---

	1.	Мәтінді жеке сөздерге немесе фрагменттерге бөлу
Жауап: Tokenization
	2.	Мәтінді сандық форматқа ауыстыру
Жауап: Vectorization
	3.	Мағыналық жүктемесі аз көмекші сөздерді өшіру
Жауап: Stop words removal
	4.	Барлық сөздерді кіші әріпке ауыстыру
Жауап: Lowercasing
	5.	Мәтіннен артық символдарды, тыныс белгілерді, сандарды алып тастау
Жауап: Cleaning
	6.	Виртуалды талдау
Жауап: Virtual analysis
	7.	Заманауи генеративті интеллектуалды жүйелер
Жауап: Generative AI
	8.	Ақпараттың бірнеше түрін бір мезетте қабылдап, өңдей және бере алатын жасанды интеллект жүйесі
Жауап: Multimodal AI
	9.	Екі немесе одан да көп айнымалылар арасындағы байланысты анықтау әдісі
Жауап: Correlation analysis
	10.	Деректер жиынын алдын ала зерттеу және сипаттау процесі
Жауап: Exploratory Data Analysis (EDA)
	11.	Көпқабатты нейрондық желілерге негізделген
Жауап: Deep Learning
	12.	ЖИ жүйелеріне деректер негізінде өздігінен үйренуге мүмкіндік береді
Жауап: Machine Learning
	13.	Адам тілін түсіну және өңдеу технологиясы
Жауап: NLP (Natural Language Processing)
	14.	Суреттер мен бейнелерді тану және талдау
Жауап: Computer Vision
	15.	Жасанды интеллекттің (ЖИ) этикалық және құқықтық аспектілері
Жауап: Әділдік, жауапкершілік, құпиялылық
	16.	ЖИ компанияларға клиенттердің мінез-құлқын жақсы түсінуге көмектесетін сала
Жауап: Маркетинг
	17.	ЖИ қаржылық операцияларды талдауға және тәуекелдерді басқаруға мүмкіндік беретін сала
Жауап: Қаржы
	18.	ЖИ ақылды өндіріс жүйелерін дамытуға ықпал ететін сала
Жауап: Өнеркәсіп
	19.	ЖИ көлік жүйелерін тиімді әрі қауіпсіз ететін сала
Жауап: Көлік саласы
	20.	Нейрондық желілердің галлюцинациясы
Жауап: Жалған немесе қате ақпарат шығару
	21.	Дипфейк дегеніміз не
Жауап: ЖИ арқылы жасалған жалған бейне немесе дауыс
	22.	Деректерді талдау процесінің кезеңдері неге жүйелі түрде орындалуы тиіс және кез келген кезеңді өткізіп жіберу қандай салдарға әкелуі мүмкін
Жауап: Нәтиженің дәлдігі төмендейді
	23.	Ғылыми зерттеулерде деректерді талдаудың маңызы қандай
Жауап: Заңдылықтарды анықтауға көмектеседі
	24.	Кәсіби қызметте деректерді талдау қандай артықшылық береді
Жауап: Дұрыс шешім қабылдауға мүмкіндік береді
	25.	Жасанды интеллекттің шешімдерін түсіндіру неге маңызды, әсіресе маңызды салаларда (медицина, қаржы)
Жауап: Сенімділік пен қауіпсіздік үшін
	26.	Deepfake технологиясы қоғамға қандай қауіп төндіреді
Жауап: Жалған ақпарат таратады
	27.	Кластерлеу әдісі қандай мақсатта қолданылады және ол қандай нәтижелер береді
Жауап: Ұқсас объектілерді топтарға бөледі
	28.	Машиналық оқыту моделі неге негізделеді
Жауап: Деректер мен алгоритмдерге
	29.	Деректерді жинау процесінде дереккөздерді дұрыс таңдау неге маңызды және қате дереккөз қандай мәселелерге әкелуі мүмкін
Жауап: Қате қорытындыға әкелуі мүмкін
	30.	Data Cleaning (деректерді тазалау) кезеңі не үшін міндетті және ол орындалмаса қандай салдар туындайды
Жауап: Қателерді жою үшін қажет
	31.	Деректерді форматтау және стандарттау (formatting) не үшін қажет
Жауап: Деректерді біркелкі ету үшін
	32.	Интеллектуалды мәтін өңдеу әдістері (NLP) не үшін қолданылады және олар қандай нақты міндеттерді орындай алады
Жауап: Мәтінді түсіну және талдау үшін
	33.	Кескіндерді өңдеуде машиналық оқыту әдістерінің рөлі қандай және олар дәстүрлі әдістерден қалай ерекшеленеді
Жауап: Автоматты тану мен дәлдікті арттырады
	34.	Бейнелерді өңдеуде объектіні тану (object detection) технологиясы қандай мақсатта қолданылады
Жауап: Объектілерді анықтау үшін
	35.	Интеллектуалды кескін өңдеуде нейрондық желілердің маңызы қандай
Жауап: Күрделі бейнелерді дәл таниды
	36.	Exploratory Data Analysis (EDA) қандай мақсатта қолданылады
Жауап: Деректерді алдын ала зерттеу үшін
	37.	Үлкен деректерді визуализациялау кезінде масштабты дұрыс таңдамау қандай қателікке әкеледі және бұл шешім қабылдауға қалай әсер етеді
Жауап: Деректерді бұрмалайды
	38.	Pivot Table (жиынтық кесте) деректерді талдауда қандай рөл атқарады және ол не үшін тиімді
Жауап: Жылдам топтастыруға мүмкіндік береді
	39.	Географиялық деректерді визуализациялау (map) бизнес пен мемлекеттік секторда қандай артықшылық береді
Жауап: Аймақтық талдауды жеңілдетеді
	40.	Data storytelling (деректер арқылы әңгімелеу) тәсілі нені білдіреді және ол не үшін қолданылады?
Жауап: Деректерді түсінікті түрде жеткізу тәсілі
	41.	Power BI немесе Tableau сияқты құралдарда интерактивті дашбордтардың артықшылығы неде
Жауап: Деректерді ыңғайлы талдауға мүмкіндік береді
	42.	Python тіліндегі Matplotlib, Seaborn, Plotly кітапханаларының негізгі мақсаты қандай
Жауап: Деректерді визуализациялау
	43.	Бейне талдауда уақыттық ақпараттың (temporal data) маңызы қандай
Жауап: Қозғалысты бақылауға мүмкіндік береді
	44.	OCR (Optical Character Recognition) технологиясы не үшін қолданылады
Жауап: Суреттен мәтінді тану үшін
	45.	Аналитикалық құралдар (Excel, Python, Power BI) арасында Python-ның басты артықшылығы қандай
Жауап: Автоматтандыру мүмкіндігі
	46.	Жасанды интеллект жүйелерінде деректердің сапасы неге маңызды және ол нәтижеге қалай әсер етеді
Жауап: Сапасыз дерек қате нәтиже береді
	47.	ЖИ жүйесінде алгоритмдік қате бейтараптық (bias) дегеніміз не
Жауап: Алгоритмнің біржақтылығы
	48.	ЖИ шешімдерінің түсіндірілетін болуы не үшін қажет
Жауап: Сенімділік үшін
	49.	Жеке деректердің қорғалуы бұзылса қандай қауіп пайда болады
Жауап: Ақпараттың ұрлануы
	50.	ЖИ технологиясында жауапкершілік мәселесі неге күрделі
Жауап: Бірнеше тарап қатысады
	51.	Деректерді талдау процесінің негізгі мақсаты қандай
Жауап: Пайдалы ақпарат алу
	52.	Деректерді жинау кезеңінде не орындалады
Жауап: Ақпарат жиналады
	53.	Data Cleaning (деректерді тазалау) не үшін қажет
Жауап: Қателерді жою үшін
	54.	Деректерді өңдеу (processing) кезеңінде не істеледі
Жауап: Түрлендіру және форматтау
	55.	Талдау (analysis) кезеңінде не қолданылады
Жауап: Статистика және ML әдістері
	56.	Деректерді талдау процесінде бастапқы кезең неге ең маңызды болып саналады
Жауап: Нәтиженің сапасы соған тәуелді
	57.	Интеллектуалды жүйелерде деректер сапасы төмен болса, ЖИ нәтижесіне қандай әсер етеді
Жауап: Дәлдік төмендейді
	58.	ЖИ қай тілде жиі бағдарламаланады
Жауап: Python
	59.	ЖИ жүйелерінде «ақпаратты түсіндіру» (interpretability) не үшін қажет
Жауап: Шешімді түсіну үшін
	60.	Деректерді өңдеу кезінде форматтаудың мақсаты қандай
Жауап: Біркелкілік сақтау
	61.	Аналитикалық құралдар (Excel, Python, Power BI) не үшін бірге қолданылады
Жауап: Талдауды тиімді ету үшін
	62.	ЖИ этикасында ашықтық неге маңызды рөл атқарады
Жауап: Сенімді арттыру үшін
	63.	Big Data ұғымының негізгі ерекшелігі қандай
Жауап: Өте үлкен көлемдегі деректер
	64.	Кәсіби салаларда деректерді талдау не үшін қажет
Жауап: Тиімді шешім қабылдау үшін
	65.	ЖИ мен деректерді талдаудың байланысы нені білдіреді
Жауап: Деректерден интеллектуалды шешім алу
	66.	ЖИ жүйелеріндегі галлюцинациялар дегеніміз не
Жауап: Жалған ақпарат беру
	67.	Галлюцинациялар көбінесе қай жағдайда пайда болады
Жауап: Сапасыз деректер кезінде
	68.	ЖИ галлюцинацияларын азайту үшін не істеу керек
Жауап: Сапалы деректер қолдану керек
	69.	Галлюцинациялардың қауіптілігі неде
Жауап: Адамдарды адастыруы мүмкін
	70.	ЖИ галлюцинациялары қай салада ерекше қауіпті
Жауап: Медицинада және қаржыда
	71.	Жасанды интеллект кәсіби қызметте не үшін қолданылады
Жауап: Автоматтандыру үшін
	72.	ЖИ-дің кәсіби қызметтегі артықшылығы қандай
Жауап: Уақытты үнемдейді
	73.	ЖИ жұмыс орындарына қалай әсер етеді
Жауап: Кей жұмыстарды автоматтандырады
	74.	ЖИ-ді кәсіби салада қолданудың тәуекелі қандай
Жауап: Жұмыс орындарының қысқаруы
	75.	ЖИ-мен жұмыс істейтін маманға қандай дағды қажет
Жауап: Бағдарламалау және талдау дағдылары
	76.	Мәтінді өңдеудің интеллектуалды әдістеріне не жатады
Жауап: NLP және мәтін классификациясы
	77.	NLP не үшін қолданылады
Жауап: Тілді өңдеу үшін
	78.	Компьютерлік көру (Computer Vision) деген не
Жауап: Сурет пен бейнені түсіну технологиясы
	79.	ЖИ этикасы нені зерттейді
Жауап: Әділдік пен қауіпсіздікті
	80.	ЖИ жүйелеріндегі bias деген не
Жауап: Біржақтылық
	81.	ЖИ-де әділдік не үшін қажет
Жауап: Барлығына тең қарау үшін
	82.	ЖИ құқықтық аспектілеріне не жатады
Жауап: Авторлық құқық және privacy
	83.	ЖИ шешімдері үшін кім жауап береді
Жауап: Әзірлеуші немесе ұйым
	84.	Әділдікті (fairness) қалай бағалауға болады
Жауап: Нәтижелерді салыстыру арқылы
	85.	ЖИ жауапкершілігі нені білдіреді
Жауап: Шешім салдарына жауап беру
	86.	Privacy (құпиялылық) ұғымы нені білдіреді
Жауап: Жеке деректерді қорғау
	87.	Data leakage дегеніміз не
Жауап: Құпия ақпараттың сыртқа шығуы
	88.	Transfer learning дегеніміз не
Жауап: Дайын модельді қайта пайдалану
	89.	Автоматтандырудың (automation) басты артықшылығы қандай
Жауап: Өнімділікті арттыру
	90.	Object detection міндеті қандай
Жауап: Объектілерді табу және анықтау