Advanced IT Technologies – AI, IoT, Big Data Full Notes + 100 MCQs

AI, IoT, Big Data जैसी उन्नत IT तकनीकें — पूर्ण परीक्षा-स्तरीय नोट्स

यह नोट्स उन्नत IT तकनीकों को समझाता है —

Artificial Intelligence, Machine Learning, IoT, Big Data, Cloud Computing, Robotics, Blockchain, Cyber Security आदि। परीक्षा दृष्टिकोण से तैयार।

1. उन्नत IT तकनीकों का परिचय

उन्नत IT तकनीकें वे modern technologies हैं जो computing, automation, networking, data analytics और decision-making को नई ऊँचाइयों तक पहुँचाती हैं। आज लगभग हर क्षेत्र—स्वास्थ्य, बैंकिंग, शिक्षा, कृषि और उद्योग—इन तकनीकों पर निर्भर है।

मुख्य आधुनिक IT तकनीकें

• Artificial Intelligence (AI)
• Machine Learning (ML)
• Deep Learning
• Internet of Things (IoT)
• Big Data
• Cloud Computing
• Blockchain
• Cyber Security
• Robotics
• AR/VR (Augmented & Virtual Reality)

2. Artificial Intelligence (AI) — कृत्रिम बुद्धिमत्ता

AI वह तकनीक है जिसमें कंप्यूटर मनुष्य की तरह सोचने, सीखने, विश्लेषण करने और निर्णय लेने में सक्षम होते हैं। AI सिस्टम अनुभव से सीखकर स्वयं को सुधारते हैं।

AI की क्षमताएँ

• Learning (सीखना)
• Reasoning (तर्क करना)
• Decision Making (निर्णय लेना)
• Problem Solving (समस्या समाधान)
• Pattern Recognition (पैटर्न पहचान)
• Natural Language理解 (NLP)

AI के प्रकार

• Narrow AI: एक विशेष कार्य के लिए (जैसे Google Assistant, ChatGPT)
• General AI: मनुष्य जैसी बुद्धि (अभी विकास में)
• Super AI: मानव से भी आगे (सैद्धांतिक)

AI के मुख्य अनुप्रयोग

• Healthcare – रोग पहचान
• Finance – Fraud Detection
• Education – Personalized Learning
• Transport – Self-driving Cars
• Retail – Recommendations
• Security – Threat detection

3. Machine Learning (ML)

Machine Learning AI की शाखा है जिसमें मशीनें डेटा के आधार पर सीखती और भविष्यवाणी करती हैं।

Machine Learning के प्रकार

• Supervised Learning: labelled data का उपयोग (जैसे spam detection)
• Unsupervised Learning: बिना label के pattern पहचानना (clustering)
• Reinforcement Learning: reward-based learning (गेम AI)

ML के उपयोग

• Stock Market Predictions
• Fraud Detection
• Weather Forecasting
• Recommendation Systems (YouTube, Amazon)

4. Deep Learning (DL)

Deep Learning neural networks का उपयोग करता है जो मानव मस्तिष्क की कार्यप्रणाली की नकल करते हैं।

Deep Learning के अनुप्रयोग

• Face Recognition
• Speech to Text
• Self Driving Cars
• Medical Image Analysis

5. Internet of Things (IoT)

IoT ऐसे उपकरणों का नेटवर्क है जो इंटरनेट से जुड़े होकर डेटा भेजते और प्राप्त करते हैं।

IoT के घटक

• Sensors
• Connectivity (WiFi, 4G/5G)
• Cloud Storage
• Analytics
• User Interface

IoT के उपयोग

• Smart Homes
• Smart Agriculture
• Smart Cities
• Healthcare Monitoring
• Industrial Automation

IoT के खतरे

• Hacking
• Data Breach
• Unauthorized Access

6. Big Data

Big Data इतने विशाल डेटा को दर्शाता है जिसे पारंपरिक डेटाबेस संभाल नहीं सकते।

Big Data के 5V

• Volume: डेटा की मात्रा
• Velocity: डेटा बनने की गति
• Variety: डेटा के प्रकार
• Veracity: डेटा की विश्वसनीयता
• Value: डेटा से मिलने वाला लाभ

Big Data तकनीकें

• Hadoop
• Spark
• NoSQL Databases
• Hive

Big Data के उपयोग

• Fraud Detection
• E-commerce Recommendations
• Healthcare Diagnostics
• Social Media Analytics

7. Cloud Computing

Cloud computing इंटरनेट के माध्यम से computing services (storage, software, servers) प्रदान करने की तकनीक है।

Cloud Models

• IaaS
• PaaS
• SaaS

Major Cloud Providers

• Amazon AWS
• Google Cloud
• Microsoft Azure

8. Blockchain Technology

Blockchain एक distributed digital ledger है जिसमें डेटा blocks के रूप में chain में संग्रहित होता है। यह tamper-proof और सुरक्षित माना जाता है।

Blockchain के उपयोग

• