Artificial Intelligence Programming Assistant Free Course Preview

Artificial Intelligence Programming Assistant – Trade Theory (Study Material)

One Year Course

MULTIPLE CHOICE QUESTIONS WITH ANSWER – 01 TO 50

Q.1) What does DDL stand for in SQL? |
SQL में DDL का क्या मतलब है?
A.) Data Definition Language | डेटा डेफिनिशन लैंग्वेज
B.) Data Derivation Language | डेटा डेरिवेशन लैंग्वेज
C.) Data Deployment Logic | डेटा डिप्लॉयमेंट लॉजिक
D.) Database Development Language | डेटाबेस डेवलपमेंट लैंग्वेज
Answer: A.) Data Definition Language | डेटा डेफिनिशन लैंग्वेज

Q.2) Which of the following is a drawback of simple random sampling in imbalanced datasets? |
असंतुलित डेटासेट में सरल यादृच्छिक सैंपलिंग की निम्न में से कौन सी कमी है?
A.) It always ensures class balance | यह हमेशा वर्ग संतुलन सुनिश्चित करता है
B.) It reduces sample variance | यह सैंपलिंग वरिएंस को कम करता है
C.) It may not preserve the minority class distribution | यह अल्पसंख्यक वर्ग वितरण को संरक्षित नहीं कर सकता है
D.) It increases speed | यह गति बढ़ाता है
Answer : C.) It may not preserve the minority class distribution | यह अल्पसंख्यक वर्ग वितरण को संरक्षित नहीं कर सकता है

Q.3) What is the main advantage of structured data in machine learning? |
मशीन लर्निंग में स्ट्रक्चर डेटा का मुख्य लाभ क्या है?
A.) Complex analysis | जटिल विश्लेषण
B.) Large storage | बड़ा स्टोरेज
C.) Easy processing | आसान वर्ज़न
D.) High security | हाई सिक्योरिटी
Answer : C.) Easy processing | आसान वर्ज़न

Q.5) What is the main advantage of stratified sampling over random sampling? |
यादृच्छिक सैंपलिंग की तुलना में स्तरीकृत सैंपलिंग का मुख्य लाभ क्या है?
A.) It is easier to implement | इसे लागू करना आसान है
B.) It eliminates variance | यह वेरियन्स को समाप्त करता है
C.) It is faster | यह तेज़ है
D.) It ensures representation from all subgroups | यह सभी उपसमूहों से प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करता है
Answer : D.) It ensures representation from all subgroups | यह सभी उपसमूहों से प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करता है

Q.6) What is the function of an activation function in a neural network? |
न्यूरल नेटवर्क में एक्टिवेशन फ़ंक्शन का क्या कार्य है?
A.) Save models | मॉडल सेव करे
B.) Reduce size | आकार कम करें
C.) Introduce non-linearity | गैर-रैखिकता का परिचय दें
D.) Increase hardware | हार्डवेयर बढ़ाएँ
Answer : C.) Introduce non-linearity | गैर-रैखिकता का परिचय दें

Q.7) What is the use of tokenization in dataset preparation? |
डेटासेट तैयार करने में टोकनाइजेशन का क्या उपयोग है?
A.) Sentence joining | वाक्य जोड़ना
B.) Uploading dataset | डेटासेट अपलोड करना
C.) Grammar correction | व्याकरण सुधार करना
D.) Splitting text into words | पाठ को शब्दों में विभाजित करना
Answer : D.) Splitting text into words | पाठ को शब्दों में विभाजित करना

Q.10) What does RAM stand for? |
RAM का क्या मतलब है?
A.) Readily Attached Memory
B.) Random Access Memory
C.) Real-time Access Module
D.) Random Array Management
Answer : B.) Random Access Memory

Q.11) What is the effect of adaptive thresholding? |
अनुकूली थ्रेसहोल्डिंग का क्या प्रभाव है?
A.) Uses varying thresholds across regions | क्षेत्रों में अलग -अलग थ्रेसहोल्ड का उपयोग करता है
B.) Blends images | ब्लेंड्स इमेज
C.) Applies a global threshold | एक ग्लोबल थ्रेसहोल्ड को अप्लाई करता है
D.) Filters noise using contours | कॉन्टूर्स का उपयोग करके शोर को फ़िल्टर करता है
Answer : A.) Uses varying thresholds across regions | क्षेत्रों में अलग -अलग थ्रेसहोल्ड का उपयोग करता है

Q.12) Which method adds an element to a list? |
कौन सी विधि लिस्ट में एलिमेंट जोड़ती है?
A.) add( )
B.) push( )
C.) append( )
D.) insert( )
Answer : C.) append( )

Q.15) What is the purpose of using measures of variability along with central tendency? |
सेंट्रल टेन्डेन्सी के साथ परिवर्तनशीलता के उपायों का उपयोग करने का उद्देश्य क्या है?
A.) Describe data spread | डेटा प्रसार का वर्णन करें
B.) Simplify analysis | विश्लेषण को सरल बनाएं
C.) Reduce computation | गणना कम करें
D.) Increase accuracy | सटीकता बढ़ाएँ
Answer : A.) Describe data spread | डेटा प्रसार का वर्णन करें

Q.16) Which operation is used to scale a vector? |
वेक्टर को स्केल करने के लिए किस ऑपरेशन का उपयोग किया जाता है?
A.) Scalar multiplication | स्केलर गुणन
B.) Dot product | डॉट प्रोडक्ट
C.) Vector addition | वेक्टर जोड़
D.) Cross product | क्रॉस प्रोडक्ट
Answer : A.) Scalar multiplication | स्केलर गुणन

Q.17) What is PyTorch primarily used for? |
पायटॉर्च का मुख्य रूप से उपयोग किस लिए किया जाता है?
A.) Video editing | वीडियो एडिटिंग
B.) Creating spreadsheets | स्प्रेडशीट बनाना
C.) Audio synthesis | ऑडियो संश्लेषण
D.) Deep learning and tensor operations | डीप लर्निंग और टेंसर ऑपरेशन
Answer : D.) Deep learning and tensor operations | डीप लर्निंग और टेंसर ऑपरेशन

Q.21) What is the primary goal of a computer vision? |
कंप्यूटर विज़न का प्राथमिक लक्ष्य क्या है?
A.) Text translation | टेक्स्ट ट्रांसलेशन
B.) Audio processing | ऑडियो प्रोसेसिंग
C.) Interpreting visual data | इंटरप्रेटिंग विसुअल डाटा
D.) Image compression | इमेज कम्प्रेशन
Answer : C.) Interpreting visual data | इंटरप्रेटिंग विसुअल डाटा

Q.22) What does a computer vision system analyze? |
कंप्यूटर विजन सिस्टम क्या विश्लेषण करता है?
A.) Visual inputs like images/videos | इमेज /वीडियो जैसे दृश्य इनपुट
B.) Text data only | केवल टेक्स्ट डेटा
C.) Sound frequencies | साउंड आवृत्तियों
D.) Network packets | नेटवर्क पैकेट
Answer : A.) Visual inputs like images/videos | इमेज /वीडियो जैसे दृश्य इनपुट

Q.24) How does classification differ from sentiment analysis? |
वर्गीकरण सेंटीमेंट विश्लेषण से किस प्रकार भिन्न है?
A.) Same model | एक ही मॉडल
B.) One detects feelings, other assigns labels | कोई भावनाओं का पता लगाता है, दूसरा लेबल असाइन करता है
C.) Both do tagging | दोनों टैगिंग करते हैं
D.) One is unsupervised | एक अनसुपरवाइज़ है
Answer : B.) One detects feelings, other assigns labels | कोई भावनाओं का पता लगाता है, दूसरा लेबल असाइन करता है

Q.25) How does ANOVA determine if group differences are significant? |
ANOVA कैसे निर्धारित करता है कि समूह अंतर महत्वपूर्ण हैं या नहीं?
A.) Compare means directly | माध्य की सीधे तुलना करके
B.) Measure variance only | केवल वेरियन्स को मापकर
C.) Use F-test ratio | F-परीक्षण अनुपात का उपयोग करके
D.) Calculate correlation | करेलशन की गणना करके
Answer : C.) Use F-test ratio | F-परीक्षण अनुपात का उपयोग करके

Q.26) What is one way to reduce privacy concerns in Generative AI? |
जनरेटिव AI में गोपनीयता की चिंताओं को कम करने का एक तरीका क्या है?
A.) Using faster networks | तेज नेटवर्क का उपयोग करना
B.) Upgrading hardware | हार्डवेयर को अपग्रेड करना
C.) Anonymizing the training data | प्रशिक्षण डेटा का नाम
D.) Increasing dataset size | डेटासेट का आकार बढ़ाना
Answer : C.) Anonymizing the training data | प्रशिक्षण डेटा का नाम

Q.27) What is part-of-speech tagging? |
पार्ट-ऑफ़-स्पीच टैगिंग क्या है?
A.) Assigning meaning | अर्थ निर्दिष्ट करना
B.) Assigning tags to words | शब्दों को टैग असाइन करना
C.) Visualizing datasets | डेटासेट को विज़ुअलाइज़ करना
D.) Parsing symbols | पार्सिंग प्रतीक
Answer : B.) Assigning tags to words | शब्दों को टैग असाइन करना

Q.28) Who is typically responsible for overseeing AI governance in organizations? |
संगठनों AI गॉवर्नन्स की देखरेख के लिए आमतौर पर कौन जिम्मेदार है?
A.) Marketing department | मार्केटिंग विभाग
B.) AI ethics or compliance teams | AI नैतिकता या अनुपालन टीम
C.) HR department | मानव संसाधन विभाग
D.) Design team | डिजाइन टीम
Answer : B.) AI ethics or compliance teams | AI नैतिकता या अनुपालन टीम

Q.29) Why is explainability a challenge in deep learning? |
डीप लर्निंग में व्याख्या करना एक चुनौती क्यों है?
A.) No variables used | कोई चर उपयोग नहीं किया गया
B.) Complex inner working | जटिल आंतरिक कार्य
C.) Models are small | मॉडल छोटे हैं
D.) Simple logic used | सरल लॉजिक उपयोग किया गया
Answer : B.) Complex inner working | जटिल आंतरिक कार्य

Q.30) Which technique is used in data mining to predict a continuous value? |
निरंतर मान का प्रेडिक्ट करने के लिए डेटा माइनिंग में किस टेक्निक का उपयोग किया जाता है?
A.) Clustering | क्लस्टरिंग
B.) Classification | क्लासिफिकेशन
C.) Association | एसोसिएशन
D.) Regression | रिग्रेशन
Answer : D.) Regression | रिग्रेशन

Q.32) How does reinforcement learning differ from supervised learning? |
सुदृढीकरण सीखना पर्यवेक्षित सीखने से कैसे भिन्न है?
A.) Uses layers only | केवल परतों का उपयोग करता है
B.) Has output labels | आउटपुट लेबल हैं
C.) Learns by feedback | प्रतिक्रिया द्वारा सीखता है
D.) Uses big data | बड़ा डेटा उपयोग करता है
Answer : C.) Learns by feedback | प्रतिक्रिया द्वारा सीखता है

Q.33) What is the role of machine learning in computer vision? |
कंप्यूटर विजन में मशीन लर्निंग की भूमिका क्या है?
A.) Enhancing sound quality | ध्वनि की गुणवत्ता को बढ़ाना
B.) Recognizing patterns in images | इमेज को पैटर्न को पहचानना
C.) Storing files | फ़ाइलों को स्टोर करना
D.) Managing databases | डेटाबेस को मैनेज करना
Answer : B.) Recognizing patterns in images | इमेज को पैटर्न को पहचानना

Q.35) What is an operating system? |
ऑपरेटिंग सिस्टम क्या है?
A.) A hardware device | हार्डवेयर डिवाइस
B.) An internet browser | एक इंटरनेट ब्राउज़र
C.) Manages computer hardware and software | कंप्यूटर हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर का मैनेज करता है
D.) A power supply | पावर सप्लाई
Answer : C.) Manages computer hardware and software | कंप्यूटर हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर का मैनेज करता है

Q.38) Which of the following is a characteristic of machine learning (not deep learning)? |
निम्नलिखित में से कौन सी मशीन लर्निंग ( डीप लर्निंग नहीं ) की विशेषता है?
A.) Manual feature design | मैन्युअल सुविधा डिज़ाइन
B.) Needs big data | बड़े डेटा की आवश्यकता है
C.) High hardware needs | उच्च हार्डवेयर की ज़रूरतें
D.) Multiple layers | कई लेयर
Answer : A.) Manual feature design | मैन्युअल सुविधा डिज़ाइन

Q.40) What technique can be used to align two images? |
दो इमेज को अलाइन करने के लिए किस तकनीक का उपयोग किया जा सकता है?
A.) Sobel filter | सोबेल फ़िल्टर
B.) Brightness adjustment | ब्राइटनेस एडजस्टमेंट
C.) Gaussian blur | गौसियन ब्लर
D.) Rotation matrix and feature matching | रोटेशन मैट्रिक्स और फ़ीचर मैचिंग
Answer : D.) Rotation matrix and feature matching | रोटेशन मैट्रिक्स और फ़ीचर मैचिंग

Q.41) What is one way to ethically manage generative AI models? |
जेनेरिक AI मॉडल को नैतिक रूप से प्रबंधित करने का एक तरीका क्या है?
A.) Establish clear usage policies and audit trails | स्पष्ट उपयोग नीतियां और ऑडिट ट्रेल्स
B.) Use random datasets | रैंडम डेटासेट का उपयोग करें
C.) Avoid training | ट्रैनिंग से बचें
D.) Compress output | कम्प्रेस आउटपुट
Answer : A.) Establish clear usage policies and audit trails | स्पष्ट उपयोग नीतियां और ऑडिट ट्रेल्स

Q.42) Which of the following is an application of Generative AI in the entertainment industry? |
निम्नलिखित में से कौन सा मनोरंजन उद्योग में जेनेरिक AI का एक अनुप्रयोग है?
A.) Monitoring sensors | मॉनिटरिंग सेंसर्स
B.) Network troubleshooting | नेटवर्क समस्या निवारण
C.) Generating QR codes | QR कोड उत्पन्न करना
D.) Creating deepfake videos | डीपफेक वीडियो बनाना
Answer : D.) Creating deepfake videos | डीपफेक वीडियो बनाना

Q.43) What type of data representation does deep learning use? |
डीप लर्निंग किस तरह के डेटा रिप्रेजेंटेशन का उपयोग करता है?
A.) Tabular only | केवल टेबुलर
B.) Learned features | सीखी गई विशेषताएँ
C.) Manual logic | मैन्युअल लॉजिक
D.) Numerical codes | संख्यात्मक कोड
Answer : B.) Learned features | सीखी गई विशेषताएँ

Q.44) What does NLP API stand for? |
NLP API का क्या अर्थ है?
A.) Natural Language Processing API | नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग एपीआई
B.) Neural Linguistic Platform API | न्यूरल लिंग्विस्टिक प्लेटफॉर्म एपीआई
C.) New Language Protocol API | न्यू लैंग्वेज प्रोटोकॉल एपीआई
D.) Natural Learning Programming API | नेचुरल लर्निंग प्रोग्रामिंग एपीआई
Answer: A.) Natural Language Processing API | नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग एपीआई

Q.45) What is the determinant of a matrix used for? |
मैट्रिक्स को डेटर्मिनेन्ट किसके लिए उपयोग किया जाता है?
A.) To find eigenvectors | आइजेनवेक्टर खोजने के लिए
B.) To reduce variance | भिन्नता कम करने के लिए
C.) To measure similarity | समानता को मापने के लिए
D.) To determine if the matrix is invertible | यह निर्धारित करने के लिए कि क्या मैट्रिक्स रिवर्स है
Answer : D.) To determine if the matrix is invertible | यह निर्धारित करने के लिए कि क्या मैट्रिक्स रिवर्स है

Q.46) What makes training deep networks time-consuming? |
डीप नेटवर्क को प्रशिक्षित करने में समय क्यों लगता है?
A.) Many parameters to tune | ट्यून करने के लिए कई पैरामीटर
B.) Fast learning rate | तेज़ सीखने की दर
C.) Few iterations | कुछ पुनरावृत्तियाँ
D.) Less memory used | कम मेमोरी का उपयोग किया गया
Answer : A.) Many parameters to tune | ट्यून करने के लिए कई पैरामीटर

Q.47) Which learning method is commonly used in collaborative filtering for recommendation systems? |
रि-कमेंडेशन सिस्टम के लिए कलेबोरेटिव फ़िल्टरिंग में आमतौर पर किस शिक्षण पद्धति का उपयोग किया जाता है?
A.) Unsupervised learning | अन-सुपरवाइज लर्निंग
B.) Reinforcement learning | रैनफोर्स्मेंट लर्निंग
C.) Supervised learning | रैनफोर्स्मेंट लर्निंग
D.) Transfer learning | ट्रांसफर लर्निंग
Answer : C.) Supervised learning | रैनफोर्स्मेंट लर्निंग

Q.50) What is a vector in linear algebra? |
रैखिक बीजगणित में वेक्टर क्या है?
A.) A scalar variable | एक स्केलर वेरिएबल
B.) A table of values | वैल्यू की एक टेबल
C.) A matrix with all zeros | सभी शून्य के साथ एक मैट्रिक्स
D.) An ordered list of numbers | संख्याओं की एक क्रमबद्ध सूची
Answer : D.) An ordered list of numbers | संख्याओं की एक क्रमबद्ध सूची

सैंपल पेपर के प्रशन समाप्त हो गए है पूरा कोर्स पढने के लिए आपको कोर्स खरीदना पड़ेगा।

📘 आपको इस कोर्स में क्या मिलेगा:

पाठ्यक्रम में नामांकन के बाद, छात्रों को ऑनलाइन लॉगिन आईडी के माध्यम से निम्न अध्ययन सामग्री प्रदान की जाएगी:

Trade Theory MCQ उत्तर सहित (500+ प्रश्न)
विद्युत सर्किट, केबलिंग, मोटर, जनरेटर, ट्रांसफॉर्मर, इंसुलेशन आदि विषयों पर आधारित प्रश्न।
Employability Skill MCQ उत्तर सहित (260+ प्रश्न)
Soft Skills, Communication, IT Basics, Entrepreneurship आदि पर आधारित प्रश्न।
Practical Questions (वर्कशॉप आधारित प्रश्न)
वायरिंग लेआउट, इंस्टॉलेशन प्रैक्टिस, फॉल्ट डिटेक्शन, इंस्ट्रूमेंट यूसेज, आदि से जुड़े प्रैक्टिकल प्रश्न।

End of Subject Trade Theory Question from 01 to 50

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