ऑटोमेशन और रोबोटिक्स फैक्ट्रियों में मुख्य भूमिका निभाते हैं।

1050. AI in Robotics का भविष्य किस दिशा में जा रहा है?
A. Old Robots
B. Fully Autonomous Intelligent Robots
C. Wired Robots
D. Static Robots
उत्तर: Fully Autonomous Intelligent Robots
स्पष्टीकरण: भविष्य में रोबोट और अधिक Self-learning व Self-working होंगे।

AI vs ML vs DL MCQs

1051. AI, ML और DL का सही संबंध कौन दर्शाता है?
A. तीनों अलग-अलग तकनीकें हैं
B. ML AI का हिस्सा है और DL ML का हिस्सा है
C. AI ML का हिस्सा है
D. DL AI को नियंत्रित करता है
उत्तर: ML AI का हिस्सा है और DL ML का हिस्सा है
स्पष्टीकरण: AI सबसे बड़ा क्षेत्र है, जिसमें ML शामिल है और ML के अंदर Deep Learning स्थित है।

1052. AI का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. कीबोर्ड तेज़ करना
B. मशीन को मानव जैसी बुद्धिमत्ता देना
C. स्क्रीन का रंग बदलना
D. फोटो एडिट करना
उत्तर: मशीन को मानव जैसी बुद्धिमत्ता देना
स्पष्टीकरण: AI मनुष्य की सोच, सीखने और निर्णय लेने की क्षमता का अनुकरण करता है।

1053. Machine Learning का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. टीवी चलाना
B. डेटा से सीखकर भविष्यवाणी करना
C. स्क्रीन हिलाना
D. कीबोर्ड साफ़ करना
उत्तर: डेटा से सीखकर भविष्यवाणी करना
स्पष्टीकरण: ML का फोकस मशीन को अनुभव से सीखाना है।

1054. Deep Learning में किस प्रकार के मॉडल उपयोग होते हैं?
A. Rule-based models
B. Neural Networks
C. Spreadsheet Formulas
D. HTML Scripts
उत्तर: Neural Networks
स्पष्टीकरण: DL में Multi-layer Neural Network का उपयोग होता है।

1055. AI में निर्णय किसके आधार पर लिए जाते हैं?
A. Random Output
B. तर्क और डेटा
C. रंग के आधार पर
D. Volume
उत्तर: तर्क और डेटा
स्पष्टीकरण: AI Logical और Data-driven Decisions देता है।

1056. ML में सीखने का प्रकार कैसा होता है?
A. Machine Auto-sleep
B. Data Patterns से सीखना
C. Random Action
D. Colour Learning
उत्तर: Data Patterns से सीखना
स्पष्टीकरण: ML पैटर्न और उदाहरणों से सीखता है।

1057. Deep Learning में सबसे महत्वपूर्ण क्या होता है?
A. XML
B. Large datasets
C. Keyboard
D. TV
उत्तर: Large datasets
स्पष्टीकरण: DL को सीखने के लिए बड़े पैमाने पर डेटा चाहिए।

1058. AI में कौन-सा क्षेत्र शामिल नहीं है?
A. Robotics
B. ML
C. DL
D. Cooking recipes
उत्तर: Cooking recipes
स्पष्टीकरण: AI तकनीकी/बुद्धिमानी वाली गतिविधियों से संबंधित है।

1059. ML में Supervised Learning क्या है?
A. बिना लेबल वाले डेटा से सीखना
B. लेबल वाले डेटा से सीखना
C. गेम खेलना
D. स्क्रीन बदलना
उत्तर: लेबल वाले डेटा से सीखना
स्पष्टीकरण: Supervised Learning उदाहरणों और उनके Labels से सीखता है।

1060. Deep Learning पारंपरिक ML से ज्यादा शक्तिशाली क्यों है?
A. क्योंकि यह कम डेटा मांगता है
B. क्योंकि यह स्वयं Feature Extraction करता है
C. क्योंकि यह Colours बदलता है
D. क्योंकि यह स्क्रीन बढ़ाता है
उत्तर: क्योंकि यह स्वयं Feature Extraction करता है
स्पष्टीकरण: DL में फीचर ऑटोमैटिक सीखे जाते हैं।

1061. AI का उपयोग किस क्षेत्र में होता है?
A. Healthcare
B. Finance
C. Robotics
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: AI हर उद्योग में बढ़ते उपयोग में है।

1062. ML किस AI की उपशाखा है?
A. Computer Graphics
B. Artificial Intelligence
C. Video Processing
D. Painting
उत्तर: Artificial Intelligence
स्पष्टीकरण: ML AI का सबसे महत्वपूर्ण भाग है।

1063. DL किस ML तकनीक पर आधारित है?
A. Linear Regression
B. Neural Networks
C. Decision Trees
D. Random Forest
उत्तर: Neural Networks
स्पष्टीकरण: DL में ANN, CNN, RNN जैसे Networks उपयोग होते हैं।

1064. AI की किस क्षमता में ML मदद करता है?
A. Guesing
B. Learning from data
C. Shutting down
D. Colour editing
उत्तर: Learning from data
स्पष्टीकरण: ML AI की Learning क्षमता को सक्षम करता है।

1065. DL की विशेषता क्या है?
A. गलत निर्णय देना
B. Automatic Feature Learning
C. Camera Lens बदलना
D. Keyboard Speed बढ़ाना
उत्तर: Automatic Feature Learning
स्पष्टीकरण: DL डेटा से खुद फीचर्स निकालता है।

1066. AI की तुलना में ML—
A. बड़ा क्षेत्र है
B. AI का हिस्सा है
C. AI का पूरी तरह विपरीत है
D. टीवी है
उत्तर: AI का हिस्सा है
स्पष्टीकरण: ML AI की उपश्रेणी है।

1067. ML और DL में मुख्य अंतर क्या है?
A. DL स्वतः सीखता है
B. ML सीखता नहीं
C. DL भोजन करता है
D. ML उड़ता है
उत्तर: DL स्वतः सीखता है
स्पष्टीकरण: DL में Manual Feature Engineering की आवश्यकता नहीं होती।

1068. DL Training में कौन-सा Component महत्वपूर्ण है?
A. Small CPU
B. High-performance GPUs
C. Remote
D. Mouse
उत्तर: High-performance GPUs
स्पष्टीकरण: DL Models बहुत अधिक Computing Power मांगते हैं।

1069. AI क्या करता है?
A. कागज़ रंगता है
B. मानव जैसी बुद्धिमत्ता को मशीन में लागू करता है
C. TV Repair करता है
D. Mobile ठीक करता है
उत्तर: मानव जैसी बुद्धिमत्ता को मशीन में लागू करता है
स्पष्टीकरण: AI Decisions, Learning और Reasoning पर आधारित है।

1070. ML का उपयोग कहाँ होता है?
A. Weather Prediction
B. Spam Detection
C. Stock Market
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: ML कई क्षेत्रों में भविष्यवाणी के लिए उपयोग होता है।

1071. DL का उपयोग किस क्षेत्र में सबसे अधिक होता है?
A. Deep Painting
B. Computer Vision
C. Phone Charging
D. Volume Boosting
उत्तर: Computer Vision
स्पष्टीकरण: Image Classification, Object Detection में DL मुख्य तकनीक है।

1072. AI किस आधार पर कार्य करता है?
A. Rules और Human Logic
B. केवल Manual Input
C. Screen Brightness
D. Internet Speed
उत्तर: Rules और Human Logic
स्पष्टीकरण: AI Systems दुनिया को समझने के लिए नियम और तर्क का उपयोग करते हैं।

1073. ML किस पर आधारित होता है?
A. Data और Patterns
B. Keyboard और Mouse
C. TV Screen
D. Radio
उत्तर: Data और Patterns
स्पष्टीकरण: ML Data Patterns से Predictions करता है।

1074. DL में Hidden Layers किसके लिए होते हैं?
A. Mobile Repair
B. Data से Complex Patterns सीखने के लिए
C. Phone Brightness
D. Cable Testing
उत्तर: Data से Complex Patterns सीखने के लिए
स्पष्टीकरण: Hidden Layers कई स्तरों पर फीचर्स सीखते हैं।

1075. Deep Learning में किस प्रकार का डेटा उपयुक्त है?
A. बहुत कम डेटा
B. बहुत अधिक डेटा
C. Mobile Data
D. Radio Data
उत्तर: बहुत अधिक डेटा
स्पष्टीकरण: DL High Data Volume से बेहतर सीखता है।

1076. AI vs ML का सही अंतर क्या है?
A. AI = सोच, ML = सीखना
B. AI = खाना, ML = पीना
C. AI = रंग, ML = ध्वनि
D. दोनों समान
उत्तर: AI = सोच, ML = सीखना
स्पष्टीकरण: AI सोचने और निर्णय लेने वाला सिस्टम है, ML सीखने वाला।

1077. ML vs DL का प्रमुख अंतर क्या है?
A. ML TV चलाता है
B. DL Neural Network पर आधारित है
C. ML खाना बनाता है
D. DL रंग बदलता है
उत्तर: DL Neural Network पर आधारित है
स्पष्टीकरण: DL ML की उन्नत तकनीक है।

1078. DL किस समस्या का समाधान बेहतर करता है?
A. Small Data Issues
B. High-dimensional Complex Data
C. TV Display
D. Keyboard
उत्तर: High-dimensional Complex Data
स्पष्टीकरण: DL Images, Audio, Video आदि पर बेहतर काम करता है।

1079. AI का दायरा क्या है?
A. केवल टेक्स्ट
B. Decision Making, Learning, Reasoning, Vision आदि
C. केवल Colour
D. केवल Voice
उत्तर: Decision Making, Learning, Reasoning, Vision आदि
स्पष्टीकरण: AI एक व्यापक समस्या-समाधान क्षेत्र है।

1080. AI vs ML vs DL का सार क्या है?
A. AI = खाना, ML = सोना, DL = जागना
B. AI = व्यापक बुद्धिमत्ता, ML = सीखना, DL = गहरी सीख
C. AI = स्क्रीन, ML = माउस, DL = कीबोर्ड
D. AI = Paint, ML = Colour, DL = Brush
उत्तर: AI = व्यापक बुद्धिमत्ता, ML = सीखना, DL = गहरी सीख
स्पष्टीकरण: यही AI–ML–DL का असली अंतर और संबंध है।

Subsets of Artificial Intelligence MCQs

1081. AI का सबसे प्रमुख उपसेट कौन है?
A. Cooking Intelligence
B. Machine Learning (ML)
C. Screen Learning
D. Active Noise
उत्तर: Machine Learning (ML)
स्पष्टीकरण: ML AI का मुख्य और सबसे बड़ा उपक्षेत्र है।

1082. Machine Learning AI का उपसेट है, तो ML का सबसे प्रमुख उपसेट कौन है?
A. Deep Learning (DL)
B. Mobile Learning
C. Manual Learning
D. Script Learning
उत्तर: Deep Learning (DL)
स्पष्टीकरण: DL ML की उन्नत तकनीक है।

1083. AI का वह उपसेट जो भाषा समझने पर केंद्रित है—
A. NLP
B. CSS
C. HTML
D. TVS
उत्तर: NLP
स्पष्टीकरण: Natural Language Processing मनुष्य की भाषा को समझने में AI की मदद करता है।

1084. AI का वह उपसेट जो मशीन को इमेज और वीडियो पहचानने में सक्षम बनाता है—
A. Computer Vision
B. Audio Mixing
C. Screen Brightness
D. Formatting
उत्तर: Computer Vision
स्पष्टीकरण: Computer Vision Visual Data को समझने की तकनीक है।

1085. Robotics AI का कौन-सा उपसेट है?
A. Movement-based AI
B. Intelligent Robots
C. Colour Robots
D. Sound Robots
उत्तर: Intelligent Robots
स्पष्टीकरण: Robotics AI का वह क्षेत्र है जो स्वचालित रोबोट विकसित करता है।

1086. Expert Systems किसका उपसेट हैं?
A. AI
B. Browser
C. Screen Filters
D. Games
उत्तर: AI
स्पष्टीकरण: Expert Systems ज्ञान और नियमों पर आधारित AI तकनीक हैं।

1087. AI का वह उपक्षेत्र जिसमें Logic का उपयोग होता है—
A. Logical Reasoning
B. Audio Logic
C. Random Logic
D. Basic Logic
उत्तर: Logical Reasoning
स्पष्टीकरण: यह AI को तार्किक निष्कर्ष निकालने की क्षमता देता है।

1088. AI का वह क्षेत्र जो निर्णय लेने और गेम खेलने से संबंधित है—
A. Game AI
B. Colour AI
C. Watch AI
D. Viral AI
उत्तर: Game AI
स्पष्टीकरण: Game AI बुद्धिमत्ता आधारित गेम सिस्टम बनाने में उपयोग होता है।

1089. AI का वह उपसेट जो Knowledge Representation से संबंधित है—
A. Knowledge-based Systems
B. Dark Systems
C. Air Systems
D. Smart Buttons
उत्तर: Knowledge-based Systems
स्पष्टीकरण: ये सिस्टम Fact और Rules का उपयोग करते हैं।

1090. Speech Recognition किस उपसेट में आता है?
A. Deep Learning
B. NLP
C. Vision
D. Keyboard
उत्तर: NLP
स्पष्टीकरण: NLP मानव भाषा की समझ और आवाज़ की पहचान में उपयोग होता है।

1091. AI का वह उपक्षेत्र जो Self-learning पर आधारित है—
A. Machine Learning
B. HTML Learning
C. Manual Learning
D. Script Writing
उत्तर: Machine Learning
स्पष्टीकरण: ML मशीन को डेटा से खुद सीखने में सक्षम बनाता है।

1092. AI का वह उपसेट जो मानव की तरह तर्क करने का प्रयास करता है—
A. Cognitive Computing
B. Radio Signals
C. Sound Mixing
D. Direct Logic
उत्तर: Cognitive Computing
स्पष्टीकरण: Cognitive Computing मस्तिष्क जैसी प्रक्रिया को दोहराता है।

1093. AI का वह उपसेट जो Autonomous Vehicles में उपयोग होता है—
A. Computer Vision + ML
B. Cooking Vision
C. Water Logic
D. Colour Frames
उत्तर: Computer Vision + ML
स्पष्टीकरण: Self-driving Cars कैमरा और ML पर आधारित हैं।

1094. Deep Learning AI का कौन-सा स्तर दर्शाता है?
A. Basic AI
B. Advanced AI
C. Manual AI
D. Old AI
उत्तर: Advanced AI
स्पष्टीकरण: DL सबसे उन्नत AI तकनीकों में से एक है।

1095. AI का वह उपसेट जिसमें Reasoning सबसे अधिक उपयोग होता है—
A. Expert Systems
B. Sound Systems
C. Radio Systems
D. Manual Systems
उत्तर: Expert Systems
स्पष्टीकरण: ये सिस्टम Rule-based Logic पर काम करते हैं।

1096. AI का वह उपसेट जो Pattern Recognition करता है—
A. Machine Learning
B. Keyboard
C. HTML
D. Audio
उत्तर: Machine Learning
स्पष्टीकरण: ML Patterns पहचानकर Predictions करता है।

1097. AI का कौन-सा उपसेट Social Media Recommendation में उपयोग होता है?
A. ML
B. Cooking AI
C. Air AI
D. Remote AI
उत्तर: ML
स्पष्टीकरण: ML User Behavior सीखकर Recommendations देता है।

1098. AI का वह उपसेट जो Large-scale Data को संभालता है—
A. Deep Learning
B. Writing Learning
C. Brightness Learning
D. Cable Learning
उत्तर: Deep Learning
स्पष्टीकरण: DL विशाल और Complex डेटा को हैंडल करने में सक्षम है।

1099. Robotics में AI किस उपसेट की मदद से Navigation करता है?
A. SLAM + ML
B. HTML + CSS
C. USB + AUX
D. TV + Radio
उत्तर: SLAM + ML
स्पष्टीकरण: रोबोट SLAM और ML की मदद से मैपिंग और नेविगेशन करते हैं।

1100. AI का वह उपक्षेत्र जो Chatbots में सबसे अधिक उपयोग होता है—
A. NLP
B. Data Mining
C. Audio Mixing
D. Text Formatting
उत्तर: NLP
स्पष्टीकरण: चैटबॉट्स को भाषा समझने में NLP सबसे महत्वपूर्ण है।

1101. कौन सा उपसेट AI की भविष्यवाणी क्षमता को बढ़ाता है?
A. Machine Learning
B. Colour Themes
C. Screen Mode
D. Water Analysis
उत्तर: Machine Learning
स्पष्टीकरण: ML Patterns देखकर Predictions करता है।

1102. AI का कौन-सा उपसेट Object Detection में सबसे ज्यादा उपयोग होता है?
A. Deep Learning
B. Watching
C. Printing
D. Surfing
उत्तर: Deep Learning
स्पष्टीकरण: DL मॉडल जैसे CNN Object Detection के लिए उपयोग होते हैं।

1103. AI का कौन सा उपक्षेत्र Data-driven Decisions में सहायक होता है?
A. ML
B. Text Editor
C. Web Browser
D. Remote Control
उत्तर: ML
स्पष्टीकरण: ML डेटा के आधार पर निर्णय लेने में मदद करता है।

1104. NLP किस प्रकार की AI तकनीक है?
A. भाषा आधारित
B. रंग आधारित
C. टीवी आधारित
D. फ़ोटो आधारित
उत्तर: भाषा आधारित
स्पष्टीकरण: NLP Voice और Text दोनों को समझता है।

1105. Expert Systems किस तकनीक पर आधारित होते हैं?
A. Rules और Knowledge Base
B. TV Connection
C. Mouse Input
D. Screen Rotation
उत्तर: Rules और Knowledge Base
स्पष्टीकरण: ये मानव विशेषज्ञों के ज्ञान पर आधारित होते हैं।

1106. AI का उपसेट “Computer Vision” किसलिए उपयोग होता है?
A. वीडियो गेम खेलना
B. फोटो और वीडियो समझना
C. स्क्रीन का रंग बदलना
D. टीवी on करना
उत्तर: फोटो और वीडियो समझना
स्पष्टीकरण: Computer Vision वस्तुओं को पहचानने में सक्षम है।

1107. AI का सबसे तेज़ विकसित होने वाला उपसेट कौन है?
A. Deep Learning
B. Manual AI
C. Screen AI
D. Food AI
उत्तर: Deep Learning
स्पष्टीकरण: DL आज के AI उद्योग में सबसे तेज़ उभरती तकनीक है।

1108. AI का कौन-सा उपसेट Speech-to-Text में उपयोग होता है?
A. NLP + DL
B. HTML
C. CSS
D. Keyboard Input
उत्तर: NLP + DL
स्पष्टीकरण: आवाज़ को टेक्स्ट में बदलने के लिए AI की इन तकनीकों का उपयोग होता है।

1109. AI का Cognitive Computing किसका अनुकरण करता है?
A. मानव मस्तिष्क
B. टीवी स्क्रीन
C. मोबाइल कैमरा
D. ब्लूटूथ
उत्तर: मानव मस्तिष्क
स्पष्टीकरण: Cognitive Computing मानसिक प्रक्रियाओं की नकल करता है।

1110. AI के उपसेटों का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. मशीन को रंगना
B. मशीन को इंसान की तरह समझने, सीखने और कार्य करने योग्य बनाना
C. स्क्रीन का रंग बदलना
D. फोन को तेजी से चार्ज करना
उत्तर: मशीन को इंसान की तरह समझने, सीखने और कार्य करने योग्य बनाना
स्पष्टीकरण: AI के सभी उपसेट मानव बुद्धिमत्ता का अनुकरण करने के लिए बनाए गए हैं।

Future of Artificial Intelligence MCQs

1111. भविष्य में AI का सबसे बड़ा प्रभाव किस क्षेत्र पर होगा?
A. खेती में
B. शिक्षा में
C. स्वास्थ्य में
D. उपरोक्त सभी में
उत्तर: उपरोक्त सभी में
स्पष्टीकरण: AI सभी उद्योगों को बदलने वाला है—Education, Healthcare, Agriculture, Transport आदि।

1112. भविष्य का AI किस तरह का होगा?
A. केवल Rule-based
B. अधिक Autonomous और Self-learning
C. सिर्फ Manual
D. बिना सीखने वाला
उत्तर: अधिक Autonomous और Self-learning
स्पष्टीकरण: भविष्य में AI Systems स्वयं सीखेंगे और स्वतः निर्णय लेंगे।

1113. भविष्य में AI की वजह से सबसे अधिक कौन-सा क्षेत्र विकसित होगा?
A. Autonomous Vehicles
B. Old Televisions
C. Manual Tools
D. Analog Phones
उत्तर: Autonomous Vehicles
स्पष्टीकरण: Self-driving Cars और Smart Transport तेजी से बढ़ेंगे।

1114. भविष्य में AI के विकास से सबसे बड़ा खतरा क्या माना जाता है?
A. Battery कम होना
B. नौकरी का नुकसान
C. कपड़े सिकुड़ना
D. इंटरनेट धीमा होना
उत्तर: नौकरी का नुकसान
स्पष्टीकरण: Automation से कई नौकरियाँ मशीनों द्वारा की जाएँगी।

1115. भविष्य में AI किस क्षमता में सबसे अधिक सुधार लाएगा?
A. Human Interaction
B. Volume Control
C. Screen Brightness
D. File Editing
उत्तर: Human Interaction
स्पष्टीकरण: AI अधिक मानव-जैसा और संवादक्षम होगा।

1116. भविष्य में AI का उपयोग किस खतरनाक क्षेत्र में बढ़ेगा?
A. Gaming
B. Autonomous Weapons
C. Cooking
D. Painting
उत्तर: Autonomous Weapons
स्पष्टीकरण: AI-आधारित हथियार Ethical और Security Risk बन सकते हैं।

1117. भविष्य में AI Cities कैसे होंगी?
A. Remote Cities
B. Smart Cities
C. Dark Cities
D. Old Cities
उत्तर: Smart Cities
स्पष्टीकरण: Smart Surveillance, Traffic Control और Waste Management में AI उपयोग होगा।

1118. भविष्य में AI का सबसे उन्नत रूप क्या होगा?
A. ANI
B. AGI (Artificial General Intelligence)
C. ASI (Artificial Stupid Intelligence)
D. CGI
उत्तर: AGI (Artificial General Intelligence)
स्पष्टीकरण: AGI मानव जैसी पूर्ण बुद्धिमत्ता रखेगा।

1119. भविष्य में AI किस क्षेत्र से जुड़ी Healthcare समस्या हल कर सकता है?
A. दवाइयाँ छुपाना
B. बीमारियों की प्रारंभिक पहचान
C. स्क्रीन तोड़ना
D. पानी बढ़ाना
उत्तर: बीमारियों की प्रारंभिक पहचान
स्पष्टीकरण: AI रोगों के Symptoms पहले से पहचान सकता है।

1120. भविष्य में AI आधारित पहनने योग्य उपकरण क्या करेंगे?
A. डांस
B. स्वास्थ्य की निगरानी
C. कपड़े बदलना
D. इंटरनेट छुपाना
उत्तर: स्वास्थ्य की निगरानी
स्पष्टीकरण: Wearable Devices रियल-टाइम Health Analysis देंगे।

1121. Manufacturing के भविष्य में AI का सबसे बड़ा योगदान क्या होगा?
A. उत्पादन धीमा करना
B. Hyper Automation
C. मशीनें रोकना
D. स्क्रीन अटकाना
उत्तर: Hyper Automation
स्पष्टीकरण: AI + Robotics + IoT उत्पादन को पूरी तरह स्वचालित करेंगे।

1122. भविष्य का AI सबसे अधिक किस तकनीक पर निर्भर होगा?
A. Small TV
B. Big Fans
C. Cloud Computing
D. Sticky Notes
उत्तर: Cloud Computing
स्पष्टीकरण: AI Models Cloud-based होंगे, जहाँ बड़े Server और Data उपलब्ध होंगे।

1123. भविष्य में AI का कौन सा क्षेत्र शिक्षा में क्रांति लाएगा?
A. Pen AI
B. Personalized Learning
C. Blackboard AI
D. Manual Teaching
उत्तर: Personalized Learning
स्पष्टीकरण: AI छात्र की क्षमता के अनुसार शिक्षण सामग्री बनाएगा।

1124. भविष्य में AI “Digital Humans” किस क्षेत्र में उपयोग होंगे?
A. मानसिक स्वास्थ्य सहायता
B. Mobile Charging
C. Video Game Repair
D. TV Clean
उत्तर: मानसिक स्वास्थ्य सहायता
स्पष्टीकरण: AI आधारित Virtual Humans मानसिक स्वास्थ्य Support कर सकते हैं।

1125. भविष्य में AI Agriculture में कैसे मदद करेगा?
A. फसल को छुपाएगा
B. मौसम और मिट्टी का विश्लेषण करके बेहतर पैदावार देगा
C. खेत छोटा करेगा
D. दाने हटा देगा
उत्तर: मौसम और मिट्टी का विश्लेषण करके बेहतर पैदावार देगा
स्पष्टीकरण: AI स्मार्ट खेती में उपयोग होगा।

1126. भविष्य में AI Security में कैसे उपयोग होगा?
A. घर पर ताला लगाने में
B. Real-time Threat Detection
C. TV Settings
D. Volume Control
उत्तर: Real-time Threat Detection
स्पष्टीकरण: AI Cyber Attacks पहले से पहचान सकेगा।

1127. AI का भविष्य सबसे अधिक किस Skill पर निर्भर करेगा?
A. Drawing
B. Data Handling Skill
C. Sleeping
D. Cooking
उत्तर: Data Handling Skill
स्पष्टीकरण: AI का भविष्य डेटा की गुणवत्ता और मात्रा पर निर्भर है।

1128. भविष्य में AI मानव जीवन में कैसा परिवर्तन लाएगा?
A. जीवन कठिन करेगा
B. सुविधाएँ और Automation बढ़ाएगा
C. इंटरनेट बंद करेगा
D. रात को अंधेरा करेगा
उत्तर: सुविधाएँ और Automation बढ़ाएगा
स्पष्टीकरण: AI जीवन को अधिक आसान और स्मार्ट बनाएगा।

1129. भविष्य में AI आधारित Transport System किस प्रकार के होंगे?
A. Manual
B. Self-driving और Connected
C. Static
D. Broken
उत्तर: Self-driving और Connected
स्पष्टीकरण: AI वाहन स्वचालित और सुरक्षित होंगे।

1130. AI का भविष्य किन क्षेत्रों पर Control रख सकता है?
A. Time और Weather
B. Robotics, Health, Finance, Education
C. Mobile Data
D. TV
उत्तर: Robotics, Health, Finance, Education
स्पष्टीकरण: AI इन क्षेत्रों को पूरी तरह बदल देगा।

1131. भविष्य में AI किस तरह के Robots बनाएगा?
A. Stupid Robots
B. Fully Adaptive Robots
C. Closed Robots
D. Small Robots
उत्तर: Fully Adaptive Robots
स्पष्टीकरण: ये Robots परिवेश के अनुसार खुद को बदलेंगे।

1132. AI आधारित Translation भविष्य में कैसे कार्य करेगा?
A. Slowly
B. Real-time Accurate Translation
C. गलत Translation
D. मोबाइल को धीमा करेगा
उत्तर: Real-time Accurate Translation
स्पष्टीकरण: AI Translation बहुत तेज़ और सही होगा।

1133. भविष्य में AI का कौन सा Ethical Issue सबसे बड़ा होगा?
A. Data Privacy
B. Screen Privacy
C. Colour Privacy
D. Mobile Privacy
उत्तर: Data Privacy
स्पष्टीकरण: भविष्य में AI डेटा पर सबसे अधिक निर्भर होगा।

1134. भविष्य में AI किस प्रकार की चिकित्सा में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा?
A. Manual Treatment
B. Predictive Healthcare
C. Offline Healthcare
D. Blind Healthcare
उत्तर: Predictive Healthcare
स्पष्टीकरण: AI रोगों का पूर्वानुमान पहले से कर पाएगा।

1135. भविष्य में AI का कौन सा ट्रेंड सबसे ज्यादा बढ़ेगा?
A. AI-powered Personal Assistants
B. Old Phones
C. Manual Machines
D. Typewriters
उत्तर: AI-powered Personal Assistants
स्पष्टीकरण: भविष्य के AI Assistants मानव की जरूरतें समझेंगे।

1136. भविष्य में AI का कौन सा खतरा सबसे गंभीर माना जाता है?
A. Slow TV
B. Uncontrolled AGI
C. Keyboard Failure
D. Power Cut
उत्तर: Uncontrolled AGI
स्पष्टीकरण: AGI मानव से अधिक बुद्धिमान होकर जोखिम पैदा कर सकता है।

1137. AI का भविष्य किस तकनीक से सबसे अधिक प्रभावित होगा?
A. Blockchain
B. Cloud + Quantum Computing
C. Books
D. Music Player
उत्तर: Cloud + Quantum Computing
स्पष्टीकरण: Quantum AI भविष्य में क्रांति लाएगा।

1138. भविष्य में AI Home Automation कैसे बदल देगा?
A. Lights Manual होंगी
B. घर पूरी तरह Smart और Self-controlled होंगे
C. पानी कम होगा
D. घर अंधेरे होंगे
उत्तर: घर पूरी तरह Smart और Self-controlled होंगे
स्पष्टीकरण: स्मार्ट डिवाइस घर को स्वतः ऑपरेट करेंगे।

1139. AI किस भविष्य तकनीक में सबसे अधिक उपयोग होगा?
A. Flying Cars
B. Smart Machines
C. Mechanical Typewriters
D. Tape Recorders
उत्तर: Smart Machines
स्पष्टीकरण: भविष्य की मशीनें स्वयं सीखेंगी और कार्य करेंगी।

1140. AI के भविष्य का समग्र उद्देश्य क्या होगा?
A. टीवी तेज़ करना
B. तकनीक को और अधिक बुद्धिमान, तेज़ और मानव-सहायक बनाना
C. मोबाइल छुपाना
D. स्क्रीन बड़ा करना
उत्तर: तकनीक को और अधिक बुद्धिमान, तेज़ और मानव-सहायक बनाना
स्पष्टीकरण: AI का भविष्य मानव जीवन को अधिक उन्नत और सुरक्षित बनाएगा।

Artificial Intelligence (AI) at Present MCQs

1141. वर्तमान समय में AI का सबसे बड़ा उपयोग किस क्षेत्र में हो रहा है?
A. केवल गेम
B. स्वास्थ्य, वित्त, शिक्षा, परिवहन
C. सिर्फ घरों में
D. केवल टीवी में
उत्तर: स्वास्थ्य, वित्त, शिक्षा, परिवहन
स्पष्टीकरण: आज AI लगभग हर उद्योग में उपयोग हो रहा है।

1142. आज का AI मुख्य रूप से किस पर आधारित है?
A. केवल नियमों पर
B. डेटा और Machine Learning पर
C. सिर्फ ध्वनि पर
D. केवल आवाज़ रिकॉर्डिंग पर
उत्तर: डेटा और Machine Learning पर
स्पष्टीकरण: अधिकांश AI सिस्टम डेटा पैटर्न सीखते हैं।

1143. वर्तमान में सबसे अधिक चर्चा में रहने वाली AI तकनीक कौन-सी है?
A. Manual Computing
B. Generative AI
C. Loud AI
D. Cartoon AI
उत्तर: Generative AI
स्पष्टीकरण: ChatGPT, Midjourney जैसी तकनीकें Generative AI पर आधारित हैं।

1144. AI आज किस कार्य में सबसे अधिक उपयोग होता है?
A. मोबाइल रंगना
B. Recommendation Systems
C. टीवी साफ़ करना
D. फैन चलाना
उत्तर: Recommendation Systems
स्पष्टीकरण: YouTube, Netflix, Amazon जैसे प्लेटफॉर्म AI से सुझाव देते हैं।

1145. वर्तमान AI Chatbots किस तकनीक पर आधारित हैं?
A. HTML
B. NLP + Deep Learning
C. Manual Formulas
D. Keyboard Logic
उत्तर: NLP + Deep Learning
स्पष्टीकरण: आधुनिक चैटबॉट्स मानव जैसी भाषा समझते हैं।

1146. आज का AI Healthcare में किसलिए उपयोग होता है?
A. मरीज छुपाने के लिए
B. रोगों की भविष्यवाणी और स्कैन रिपोर्ट विश्लेषण
C. अस्पताल बंद करने के लिए
D. टीवी चलाने के लिए
उत्तर: रोगों की भविष्यवाणी और स्कैन रिपोर्ट विश्लेषण
स्पष्टीकरण: AI MRI/CT जैसे स्कैन का विश्लेषण तेजी से कर सकता है।

1147. AI Cybersecurity में क्या कर रहा है?
A. हमले बढ़ा रहा है
B. Threat Detection
C. मीडिया लोड कर रहा है
D. माइक्रोफोन बंद कर रहा है
उत्तर: Threat Detection
स्पष्टीकरण: AI असामान्य गतिविधियों को पहचानता है।

1148. आज AI का उपयोग Banking में किसलिए किया जाता है?
A. बैग उठाने के लिए
B. Fraud Detection और Customer Support
C. फैन साफ़ करने के लिए
D. ATM सजाने के लिए
उत्तर: Fraud Detection और Customer Support
स्पष्टीकरण: AI लेन-देन में संदिग्ध गतिविधि पहचानता है।

1149. आज की Self-driving Cars किस AI तकनीक पर आधारित हैं?
A. NLP
B. Computer Vision + ML
C. Photo Editor
D. Manual Driving
उत्तर: Computer Vision + ML
स्पष्टीकरण: स्वचालित कारें कैमरा और सेंसर से सीखती हैं।

1150. वर्तमान में AI का कौन-सा क्षेत्र तेजी से बढ़ रहा है?
A. Manual AI
B. Robotics AI
C. Rock AI
D. Colour AI
उत्तर: Robotics AI
स्पष्टीकरण: AI-driven Robots फैक्ट्री, घर और अस्पतालों में बढ़ रहे हैं।

1151. आज का AI किस प्रकार का माना जाता है?
A. Super AI
B. Narrow AI
C. General AI
D. Magic AI
उत्तर: Narrow AI
स्पष्टीकरण: वर्तमान AI केवल विशेष कार्यों में विशेषज्ञ है।

1152. AI का उपयोग Education Sector में कैसे किया जा रहा है?
A. किताबें छुपाने में
B. Personalized Learning में
C. स्कूल रंगने में
D. ब्लैकबोर्ड हटाने में
उत्तर: Personalized Learning में
स्पष्टीकरण: AI छात्र की गति और स्तर के अनुसार कंटेंट देता है।

1153. AI का कौन सा उपयोग वर्तमान में सबसे लोकप्रिय है?
A. Home Painting
B. Voice Assistants
C. Fan Control
D. Flash Light
उत्तर: Voice Assistants
स्पष्टीकरण: Siri, Alexa, Google Assistant AI आधारित हैं।

1154. AI आज Marketing में किसलिए उपयोग होता है?
A. Colour Mixing
B. Targeted Ads
C. Fan On
D. TV Off
उत्तर: Targeted Ads
स्पष्टीकरण: AI User Behavior के अनुसार Ads दिखाता है।

1155. AI का उपयोग Agriculture में आज कैसे किया जा रहा है?
A. खेत छोटा करने में
B. फसल की सेहत जांचने में
C. पौधे गिराने में
D. मिट्टी हटाने में
उत्तर: फसल की सेहत जांचने में
स्पष्टीकरण: Drones और Sensors फसल की निगरानी करते हैं।

1156. आज AI का उपयोग Manufacturing में क्यों बढ़ गया है?
A. Machines Slow कर देता है
B. Automation और Precision बढ़ाता है
C. बिजली बंद कर देता है
D. स्क्रीन तोड़ता है
उत्तर: Automation और Precision बढ़ाता है
स्पष्टीकरण: AI उत्पादन को तेज़ और त्रुटि-रहित बनाता है।

1157. वर्तमान समय में AI की कौन-सी समस्या सबसे ज्यादा देखी जाती है?
A. Slow Internet
B. Data Privacy Issues
C. Computers को ठंडा करना
D. TVs को बड़ा करना
उत्तर: Data Privacy Issues
स्पष्टीकरण: AI बड़े पैमाने पर डेटा का उपयोग करता है।

1158. वर्तमान AI की असली सीमित क्षमता क्या है?
A. TV चलाना
B. Emotions को समझ न पाना
C. पंखा घुमाना
D. गैस जलाना
उत्तर: Emotions को समझ न पाना
स्पष्टीकरण: AI अभी मानव भावनाओं को पूर्ण रूप से समझ नहीं पाता।

1159. आज AI का सबसे उन्नत क्षेत्र कौन-सा माना जाता है?
A. Deep Learning
B. Button Learning
C. Manual Learning
D. Toy Learning
उत्तर: Deep Learning
स्पष्टीकरण: DL Multi-layer Neural Networks पर आधारित है।

1160. वर्तमान AI का उपयोग किस काम में नहीं होता?
A. Medical Diagnosis
B. Weather Forecasting
C. Mobile Gaming
D. Movie Recommendation
उत्तर: Mobile Gaming
स्पष्टीकरण: गेम्स AI का उपयोग करते हैं, लेकिन AI “के लिए” काम नहीं करता।

1161. आज Generative AI किसलिए उपयोग किया जा रहा है?
A. खाना बनाने में
B. Text, Images, Videos बनाने में
C. कपड़े धोने में
D. पंखे लगाने में
उत्तर: Text, Images, Videos बनाने में
स्पष्टीकरण: AI आज रचनात्मक सामग्री बना सकता है।

1162. AI आज किस भाषा क्षेत्र में काम करता है?
A. केवल अंग्रेज़ी
B. लगभग सभी प्रमुख भाषाएँ
C. सिर्फ हिंदी
D. सिर्फ जापानी
उत्तर: लगभग सभी प्रमुख भाषाएँ
स्पष्टीकरण: NLP मॉडल विश्व की कई भाषाओं को समझते हैं।

1163. आज का AI किस प्रकार का Data उपयोग करता है?
A. केवल टेक्स्ट
B. Text, Image, Video, Audio
C. केवल आवाज़
D. केवल फोटो
उत्तर: Text, Image, Video, Audio
स्पष्टीकरण: आधुनिक AI सभी मल्टीमीडिया डेटा प्रोसेस करता है।

1164. AI का उपयोग Transport में आज कैसे किया जा रहा है?
A. मात्र टिकट काटने में
B. Traffic Management और Auto-driving
C. केवल बस सफाई में
D. बसों को रंगने में
उत्तर: Traffic Management और Auto-driving
स्पष्टीकरण: AI ट्रैफिक सिग्नल संचालन और ड्राइविंग Decisions में सहायता करता है।

1165. AI का उपयोग Security Surveillance में कैसे होता है?
A. कैमरा बंद करने में
B. भीड़ और अवांछित गतिविधि पहचानने में
C. बिजली फ्यूज करने में
D. तस्वीरें हटाने में
उत्तर: भीड़ और अवांछित गतिविधि पहचानने में
स्पष्टीकरण: AI CCTV को स्मार्ट बनाता है।

1166. आज AI Social Media प्लेटफॉर्म में क्यों महत्वपूर्ण है?
A. सिर्फ रंग बदलने के लिए
B. Personalized Recommendations के लिए
C. इंटरनेट हटाने के लिए
D. Notifications रोकने के लिए
उत्तर: Personalized Recommendations के लिए
स्पष्टीकरण: AI उपयोगकर्ता व्यवहार को सीखकर Posts/Ads दिखाता है।

1167. AI आज Creative Fields में क्या कर रहा है?
A. Painting Tools तोड़ता है
B. कला, लेखन और डिजाइन बनाता है
C. किताबें जलाता है
D. फोटो छुपाता है
उत्तर: कला, लेखन और डिजाइन बनाता है
स्पष्टीकरण: Generative AI Arts और Content Creation कर सकता है।

1168. AI Business में किसलिए उपयोग होता है?
A. Emails हटाने में
B. Decision Making, Predictions, Automation
C. Office की सफाई में
D. Files छुपाने में
उत्तर: Decision Making, Predictions, Automation
स्पष्टीकरण: कंपनियाँ AI से Productivity बढ़ाती हैं।

1169. AI का उपयोग Customer Support में कैसे किया जा रहा है?
A. Slow Response
B. Chatbots द्वारा Instant Response
C. Calls बंद करना
D. Queries Delete करना
उत्तर: Chatbots द्वारा Instant Response
स्पष्टीकरण: चैटबॉट्स 24×7 उपलब्ध रहते हैं।

1170. वर्तमान AI का समग्र उद्देश्य क्या है?
A. मोबाइल छुपाना
B. तकनीक को स्मार्ट, तेज़ और मानव-जैसा बनाना
C. रंग बदलना
D. फैन तेज़ चलाना
उत्तर: तकनीक को स्मार्ट, तेज़ और मानव-जैसा बनाना
स्पष्टीकरण: आज AI का लक्ष्य हर सेक्टर की Productivity बढ़ाना है।

10.13Artificial Intelligence (AI) at Present

1171. उन्नत AI से जुड़ा सबसे आम मिथक क्या है?
A. AI हर क्षेत्र में परफेक्ट है
B. AI कभी गलती नहीं करता
C. AI इंसानों जैसी भावनाएँ समझता है
D. AI दुनिया पर कब्जा कर लेगा
उत्तर: AI कभी गलती नहीं करता
स्पष्टीकरण: AI 100% सही नहीं होता; यह Training Data पर निर्भर है।

1172. AI के बारे में एक मिथक यह है कि—
A. AI खुद सोचना शुरू कर देगा
B. AI Data के आधार पर काम करता है
C. AI निर्णय लेने में मदद करता है
D. AI लोगों का समय बचाता है
उत्तर: AI खुद सोचना शुरू कर देगा
स्पष्टीकरण: AI Self-aware नहीं है; यह मनुष्य की तरह Conscious नहीं होता।

1173. “AI सभी नौकरियाँ खत्म कर देगा” — यह किस प्रकार है?
A. तथ्य
B. आधा सच, आधा मिथक
C. पूरा सच
D. वैज्ञानिक नियम
उत्तर: आधा सच, आधा मिथक
स्पष्टीकरण: AI कुछ नौकरियाँ बदलता है, लेकिन नई नौकरियाँ भी बनाता है।

1174. उन्नत AI के बारे में एक मिथक यह है कि AI—
A. खुद नियम बनाता है
B. अपने प्रोग्राम के बाहर नहीं जा सकता
C. मनुष्य पर निर्भर नहीं है
D. मशीनें जन्म देता है
उत्तर: अपने प्रोग्राम के बाहर नहीं जा सकता
स्पष्टीकरण: AI अपने मॉडल, डेटा और प्रोग्रामिंग तक सीमित है।

1175. “AI के पास भावनाएँ होती हैं” — यह किस प्रकार का कथन है?
A. सत्य
B. मिथक
C. नियम
D. प्रमाण
उत्तर: मिथक
स्पष्टीकरण: AI भावनाएँ महसूस नहीं करता, केवल पैटर्न पहचानता है।

1176. AI के बारे में मिथक है कि यह—
A. हमेशा मानव से अधिक बुद्धिमान होता है
B. केवल उपलब्ध डेटा के आधार पर काम करता है
C. कई क्षेत्रों में मददगार है
D. Automation बढ़ाता है
उत्तर: हमेशा मानव से अधिक बुद्धिमान होता है
स्पष्टीकरण: AI केवल विशेष क्षेत्रों में ही मानव से बेहतर होता है।

1177. “AI इंसान की तरह रचनात्मक (Creative) सोच सकता है” — यह—
A. सच
B. मजाक
C. मिथक
D. Artificial Fact
उत्तर: मिथक
स्पष्टीकरण: AI Pattern-based Creativity दिखाता है, मानव जैसी कल्पना नहीं।

1178. एक मिथक है कि AI—
A. अपने आप नए नियम बनाता है
B. केवल प्रोग्रामिंग और डेटा से सीखता है
C. Patterns समझता है
D. Predictions करता है
उत्तर: अपने आप नए नियम बनाता है
स्पष्टीकरण: AI बिना निर्देश या डेटा के कानून नहीं बना सकता।

1179. “AI हर चीज़ में इंसान से बेहतर है” — यह?
A. वैज्ञानिक तथ्य
B. सत्य
C. मिथक
D. Observation
उत्तर: मिथक
स्पष्टीकरण: AI केवल Specific Tasks में बेहतर है, हर चीज़ में नहीं।

1180. AI के बारे में मिथक है कि AI—
A. केवल वही करता है जिसके लिए उसे प्रशिक्षित किया गया है
B. भविष्यवाणी कर सकता है
C. भाषा समझ सकता है
D. डेटा हैंडल कर सकता है
उत्तर: केवल वही करता है जिसके लिए उसे प्रशिक्षित किया गया है
स्पष्टीकरण: AI बिना Training के नया व्यवहार नहीं सीख सकता।

1181. “AI भविष्य में हर इंसान को Replace कर देगा”— यह किस प्रकार का दावा है?
A. वैज्ञानिक सिद्धांत
B. पूर्ण सत्य
C. डर आधारित मिथक
D. कानून
उत्तर: डर आधारित मिथक
स्पष्टीकरण: AI कुछ नौकरियाँ बदलता है, लेकिन सभी नहीं।

1182. एक मिथक यह भी है कि उन्नत AI—
A. इंटरनेट से सब जान जाता है
B. अपनी सीमाओं से मुक्त हो सकता है
C. हर समस्या का समाधान कर सकता है
D. फेक न्यूज भी रोक सकता है
उत्तर: अपनी सीमाओं से मुक्त हो सकता है
स्पष्टीकरण: AI हमेशा प्रोग्राम और डेटा से बंधा होता है।

1183. “AI खुद निर्णय लेता है”— यह आधा सच और आधा मिथक क्यों है?
A. AI खुद से कुछ भी सीख सकता है
B. AI स्वचालित निर्णय लेता है लेकिन डेटा आधारित
C. AI संवेदी प्राणी है
D. AI मनुष्य की तरह सोचता है
उत्तर: AI स्वचालित निर्णय लेता है लेकिन डेटा आधारित
स्पष्टीकरण: AI का निर्णय स्वतंत्र नहीं, डेटा-निर्भर होता है।

