İçeriğe atla
0 XP 0
IAPPAIGPOrta

IAPP Artificial Intelligence Governance Professional

  • Yapay zekâ
  • Yönetişim
Soru
100puanlanmayan deneme soruları dahil
Süre
2 saat 45 dakika
Geçme
300100-500 ölçeğinde

AIGP, yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesini ve kullanımını yöneten uzmanlar için IAPP'nin yönetişim sertifikasıdır. Sınav yapay zekâ temellerini, AB Yapay Zekâ Yasası ile gizlilik ve ayrımcılık yasalarının yapay zekâya uygulanmasını, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 ve OECD ilkeleri gibi çerçeveleri ölçer. Geliştirme ve kullanım aşamasındaki yönetişim kararları sınavın yaklaşık yarısını oluşturur. Sorular 2 Şubat 2026'dan beri geçerli 2.1 sürümlü bilgi birikimi belgesini (Body of Knowledge) izler. Sınavı geçtikten sonra sertifikanın geçerli olması için IAPP üyeliği ya da sertifika sürdürme ücreti gerekir.

Çalışmaya başla Deneme sınavı

Çalış

Alan alan çalış, karışık pratik yap ya da süreyle deneme sınavı çöz. İlerlemen bu tarayıcıda birikir.

Bir alan seç

Tek alandan sorular gelir. Her cevaptan sonra doğrusunu ve nedenini görürsün. Süre yok.

Alanlar ve ilerlemen

Çözülen
0/ 160
Doğru
-
Son deneme
-

Çubuk uzunluğu resmî ağırlık.ÇözdüğünKalan

  1. Yapay Zekâ Yönetişiminin TemelleriUnderstanding the foundations of AI governance%210/34 soru6 ders
  2. Yasa, Standart ve Çerçevelerin Yapay Zekâya UygulanmasıUnderstanding how laws, standards and frameworks apply to AI%250/40 soru6 ders
  3. Yapay Zekâ Geliştirmenin YönetişimiUnderstanding how to govern AI development%270/43 soru6 ders
  4. Yapay Zekâ Dağıtımı ve Kullanımının YönetişimiUnderstanding how to govern AI deployment and use%270/43 soru6 ders

Örnek sorular

Her alandan 2 soru. Cevabı açmadan önce kendin düşün; aynı sorular pratikte de karşına çıkar.

Yapay Zekâ Yönetişiminin Temelleri (Understanding the foundations of AI governance)2 örnek soru

Vaka: Bir bankanın veri ekibi, daha önce 'dolandırıcılık' ya da 'normal' diye etiketlenmiş 200 bin işlemle bir model eğitiyor. Model yeni işlemleri bu iki sınıftan birine atayacak. Bu hangi öğrenme türüdür?

  1. Pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning)
  2. Denetimsiz öğrenme (unsupervised learning)
  3. Kural tabanlı uzman sistem (expert system)
  4. Denetimli öğrenme (supervised learning)
Cevabı göster

Doğru cevap: D) Denetimli öğrenme (supervised learning)

Denetimli öğrenmede model, doğru cevabı bilinen etiketli örneklerden girdi ile sonuç arasındaki ilişkiyi öğrenir. Denetimsiz öğrenme etiket kullanmaz, veriyi benzerliğe göre gruplar. Pekiştirmeli öğrenme ödül ve cezayla deneme yanılma yapar. Uzman sistem ise öğrenmez, insanların yazdığı kuralları uygular.

Vaka: Bir depo robotu, rafları doğru yerleştirdiğinde ödül, bir yere çarptığında ceza puanı alıyor. Robot binlerce denemeden sonra en iyi rotayı kendisi buluyor. Bu yaklaşım hangisidir?

  1. Pekiştirmeli öğrenme (ödül ve ceza ile)
  2. Önceden yazılmış kural tabanlı rota planı
  3. Denetimli öğrenme ile etiketli sınıflandırma
  4. Denetimsiz öğrenme ile kümeleme
Cevabı göster

Doğru cevap: A) Pekiştirmeli öğrenme (ödül ve ceza ile)

Pekiştirmeli öğrenmede bir ajan ortamda eylem seçer ve aldığı ödül ya da cezaya göre davranışını iyileştirir. Denetimli öğrenme etiketli örnek, kümeleme ise etiketsiz veride gruplama ister. Kural tabanlı planda rota önceden yazılır, sistem denemeyle öğrenmez.

Yasa, Standart ve Çerçevelerin Yapay Zekâya Uygulanması (Understanding how laws, standards and frameworks apply to AI)2 örnek soru

Vaka: Bir e-ticaret şirketi, müşteri hizmetleri görüşme kayıtlarıyla bir dil modeli eğitmek istiyor. Kayıtlar hizmet kalitesini ölçmek amacıyla toplanmıştı. GDPR açısından ilk incelenecek ilke hangisidir?

  1. Bütünlük ve gizlilik (integrity and confidentiality)
  2. Amaçla sınırlılık (purpose limitation)
  3. Doğruluk (accuracy)
  4. Hesap verebilirlik (accountability)
Cevabı göster

Doğru cevap: B) Amaçla sınırlılık (purpose limitation)

Amaçla sınırlılık, belirli bir amaçla toplanan verinin o amaçla bağdaşmayan başka bir amaçla işlenmemesini ister; model eğitimi yeni bir amaç olduğu için uyumluluk ve hukuki dayanak incelenmelidir. Doğruluk verinin güncel ve doğru olmasıyla ilgilidir. Bütünlük ve gizlilik güvenlik önlemlerini anlatır. Hesap verebilirlik ise tüm ilkelere uyumu kanıtlama yükümlülüğüdür.

Vaka: Bir belediye, kent meydanındaki kamera görüntüleriyle kalabalık davranışını analiz eden bir sistem kuracak. GDPR açısından işleme başlamadan önce hangi değerlendirme yapılmalıdır?

  1. İş sürekliliği için iş etki analizi (BIA)
  2. Ağ altyapısına sızma testi (penetration test)
  3. Veri koruma etki değerlendirmesi (DPIA)
  4. Proje bütçesi için maliyet fayda analizi
Cevabı göster

Doğru cevap: C) Veri koruma etki değerlendirmesi (DPIA)

GDPR Madde 35, kamuya açık alanların büyük ölçekte sistemli izlenmesi ve yeni teknoloji kullanımı gibi yüksek riskli işlemelerden önce veri koruma etki değerlendirmesi (DPIA) ister. İş etki analizi kesintinin iş sürekliliğine etkisini ölçer. Sızma testi teknik zafiyet arar. Maliyet fayda analizi ise kişilerin hak ve özgürlüklerine riski değerlendirmez.

Yapay Zekâ Geliştirmenin Yönetişimi (Understanding how to govern AI development)2 örnek soru

Vaka: Yönetim, rakipler kullandığı için bir yapay zekâ projesi başlatmak istiyor, ama çözülecek sorun tanımlı değil. Geliştirme yönetişiminde ilk adım ne olmalıdır?

  1. Model mimarisini seçip eğitime hemen başlamak
  2. En büyük dil modelinin lisansını satın almak
  3. Şirketin tüm verisini tek bir veri gölüne aktarmak
  4. İş bağlamını ve kullanım durumunu tanımlamak
Cevabı göster

Doğru cevap: D) İş bağlamını ve kullanım durumunu tanımlamak

Yönetişim, sistemin hangi iş sorununu çözeceğini, kimi etkileyeceğini ve başarının nasıl ölçüleceğini tanımlamakla başlar; risk ve etki değerlendirmesi bu tanıma dayanır. Tanımsız bir amaçla model satın almak, veri toplamak ya da eğitime başlamak kaynak harcar ve risk üretir.

Geliştirme sürecinde yapay zekâ etki değerlendirmesi ne zaman yapılmalıdır?

  1. Sistem yayına çıktıktan sonra bir kez
  2. Eğitim bittikten sonra, yayından hemen önce bir kez
  3. Bir şikâyet ya da dava geldiğinde
  4. Tasarımın başında, önemli değişikliklerde de yeniden
Cevabı göster

Doğru cevap: D) Tasarımın başında, önemli değişikliklerde de yeniden

Etki değerlendirmesi tasarım kararlarını etkileyebilmesi için erken başlar ve sistemin amacı, verisi ya da kullanıcı kitlesi değiştiğinde güncellenir. Yayından sonra ya da şikâyet geldikten sonra yapılan değerlendirme zararı önlemez. Yayından hemen önce tek seferlik bir değerlendirme ise tasarımı değiştirmek için geç kalır.

Yapay Zekâ Dağıtımı ve Kullanımının Yönetişimi (Understanding how to govern AI deployment and use)2 örnek soru

Vaka: Bir belediye, vatandaş başvurularını sınıflayan bir yapay zekâ aracı alacak. Personel, aracın çıktısını yorumlamayı ve hatalı sınıfı düzeltmeyi bilmiyor. Kullanım durumu değerlendirmesinde hangi etken zayıf görünüyor?

  1. Aracın arayüzünde kullanılan renkler ve yazı tipi
  2. İş gücünün araca hazır olması (workforce readiness)
  3. Veri merkezinin soğutma ve enerji kapasitesi
  4. Tedarikçinin kurumsal logo tasarımı
Cevabı göster

Doğru cevap: B) İş gücünün araca hazır olması (workforce readiness)

Kullanım durumunu değerlendirirken iş hedefi ve veri kadar, sistemi kullanacak ekibin bilgi ve becerisi de değerlendirilir. Eğitimsiz personel hatalı çıktıyı fark edemez ya da sistemi hiç kullanmaz. Soğutma kapasitesi, renkler ve logo bu riskle ilgisizdir.

Vaka: Bir fabrika, internet bağlantısı olmayan üretim hattında basit arıza sınıflaması yapacak bir modele ihtiyaç duyuyor. En uygun seçenek hangisidir?

  1. Uç cihazda (edge) çalışan küçük ve amaca özel bir model
  2. Bulutta çalışan en büyük genel amaçlı dil modeli
  3. Sorguları farklı ülkelerdeki sunuculara dağıtan model
  4. Fabrika verisini buluta aktaran halka açık bir sohbet aracı
Cevabı göster

Doğru cevap: A) Uç cihazda (edge) çalışan küçük ve amaca özel bir model

Bağlantı yokken çalışması gereken ve dar bir görevi olan sistem için uç cihazda çalışan küçük, amaca özel model gecikmeyi, maliyeti ve veri paylaşımını azaltır. Bulut ve çok ülkeli dağıtım bağlantı gerektirir. Halka açık sohbet aracına fabrika verisi vermek ayrıca gizlilik ve güvenlik riski yaratır.

Sorular AltaySec'in özgün pratik sorularıdır, resmî sınav sorusu değildir. AltaySec'in IAPP ile resmî bir bağı yoktur; marka adı IAPP kuruluşuna aittir. Sertifikayı sınavı veren kurum düzenler.