1184. AI के बारे में मिथक है कि यह—
A. इंटरनेट पढ़कर खुद जीनियस बन सकता है
B. डेटा से सीख सकता है
C. विश्लेषण कर सकता है
D. Predictions कर सकता है
उत्तर: इंटरनेट पढ़कर खुद जीनियस बन सकता है
स्पष्टीकरण: AI को मनुष्यों द्वारा प्रशिक्षित किए बिना समझ नहीं आती।

1185. “AI हमेशा निष्पक्ष (Fair) होता है”— यह?
A. वास्तविकता
B. तथ्य
C. मिथक
D. पुराना सिद्धांत
उत्तर: मिथक
स्पष्टीकरण: Bias Training Data से AI गलत/पक्षपाती परिणाम देता है।

1186. AI मिथक: AI मनुष्यों से “ज्यादा संवेदनशील” है। असलियत?
A. सही
B. गलत
C. आधा सच
D. अविश्वसनीय
उत्तर: गलत
स्पष्टीकरण: AI भावनाएँ महसूस नहीं करता।

1187. एक लोकप्रिय मिथक यह है कि AI—
A. हमेशा मानव-नियंत्रण से बाहर हो जाएगा
B. नियमों का पालन करता है
C. डेटा से सीखता है
D. मशीनों को नियंत्रित करता है
उत्तर: हमेशा मानव-नियंत्रण से बाहर हो जाएगा
स्पष्टीकरण: वर्तमान AI पूरी तरह मानव के नियंत्रण में है।

1188. “AI भविष्य को 100% सटीकता से बता सकता है”—यह?
A. सच्चाई
B. वैज्ञानिक तथ्य
C. मिथक
D. नियम
उत्तर: मिथक
स्पष्टीकरण: AI Trends देखता है, लेकिन 100% सटीकता असंभव है।

1189. यह मिथक है कि AI—
A. मनुष्य जैसा दिमाग रखता है
B. काम तेज़ करता है
C. निर्णय लेने में सक्षम है
D. विश्लेषण करता है
उत्तर: मनुष्य जैसा दिमाग रखता है
स्पष्टीकरण: AI का कार्य गणितीय मॉडल पर आधारित है।

1190. AI के बारे में मिथक है कि यह—
A. दुनिया पर खुद शासन करेगा
B. डेटा प्रोसेस करेगा
C. सीख सकता है
D. निर्णय लेता है
उत्तर: दुनिया पर खुद शासन करेगा
स्पष्टीकरण: यह फिल्मों पर आधारित मिथक है।

1191. AI का एक मिथक है कि AI—
A. मनुष्य की नौकरी खा जाता है
B. केवल वही कार्य करता है जिसके लिए बनाया गया है
C. बैकग्राउंड में सीखता है
D. इंटरनेट बंद करता है
उत्तर: मनुष्य की नौकरी खा जाता है
स्पष्टीकरण: AI काम बदलता है, सभी नौकरियों का अंत नहीं करता।

1192. “AI इंसानी दिमाग की तरह सोच सकता है”— यह?
A. सच
B. मिथक
C. कभी-कभी
D. डेटा पर निर्भर
उत्तर: मिथक
स्पष्टीकरण: AI गणना करता है, सोच नहीं।

1193. AI के बारे में मिथक है कि—
A. यह हर समस्या हल कर सकता है
B. हर समस्या के लिए AI उपयुक्त नहीं
C. AI केवल बड़े डेटा पर काम करता है
D. AI खराब हो सकता है
उत्तर: यह हर समस्या हल कर सकता है
स्पष्टीकरण: AI Limited परिस्थितियों में ही प्रभावी होता है।

1194. “AI हमेशा सुरक्षित होता है”— यह?
A. सत्य
B. असत्य
C. नियम
D. कानून
उत्तर: असत्य
स्पष्टीकरण: AI गलत डेटा या गलत Intent से खतरनाक हो सकता है।

1195. AI का मिथक है कि—
A. AI खुद से मॉडल बनाता है
B. AI को बहुत डेटा चाहिए
C. AI Decisions देता है
D. AI Vision करता है
उत्तर: AI खुद से मॉडल बनाता है
स्पष्टीकरण: AI मॉडल मनुष्य द्वारा बनाए जाते हैं।

1196. AI के बारे में एक मिथक यह भी है कि AI—
A. दुनिया का अंत कर देगा
B. AR और VR सुधारता है
C. Data Process करता है
D. Predict करता है
उत्तर: दुनिया का अंत कर देगा
स्पष्टीकरण: यह साइंस फिक्शन का डर है।

1197. “AI इंटरनेट पर उपलब्ध सभी जानकारी समझ सकता है”— यह?
A. सत्य
B. पूर्ण मिथक
C. आंशिक सत्य
D. भविष्य में संभव
उत्तर: पूर्ण मिथक
स्पष्टीकरण: AI केवल सीमित डेटा और मॉडल तक सीमित है।

1198. AI का बारे में मिथक है कि यह—
A. हमेशा 100% सही निर्णय देता है
B. Human Input के बिना नहीं चल सकता
C. सीख सकता है
D. Storage उपयोग करता है
उत्तर: हमेशा 100% सही निर्णय देता है
स्पष्टीकरण: AI की Accuracy कई कारकों पर निर्भर करती है।

1199. AI के बारे में एक मिथक यह है कि AI—
A. इंसानों जितना समझदार है
B. Predict कर सकता है
C. Tasks कर सकता है
D. Data Handle करता है
उत्तर: इंसानों जितना समझदार है
स्पष्टीकरण: वर्तमान AI Narrow है, General Intelligence नहीं है।

1200. उन्नत AI के बारे में एक व्यापक मिथक यह है कि—
A. AI इंसान के नियंत्रण में रहेगा
B. AI अपनी इच्छा से दुनिया बदल देगा
C. AI का उपयोग सीमित क्षेत्रों में होगा
D. AI डेटा का उपयोग करता है
उत्तर: AI अपनी इच्छा से दुनिया बदल देगा
स्पष्टीकरण: AI की कोई “इच्छा” नहीं होती; यह केवल प्रोग्राम है।

Future Impact of AI in Different Sectors MCQs

1201. भविष्य में AI का सबसे बड़ा प्रभाव किस क्षेत्र में देखा जाएगा?
A. स्कूल की दीवारों पर
B. स्वास्थ्य, शिक्षा और कृषि में
C. गाड़ियों के Horn पर
D. पंखों की स्पीड पर
उत्तर: स्वास्थ्य, शिक्षा और कृषि में
स्पष्टीकरण: AI इन क्षेत्रों में Productivity और Accuracy बढ़ाएगा।

1202. भविष्य में Agriculture Sector में AI का क्या प्रभाव होगा?
A. पानी की कमी
B. Smart Farming और Drones से निगरानी
C. खेत सूख जाना
D. मिट्टी काली होना
उत्तर: Smart Farming और Drones से निगरानी
स्पष्टीकरण: AI कृषि में Soil Analysis, Weather Prediction और Crop Health Monitoring करेगा।

1203. शिक्षा के क्षेत्र पर AI का भविष्य प्रभाव क्या होगा?
A. स्कूल बंद हो जाएंगे
B. Personalized Learning
C. किताबें छुप जाएँगी
D. शिक्षक की जरूरत खत्म
उत्तर: Personalized Learning
स्पष्टीकरण: AI छात्र की क्षमता के अनुसार Content तैयार करेगा।

1204. Healthcare में AI का भविष्य योगदान क्या होगा?
A. रोबोट मरीजों को डराएंगे
B. Early Disease Detection
C. अस्पतालों में शोर बढ़ेगा
D. दवाइयाँ महंगी
उत्तर: Early Disease Detection
स्पष्टीकरण: AI मेडिकल रिपोर्टों का सटीक विश्लेषण करेगा।

1205. Banking Sector में AI का भविष्य प्रभाव—
A. ATM बंद
B. Fraud Detection और Smart Customer Service
C. पैसे कम
D. बैंक राशन बाँटेंगे
उत्तर: Fraud Detection और Smart Customer Service
स्पष्टीकरण: AI धोखाधड़ी रोकने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।

1206. Manufacturing Sector में AI का सबसे बड़ा भविष्य प्रभाव—
A. धीमी उत्पादन
B. Hyper Automation
C. मजदूर छुट्टी पर
D. मशीनें गायब
उत्तर: Hyper Automation
स्पष्टीकरण: AI, Robotics और IoT से उत्पादन लगभग पूर्णतः स्वचालित होगा।

1207. Transport Sector में AI का भविष्य रूप क्या होगा?
A. ट्रक उड़ने लगेंगे
B. पूरी तरह Self-driving Vehicles
C. रोड बंद
D. पेट्रोल खत्म
उत्तर: पूरी तरह Self-driving Vehicles
स्पष्टीकरण: AI वाहन स्वतः चलाने और दुर्घटना कम करने में महत्वपूर्ण होगा।

1208. Security Sector पर AI का भविष्य प्रभाव—
A. केवल कैमरों की संख्या बढ़ेगी
B. Smart Surveillance और Threat Detection
C. पुलिस नौकरी छोड़ देगी
D. अलार्म बजना बंद
उत्तर: Smart Surveillance और Threat Detection
स्पष्टीकरण: AI CCTV को स्मार्ट बनाकर अपराध रोकने में मदद करेगा।

1209. Retail Sector में AI का भविष्य योगदान—
A. दुकानें बंद
B. Personalized Shopping Experience
C. ग्राहक बाहर रहेंगे
D. सामान गायब
उत्तर: Personalized Shopping Experience
स्पष्टीकरण: AI Customer Behavior के अनुसार Recommendations देगा।

1210. Entertainment Sector पर AI का प्रभाव—
A. फिल्में बंद
B. AI-generated Movies और Music
C. टीवी भारी
D. गाने गायब
उत्तर: AI-generated Movies और Music
स्पष्टीकरण: Generative AI रचनात्मक क्षेत्र को बदल देगा।

1211. ई–कॉमर्स में AI का भविष्य प्रभाव—
A. Delivery रुक जाएगी
B. Smart Recommendations और Auto-Delivery Robots
C. केवल Offline Shopping
D. दुकानों की भीड़
उत्तर: Smart Recommendations और Auto-Delivery Robots
स्पष्टीकरण: भविष्य में AI आधारित Delivery Robots आम होंगे।

1212. Future AI किस Technology का उपयोग Transport में करेगा?
A. Wooden Wheels
B. Computer Vision + Sensor Fusion
C. Old Car Parts
D. Slow GPS
उत्तर: Computer Vision + Sensor Fusion
स्पष्टीकरण: AI कैमरा, सेंसर और GPS को जोड़कर मार्ग तय करेगा।

1213. Healthcare में भविष्य का AI क्या कर सकेगा?
A. अस्पताल पेंट करेगा
B. Personalized Treatment Plans
C. मरीज हटाएगा
D. डॉक्टरों को बदल देगा
उत्तर: Personalized Treatment Plans
स्पष्टीकरण: AI मरीज के Health Data के अनुसार इलाज तय करेगा।

1214. कृषि में AI किस तरीके से किसानों की मदद करेगा?
A. खेत खोदेगा
B. Disease Detection
C. फसलें उठाकर ले जाएगा
D. खेतों को रंग देगा
उत्तर: Disease Detection
स्पष्टीकरण: AI फसल रोगों की पहले से पहचान करेगा।

1215. भविष्य में AI Energy Sector को कैसे प्रभावित करेगा?
A. बिजली काट देगा
B. Smart Grids और Efficient Load Management
C. बिजली महंगी
D. बिजली का रंग बदलेगा
उत्तर: Smart Grids और Efficient Load Management
स्पष्टीकरण: AI ऊर्जा वितरण को कुशल बनाएगा।

1216. Logistics Sector में AI का भविष्य प्रभाव—
A. Delivery देर से होगी
B. Automated Warehouses
C. ट्रक खुद गायब
D. पैकेट खो जाएंगे
उत्तर: Automated Warehouses
स्पष्टीकरण: AI वॉयरहाउसिंग को पूरी तरह स्वचालित करेगा।

1217. AI का भविष्य Social Media Sector को कैसे बदल देगा?
A. पोस्ट हट जाएँगी
B. Hyper-Personalized Content
C. इंटरनेट बंद
D. वीडियो छोटे
उत्तर: Hyper-Personalized Content
स्पष्टीकरण: AI हर यूज़र के लिए Customized कंटेंट देगा।

1218. भविष्य में AI का Legal Sector पर प्रभाव—
A. वकील गायब
B. Case Prediction और Legal Document Automation
C. कोर्ट बंद
D. जज रोबोट
उत्तर: Case Prediction और Legal Document Automation
स्पष्टीकरण: AI कानून संबंधित दस्तावेज़ और फैसले सुझाने में मदद करेगा।

1219. Telecommunication Sector में AI क्या करेगा?
A. फोन बंद
B. Network Optimization
C. बैलेंस खत्म
D. कॉल कट
उत्तर: Network Optimization
स्पष्टीकरण: AI 5G/6G नेटवर्क को बेहतर बनाएगा।

1220. HR Sector में AI का भविष्य—
A. Hiring खत्म
B. AI-based Skill Assessment
C. Interview पोस्टपोन
D. कर्मचारी गायब
उत्तर: AI-based Skill Assessment
स्पष्टीकरण: AI Employee Hiring और Performance Analysis करेगा।

1221. भविष्य में AI Tourism Sector को कैसे प्रभावित करेगा?
A. होटल खाली
B. Virtual Tour Experiences
C. सड़कें बंद
D. टूरिस्ट कम
उत्तर: Virtual Tour Experiences
स्पष्टीकरण: AI आधारित Virtual Reality पर्यटन को आसान बनाएगा।

1222. Insurance Sector पर AI का संभावित प्रभाव—
A. Premium बढ़ेगा
B. Risk Prediction और Claim Automation
C. Insurance बंद
D. Agent गायब
उत्तर: Risk Prediction और Claim Automation
स्पष्टीकरण: AI नुकसान का आकलन स्वचालित रूप से करेगा।

1223. Real Estate Sector में AI का भविष्य—
A. मकान टूटेंगे
B. Smart Property Recommendations
C. रजिस्ट्रियाँ गायब
D. दस्तावेज़ फटेंगे
उत्तर: Smart Property Recommendations
स्पष्टीकरण: AI buyer की जरूरतों के अनुसार घर सुझाएगा।

1224. रक्षा क्षेत्र में AI का भविष्य प्रभाव—
A. रक्षा कमजोर
B. Autonomous Drones और Smart Surveillance
C. बॉर्डर हट जाएगा
D. सैनिक कम
उत्तर: Autonomous Drones और Smart Surveillance
स्पष्टीकरण: रक्षा में AI निगरानी और निर्णय लेने में मुख्य भूमिका निभाएगा।

1225. Entertainment में AI का भविष्य—
A. टीवी बंद
B. Virtual Actors और AI-based Story Writing
C. फिल्में गायब
D. रिमोट टूटेगा
उत्तर: Virtual Actors और AI-based Story Writing
स्पष्टीकरण: भविष्य की फिल्मों में AI-generated Characters प्रमुख होंगे।

1226. भविष्य में AI Global Economy पर क्या प्रभाव डालेगा?
A. वृद्धि रुकेगी
B. Productivity और Automation बढ़ेंगे
C. बाजार टूटेंगे
D. सभी गरीब हो जाएंगे
उत्तर: Productivity और Automation बढ़ेंगे
स्पष्टीकरण: AI अर्थव्यवस्था की गति बढ़ाएगा।

1227. बच्चों की शिक्षा में AI क्या ला सकता है?
A. नये खेल
B. Personalized Learning + AI Tutors
C. स्कूल बंद
D. होमवर्क बंद
उत्तर: Personalized Learning + AI Tutors
स्पष्टीकरण: AI Tutor छात्रों के सीखने की गति समझेगा।

1228. AI का Tourism Industry में भविष्य प्रभाव—
A. टिकट खत्म
B. Real-time Travel Assistance
C. होटल बदल जाएंगे
D. घुमने कम लोग जाएंगे
उत्तर: Real-time Travel Assistance
स्पष्टीकरण: AI यात्रियों की जरूरतों के अनुसार सुझाव देगा।

1229. ऊर्जा की खपत में AI क्या बदलाव ला सकता है?
A. Energy Waste
B. Smart Energy Saving
C. बिजली चोरी
D. बिजली गायब
उत्तर: Smart Energy Saving
स्पष्टीकरण: AI ऊर्जा को स्वचालित रूप से नियंत्रित करेगा।

1230. विभिन्न सेक्टर्स पर AI के भविष्य का समग्र प्रभाव क्या होगा?
A. सभी कार्य रुक जाएंगे
B. Automation, Productivity और Efficiency बढ़ेगी
C. लोग घर में बंद
D. टीवी तेज़
उत्तर: Automation, Productivity और Efficiency बढ़ेगी
स्पष्टीकरण: AI लगभग हर क्षेत्र को स्मार्ट, तेज और बेहतर बनाएगा।

Expert Systems MCQs

1231. Expert System का मुख्य उद्देश्य क्या होता है?
A. मोबाइल चार्ज करना
B. मानव विशेषज्ञ की तरह निर्णय लेना
C. वीडियो चलाना
D. स्क्रीन साफ़ करना
उत्तर: मानव विशेषज्ञ की तरह निर्णय लेना
स्पष्टीकरण: Expert System किसी डोमेन में विशेषज्ञ जैसा समाधान देता है।

1232. Expert System किस पर आधारित होता है?
A. Random Rules
B. Knowledge Base और Inference Engine
C. TV Setup
D. Screen Brightness
उत्तर: Knowledge Base और Inference Engine
स्पष्टीकरण: ये इसके दो मुख्य घटक हैं।

1233. Expert System का Brain किसे कहा जाता है?
A. CPU
B. Inference Engine
C. RAM
D. Keyboard
उत्तर: Inference Engine
स्पष्टीकरण: यही सिस्टम को तर्क और निष्कर्ष निकालने की क्षमता देता है।

1234. Knowledge Base में क्या संग्रहित होता है?
A. मोबाइल डेटा
B. विशेषज्ञों के नियम और तथ्य
C. माउस सेटिंग
D. स्क्रीन की रोशनी
उत्तर: विशेषज्ञों के नियम और तथ्य
स्पष्टीकरण: Knowledge Base विशेषज्ञ के ज्ञान का संग्रह है।

1235. Expert System किस प्रकार की AI माना जाता है?
A. Weak AI
B. Strong AI
C. AGI
D. Super AI
उत्तर: Weak AI
स्पष्टीकरण: यह केवल एक विशेष कार्य के लिए बनाया जाता है।

1236. Expert Systems में IF-THEN Rules किसका हिस्सा हैं?
A. Operating System
B. Knowledge Base
C. Screen Saver
D. Power Manager
उत्तर: Knowledge Base
स्पष्टीकरण: IF-THEN Rules ज्ञान भंडार में रखे जाते हैं।

1237. Expert System उपयोग करता है—
A. Virtual Memory
B. Rule-based Reasoning
C. Mobile Charger
D. Loud Speaker
उत्तर: Rule-based Reasoning
स्पष्टीकरण: Expert System नियमों के माध्यम से निर्णय करता है।

1238. Expert Systems में User Interface का उपयोग किसलिए होता है?
A. यूज़र को Screen दिखाने के लिए
B. यूज़र और सिस्टम के बीच संवाद के लिए
C. मोबाइल लगाने के लिए
D. माउस पकड़ने के लिए
उत्तर: यूज़र और सिस्टम के बीच संवाद के लिए
स्पष्टीकरण: User Interface यूज़र से इनपुट लेकर Output देता है।

1239. Expert Systems किस क्षेत्र में सबसे पहले उपयोग हुए?
A. Agriculture
B. Medical Diagnosis
C. Cooking
D. Gaming
उत्तर: Medical Diagnosis
स्पष्टीकरण: प्रारंभिक Expert Systems बीमारियों का पता लगाने में उपयोग हुए।

1240. MYCIN एक प्रसिद्ध Expert System है, जो किस क्षेत्र से संबंधित है?
A. Agriculture
B. Medical Treatment
C. Finance
D. Robotics
उत्तर: Medical Treatment
स्पष्टीकरण: MYCIN Infectious Disease Treatment के लिए बनाया गया था।

1241. Expert Systems की कौन-सी विशेषता है?
A. हमेशा गलत निर्णय देना
B. Consistent Results
C. Random Output
D. बिना डेटा के काम करना
उत्तर: Consistent Results
स्पष्टीकरण: समान परिस्थितियों में यह हमेशा समान परिणाम देता है।

1242. Expert Systems मानव विशेषज्ञ की तुलना में—
A. थकते नहीं
B. जल्दी गुस्सा होते हैं
C. खाना खाते हैं
D. रोते हैं
उत्तर: थकते नहीं
स्पष्टीकरण: Expert Systems लगातार काम करते हैं।

1243. Expert System का सबसे बड़ा लाभ क्या है?
A. भावनाएँ होती हैं
B. Expert Knowledge को Digitally Store कर सकते हैं
C. खुद खाना बनाते हैं
D. Call Attend करते हैं
उत्तर: Expert Knowledge को Digitally Store कर सकते हैं
स्पष्टीकरण: यह विशेषज्ञ की जानकारी को स्थायी रूप से रखता है।

1244. Expert System की सबसे बड़ी कमी क्या है?
A. कम बिजली खाता है
B. केवल एक विशेष डोमेन में काम करता है
C. खाना खाता है
D. रात में बंद हो जाता है
उत्तर: केवल एक विशेष डोमेन में काम करता है
स्पष्टीकरण: यह Narrow Domain में काम करता है।

1245. Inference Engine क्या करता है?
A. नियमों के आधार पर निष्कर्ष निकालता है
B. पंखा चलाता है
C. स्क्रीन बढ़ाता है
D. टीवी ऑफ करता है
उत्तर: नियमों के आधार पर निष्कर्ष निकालता है
स्पष्टीकरण: यही Reasoning का मुख्य भाग है।

1246. Expert Systems में दो प्रकार की Reasoning होती हैं—
A. Passive और Active
B. Forward Chaining और Backward Chaining
C. Up और Down
D. On और Off
उत्तर: Forward Chaining और Backward Chaining
स्पष्टीकरण: इन्हीं तरीकों से सिस्टम निर्णय लेता है।

1247. Forward Chaining में सिस्टम—
A. निष्कर्ष से शुरुआत करता है
B. डेटा/तथ्यों से शुरुआत करता है
C. स्क्रीन से शुरुआत करता है
D. फोटो से शुरुआत करता है
उत्तर: डेटा/तथ्यों से शुरुआत करता है
स्पष्टीकरण: यह Bottom-up Reasoning है।

1248. Backward Chaining में सिस्टम—
A. तथ्य ढूंढता है
B. Goal/Conclusion से शुरुआत करता है
C. Mobile चालू करता है
D. वीडियो बंद करता है
उत्तर: Goal/Conclusion से शुरुआत करता है
स्पष्टीकरण: यह Top-down Reasoning है।

1249. Expert System का एक उदाहरण कौन है?
A. Netflix
B. DENDRAL
C. Facebook
D. Google Maps
उत्तर: DENDRAL
स्पष्टीकरण: DENDRAL Chemical Analysis के लिए बना पहला Expert System था।

1250. Expert Systems का उपयोग Banking में कैसे होता है?
A. खाते बंद करने में
B. Loan Approval Decision में
C. ATM हटाने में
D. नोट छापने में
उत्तर: Loan Approval Decision में
स्पष्टीकरण: Expert Systems नियमों के आधार पर Loan Eligibility तय करते हैं।

1251. Expert Systems का उपयोग Agriculture में—
A. खेत जलाने में
B. Crop Disease Diagnosis में
C. मिट्टी छुपाने में
D. बीज फेंकने में
उत्तर: Crop Disease Diagnosis में
स्पष्टीकरण: फसल रोग पहचानने में Expert Systems सहायक हैं।

1252. Expert Systems किस प्रकार की AI का उदाहरण है?
A. Knowledge-based AI
B. Loud AI
C. Wrong AI
D. Fantasy AI
उत्तर: Knowledge-based AI
स्पष्टीकरण: यह विशेषज्ञ ज्ञान पर आधारित होता है।

1253. Expert Systems कहाँ उपयोगी हैं?
A. Routine Work
B. High-level Decision Making
C. Mobile Charging
D. Screen Painting
उत्तर: High-level Decision Making
स्पष्टीकरण: Expert Systems विशेषज्ञ स्तर का निर्णय देते हैं।

1254. Expert System की User Explanation Facility क्या करती है?
A. यूज़र को बताती है कि सिस्टम ने निर्णय कैसे लिया
B. मोबाइल चालू करती है
C. स्क्रीन धोती है
D. आवाज़ बढ़ाती है
उत्तर: यूज़र को बताती है कि सिस्टम ने निर्णय कैसे लिया
स्पष्टीकरण: यह Transparency प्रदान करती है।

1255. Expert Systems की Limitation कौन सी है?
A. High Accuracy
B. High Cost और Maintenance
C. Consistent Results
D. Explainable Reasoning
उत्तर: High Cost और Maintenance
स्पष्टीकरण: इसे विकसित करना महंगा होता है।

1256. निम्न में से कौन Expert System का घटक नहीं है?
A. Knowledge Base
B. Inference Engine
C. User Interface
D. Touch Sensor
उत्तर: Touch Sensor
स्पष्टीकरण: यह Robotics का हिस्सा है, Expert System का नहीं।

1257. Expert Systems में “Rule” रूप में Knowledge को प्रस्तुत करना क्या कहलाता है?
A. Rule-based Representation
B. Static Logic
C. Physical Representation
D. Emotion-based Representation
उत्तर: Rule-based Representation
स्पष्टीकरण: IF-THEN Rules के रूप में Knowledge लिखा जाता है।

1258. कौन-सा Expert System का उदाहरण नहीं है?
A. MYCIN
B. DENDRAL
C. Google Assistant
D. XCON
उत्तर: Google Assistant
स्पष्टीकरण: यह NLP-आधारित Voice Assistant है, Expert System नहीं।

1259. XCON Expert System किस क्षेत्र के लिए बना था?
A. कंप्यूटर कॉन्फ़िगरेशन
B. कुकिंग
C. Banking
D. Agriculture
उत्तर: कंप्यूटर कॉन्फ़िगरेशन
स्पष्टीकरण: XCON कंप्यूटर सिस्टम Design में उपयोग होता था।

1260. Expert Systems का समग्र उद्देश्य क्या है?
A. मशीनों को भावनाएँ देना
B. मानव विशेषज्ञ की तरह समस्या समाधान करना
C. टीवी तेज़ करना
D. मोबाइल बंद करना
उत्तर: मानव विशेषज्ञ की तरह समस्या समाधान करना
स्पष्टीकरण: यही Expert System का मूल उद्देश्य है।

Neural Networks MCQs

1261. Neural Network किससे प्रेरित है?
A. कार इंजन से
B. मानव मस्तिष्क (Human Brain) से
C. पेड़-पौधों से
D. किताबों से
उत्तर: मानव मस्तिष्क (Human Brain) से
स्पष्टीकरण: Neural Network का स्ट्रक्चर मानव दिमाग के न्यूरॉन्स जैसा होता है।

1262. Neural Network की सबसे छोटी इकाई क्या कहलाती है?
A. Pixel
B. Neuron (Node)
C. Button
D. Frame
उत्तर: Neuron (Node)
स्पष्टीकरण: Neuron डेटा प्रोसेस करने की मूल इकाई है।

1263. Neural Network के लेयर्स की संख्या बढ़ने पर कौन-सा मॉडल बनता है?
A. Short Network
B. Deep Neural Network
C. Simple Calculator
D. Basic AI
उत्तर: Deep Neural Network
स्पष्टीकरण: अधिक Hidden Layers होने पर यह Deep Learning मॉडल कहलाता है।

1264. Neural Network में Input किस लेयर में दिया जाता है?
A. Output Layer
B. Hidden Layer
C. Input Layer
D. Memory Layer
उत्तर: Input Layer
स्पष्टीकरण: सभी इनपुट डेटा Input Layer में जाता है।

1265. Neuron किस Function का उपयोग Output निकालने में करता है?
A. Gaming Function
B. Activation Function
C. Colour Function
D. Volume Function
उत्तर: Activation Function
स्पष्टीकरण: Activation Function Output को Non-linear बनाता है।

1266. Neural Network में Weights का क्या कार्य है?
A. डेटा को स्केल करना
B. इनपुट के महत्व को नियंत्रित करना
C. डेटा को हटा देना
D. Output को छुपाना
उत्तर: इनपुट के महत्व को नियंत्रित करना
स्पष्टीकरण: Weight तय करता है कि कौन-सा इनपुट कितना महत्वपूर्ण है।

1267. Neural Network में Bias का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. मॉडल को गलत करना
B. Activation Function को Shift करना
C. स्क्रीन का Colour बदलना
D. सिस्टम को बंद करना
उत्तर: Activation Function को Shift करना
स्पष्टीकरण: Bias मॉडल को अधिक लचीला बनाता है।

1268. Neural Network किस प्रकार का Learning Model है?
A. Rule-based
B. Statistical + Learning-based
C. Manual
D. Linear-only
उत्तर: Statistical + Learning-based
स्पष्टीकरण: Neural Network डेटा पैटर्न सीखकर Prediction करता है।

1269. Deep Neural Networks में Hidden Layers की संख्या—
A. एक
B. बहुत अधिक
C. शून्य
D. केवल दो
उत्तर: बहुत अधिक
स्पष्टीकरण: Deep Learning में कई Hidden Layers होते हैं।

1270. Perceptron किसका मूल रूप है?
A. Simple Neural Network
B. Simple Calculator
C. Simple Memory
D. Simple Keyboard
उत्तर: Simple Neural Network
स्पष्टीकरण: Perceptron Neural Network का पहला मॉडल था।

1271. Neural Network किस Problem के लिए अधिक उपयुक्त है?
A. Fixed Rules वाली Problems
B. Pattern Recognition वाली Problems
C. Remote Control वाली Problems
D. Volume वाली Problems
उत्तर: Pattern Recognition वाली Problems
स्पष्टीकरण: NN Images, Speech, Text आदि में पैटर्न पहचानने में श्रेष्ठ है।

1272. Neural Network किस प्रकार का Processing उपयोग करता है?
A. Sequential
B. Parallel
C. Manual
D. Static
उत्तर: Parallel
स्पष्टीकरण: NN एक साथ कई नोड्स में डेटा प्रोसेस करता है।

1273. Neural Network में वजन (Weights) कैसे अपडेट होते हैं?
A. Random
B. Backpropagation द्वारा
C. Manual Entry
D. Screen Buttons
उत्तर: Backpropagation द्वारा
स्पष्टीकरण: त्रुटि को पीछे से propagate कर Weights सुधारे जाते हैं।

1274. Error को कम करने के लिए Neural Network किस तकनीक का उपयोग करता है?
A. Gradient Descent
B. Colour Reduction
C. Volume Boost
D. Manual Reset
उत्तर: Gradient Descent
स्पष्टीकरण: Gradient Descent Loss Function को कम करता है।

1275. Neural Network में Output किस लेयर से प्राप्त होता है?
A. Middle Layer
B. Output Layer
C. Input Layer
D. Bias Layer
उत्तर: Output Layer
स्पष्टीकरण: यही अंतिम निर्णय या Prediction देती है।

1276. Neural Network किस प्रकार के डेटा के साथ अच्छा काम करता है?
A. High-dimensional Data
B. केवल Text
C. केवल Audio
D. केवल Numbers
उत्तर: High-dimensional Data
स्पष्टीकरण: NN बड़े और जटिल डेटा पर बेहतर कार्य करता है।

1277. Neural Networks में Non-linear Problems कैसे हल होती हैं?
A. Activation Function द्वारा
B. Screen Zoom द्वारा
C. Button Press द्वारा
D. Manual Logic द्वारा
उत्तर: Activation Function द्वारा
स्पष्टीकरण: Non-linear Activation Functions NN की शक्ति बढ़ाते हैं।

1278. Neural Network में Training Data का क्या महत्व है?
A. मॉडल खराब करता है
B. मॉडल को सीखाता है
C. मॉडल बंद करता है
D. Output छुपाता है
उत्तर: मॉडल को सीखाता है
स्पष्टीकरण: Training Data के बिना NN सीख नहीं सकता।

1279. Neural Network किस क्षेत्र में सबसे अधिक उपयोग होता है?
A. Agriculture
B. Computer Vision
C. Cooking
D. Home Painting
उत्तर: Computer Vision
स्पष्टीकरण: NN Image Classification और Object Detection में श्रेष्ठ है।

1280. CNN (Convolutional Neural Network) मुख्यतः उपयोग होता है—
A. Text Editing
B. Image Processing
C. Sound Reduction
D. Folder Creation
उत्तर: Image Processing
स्पष्टीकरण: CNN Visual Data के Feature Extraction में श्रेष्ठ है।

1281. RNN (Recurrent Neural Network) किस प्रकार के डेटा के लिए उपयोग होता है?
A. Random
B. Sequential (जैसे Text, Speech)
C. केवल Images
D. Static Photos
उत्तर: Sequential (जैसे Text, Speech)
स्पष्टीकरण: RNN समय-आधारित डेटा याद रख सकता है।

1282. Neural Networks का Training किस पर आधारित होता है?
A. Trial and Error
B. Weight Adjustment
C. Colour Adjustment
D. Volume Control
उत्तर: Weight Adjustment
स्पष्टीकरण: Weights बदलकर मॉडल सीखता है।

1283. ANN में Overfitting किससे होता है?
A. बहुत कम Data
B. बहुत ज्यादा Training Data
C. सही Training
D. Output Layer
उत्तर: बहुत कम Data
स्पष्टीकरण: कम डेटा मॉडल को गलत पैटर्न सीखवा सकता है।

1284. Neural Networks में Dropout का क्या उद्देश्य है?
A. नेटवर्क बंद करना
B. Overfitting रोकना
C. स्क्रीन फ्रीज करना
D. Output हटाना
उत्तर: Overfitting रोकना
स्पष्टीकरण: Dropout Training के दौरान कुछ Nodes को अस्थायी रूप से हटाता है।

1285. Neural Network किसमें कमजोर होता है?
A. Pattern Learning
B. Explainability (व्याख्या करना)
C. Image Recognition
D. Voice Detection
उत्तर: Explainability (व्याख्या करना)
स्पष्टीकरण: NN का निर्णय कैसे आया, यह समझना कठिन है।

1286. Neural Network का मुख्य लाभ क्या है?
A. Slow Working
B. Complex Problems हल करना
C. Data Delete करना
D. Rules हटाना
उत्तर: Complex Problems हल करना
स्पष्टीकरण: यह जटिल पैटर्न पहचानने में सक्षम है।

1287. Neural Network किसका उदाहरण है?
A. Symbolic AI
B. Sub-symbolic AI
C. Manual AI
D. Static AI
उत्तर: Sub-symbolic AI
स्पष्टीकरण: NN ज्ञान को Symbolic Rules की बजाय Patterns के माध्यम से प्रस्तुत करता है।

1288. Neural Networks को Training में क्या कठिनाई होती है?
A. ज्यादा भोजन
B. High Computation Requirement
C. कम Voltage
D. High Volume
उत्तर: High Computation Requirement
स्पष्टीकरण: NN को GPU जैसे Powerful Hardware की जरूरत होती है।

1289. ANN किस प्रकार सीखता है?
A. Reward से
B. Examples और Patterns से
C. Internet Speed से
D. Clock Time से
उत्तर: Examples और Patterns से
स्पष्टीकरण: ANN Supervised और Unsupervised दोनों तरीकों से सीख सकता है।

1290. Neural Network का Future Impact क्या होगा?
A. Only Games
B. Advanced AI Systems
C. Old Technology
D. Manual Decisions
उत्तर: Advanced AI Systems
स्पष्टीकरण: भविष्य की AI तकनीकें Neural Networks पर आधारित होंगी।

Social & Mobile MCQs

1291. Social Media का मुख्य उद्देश्य क्या है?
A. सिर्फ गेम खेलना
B. लोगों को जोड़ना और जानकारी साझा करना
C. मोबाइल चार्ज करना
D. फाइलें छुपाना
उत्तर: लोगों को जोड़ना और जानकारी साझा करना
स्पष्टीकरण: सोशल मीडिया का लक्ष्य यूजर्स को एक-दूसरे से जोड़ना है।

1292. Mobile Computing का मुख्य लाभ क्या है?
A. इंटरनेट धीमा करना
B. किसी भी स्थान से जानकारी प्राप्त करना
C. फोन भारी करना
D. बैटरी कम करना
उत्तर: किसी भी स्थान से जानकारी प्राप्त करना
स्पष्टीकरण: Mobile Computing Location-Independent Services प्रदान करता है।

1293. Social Networking Sites में से कौन-सी सही है?
A. YouTube
B. Facebook
C. VLC Player
D. MS Word
उत्तर: Facebook
स्पष्टीकरण: Facebook एक प्रमुख सोशल नेटवर्किंग प्लेटफ़ॉर्म है।

1294. Mobile Apps किस पर चलती हैं?
A. Television
B. Smartphone Operating System
C. Refrigerator
D. Projector
उत्तर: Smartphone Operating System
स्पष्टीकरण: Android, iOS जैसे OS Mobile Apps चलाते हैं।

1295. Social Media Account सुरक्षित रखने का सही तरीका है—
A. पासवर्ड किसी को बता देना
B. Strong Password और 2FA का उपयोग
C. पासवर्ड पेपर पर लिखकर रखना
D. हर जगह एक ही पासवर्ड
उत्तर: Strong Password और 2FA का उपयोग
स्पष्टीकरण: Two-factor Authentication सुरक्षा बढ़ाता है।

1296. Mobile Banking किसका उदाहरण है?
A. Offline Payment
B. Online Financial Transaction
C. Paper Receipt
D. Manual System
उत्तर: Online Financial Transaction
स्पष्टीकरण: Mobile Banking इंटरनेट के माध्यम से लेन-देन की सुविधा देता है।

1297. Social Media पर Fake News से बचने का तरीका है—
A. तुरंत शेयर करना
B. विश्वसनीय स्रोत से सत्यापन
C. हर मैसेज पर भरोसा
D. स्क्रीनशॉट देखना
उत्तर: विश्वसनीय स्रोत से सत्यापन
स्पष्टीकरण: Fake News रोकने के लिए Fact-check करना जरूरी है।

1298. Mobile Device की कौन-सी विशेषता है?
A. Portability
B. भारी आकार
C. केवल एक स्थान पर उपयोग
D. बिना बैटरी
उत्तर: Portability
स्पष्टीकरण: मोबाइल छोटे, हल्के और ले जाने योग्य होते हैं।

1299. Social Media पर ज्यादा जानकारी साझा करना—
A. सुरक्षित है
B. Privacy Risk बढ़ाता है
C. महत्वपूर्ण है
D. इंटरनेट तेज़ करता है
उत्तर: Privacy Risk बढ़ाता है
स्पष्टीकरण: ज्यादा Personal Information खतरा पैदा करती है।

1300. Mobile Hotspot का उपयोग किसके लिए होता है?
A. टीवी बदलने के लिए
B. इंटरनेट को दूसरे Device पर साझा करने के लिए
C. फाइल डिलीट करने के लिए
D. कैमरा साफ करने के लिए
उत्तर: इंटरनेट को दूसरे Device पर साझा करने के लिए
स्पष्टीकरण: Hotspot मोबाइल को Wi-Fi Router की तरह उपयोग करता है।

1301. Social Media Influencer का अर्थ—
A. बिना Followers वाला व्यक्ति
B. ज्यादा Followers और Impact वाला व्यक्ति
C. Mobile Repair Person
D. Camera Seller
उत्तर: ज्यादा Followers और Impact वाला व्यक्ति
स्पष्टीकरण: Influencers Social Media पर लोगों को प्रभावित करते हैं।

1302. Mobile Operating System का उदाहरण है—
A. Windows XP
B. Android
C. Linux Desktop
D. macOS
उत्तर: Android
स्पष्टीकरण: Android विश्व का सबसे लोकप्रिय मोबाइल OS है।

1303. Social Media पर Cyber Bullying क्या है?
A. Positive Posts करना
B. Online परेशान या धमकाना
C. Mobile चार्ज करना
D. अच्छे कमेंट लिखना
उत्तर: Online परेशान या धमकाना
स्पष्टीकरण: Cyber Bullying ऑनलाइन हानि पहुँचाने का कार्य है।

1304. Mobile GPS का उपयोग किसलिए होता है?
A. तस्वीरें रंगना
B. लोकेशन और दिशा बताने के लिए
C. बैटरी हटाने के लिए
D. स्क्रीन घुमाने के लिए
उत्तर: लोकेशन और दिशा बताने के लिए
स्पष्टीकरण: GPS वास्तविक समय का स्थान दिखाता है।

1305. Social Networking का लाभ है—
A. जानकारी तेजी से साझा करना
B. काम धीमा करना
C. Storage खत्म करना
D. internet block करना
उत्तर: जानकारी तेजी से साझा करना
स्पष्टीकरण: सोशल मीडिया त्वरित सूचना प्रसार करता है।

1306. Mobile Device पर Malware कैसे आ सकता है?
A. सुरक्षित ऐप से
B. अनजाने लिंक और Untrusted Apps से
C. आसान चार्जिंग से
D. कॉल करने से
उत्तर: अनजाने लिंक और Untrusted Apps से
स्पष्टीकरण: अनधिकृत ऐप्स मोबाइल सुरक्षा जोखिम बढ़ाते हैं।

1307. Social Media Addiction का प्रभाव—
A. अधिक उत्पादकता
B. समय की बर्बादी और मानसिक तनाव
C. स्वस्थ जीवन
D. तेज़ इंटरनेट
उत्तर: समय की बर्बादी और मानसिक तनाव
स्पष्टीकरण: अधिक उपयोग स्वास्थ्य पर नकारात्मक असर डालता है।

1308. Mobile Wallet किसका उदाहरण है?
A. Physical Cash
B. Digital Payment System
C. Offline Card
D. Manual Billing
उत्तर: Digital Payment System
स्पष्टीकरण: Paytm, PhonePe आदि Mobile Wallets हैं।

1309. Social Media Platforms कौन-सा डेटा Collect करते हैं?
A. Location
B. Likes
C. Browsing Activity
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: सोशल प्लेटफॉर्म User Data Analytics के लिए और सेवाएँ प्रदान करने के लिए एकत्र करते हैं।

1310. Mobile Phone में Screen Lock क्यों जरूरी है?
A. फोन को सुंदर दिखाने के लिए
B. Unauthorized Access रोकने के लिए
C. कॉल तेज़ करने के लिए
D. Battery बचाने के लिए
उत्तर: Unauthorized Access रोकने के लिए
स्पष्टीकरण: Screen Lock सुरक्षा का पहला स्तर है।

1311. Social Media पर Blue Tick का क्या मतलब है?
A. मजाक
B. Verified Account
C. नया यूज़र
D. Old Profile
उत्तर: Verified Account
स्पष्टीकरण: यह प्रमाणित पहचान को दर्शाता है।

1312. Mobile Data Saving Mode क्या करता है?
A. बैटरी खत्म
B. Data Usage कम करता है
C. नेटवर्क हटाता है
D. स्टोरेज बढ़ाता है
उत्तर: Data Usage कम करता है
स्पष्टीकरण: यह Background Data को सीमित करता है।

1313. सोशल मीडिया पर “Tag” का उपयोग—
A. किसी व्यक्ति को पहचानने के लिए
B. फोन बंद करने के लिए
C. फोटो छुपाने के लिए
D. गाने डाउनलोड करने के लिए
उत्तर: किसी व्यक्ति को पहचानने के लिए
स्पष्टीकरण: Tag पोस्ट को संबंधित व्यक्तियों से जोड़ता है।

1314. Mobile में Airplane Mode क्या करता है?
A. फोन घुमाता है
B. सभी वायरलेस सिग्नल बंद करता है
C. इंटरनेट तेज़ करता है
D. स्क्रीन बढ़ाता है
उत्तर: सभी वायरलेस सिग्नल बंद करता है
स्पष्टीकरण: यह कॉल, Wi-Fi, Bluetooth सब को रोक देता है।

1315. Social Media पर “Hashtag (#)” का उपयोग—
A. कैप्शन हटाने के लिए
B. Topic या Trend को दिखाने के लिए
C. मोबाइल चार्जिंग के लिए
D. वीडियो छोटा करने के लिए
उत्तर: Topic या Trend को दिखाने के लिए
स्पष्टीकरण: Hashtag Content को आसानी से Searchable बनाते हैं।

1316. Mobile Device Management (MDM) का उपयोग—
A. फोन धोने के लिए
B. कंपनियों में मोबाइल सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए
C. बैटरी कम करने के लिए
D. फोटो छुपाने के लिए
उत्तर: कंपनियों में मोबाइल सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए
स्पष्टीकरण: MDM कंपनी के मोबाइल में Security Policies लागू करता है।

1317. Social Media पर Privacy Settings का उपयोग—
A. स्क्रीन बदलने के लिए
B. अपना डेटा सुरक्षित रखने के लिए
C. ब्राइटनेस कम करने के लिए
D. फोन चालू करने के लिए
उत्तर: अपना डेटा सुरक्षित रखने के लिए
स्पष्टीकरण: Privacy Settings Personal Information की सुरक्षा करती हैं।

1318. Mobile Device का मुख्य Hardware Components में शामिल है—
A. Processor
B. RAM
C. Battery
D. उपरोक्त सभी
उत्तर: उपरोक्त सभी
स्पष्टीकरण: ये सभी मोबाइल के मुख्य हार्डवेयर हैं।

1319. Social Media पर Post Viral होने का मुख्य कारण—
A. Strong Engagement
B. स्क्रीन का रंग
C. फोन का आकार
D. इंटरनेट की केबल
उत्तर: Strong Engagement
स्पष्टीकरण: शेयर, लाइक, कमेंट Viral होने में भूमिका निभाते हैं।

1320. Mobile Security का सबसे महत्वपूर्ण उपाय—
A. Unknown Apps Install करना
B. Antivirus और Regular Updates
C. Screen Brightness बढ़ाना
D. Contact Delete करना
उत्तर: Antivirus और Regular Updates
स्पष्टीकरण: Updates और Security Tools फोन को Malware से बचाते हैं।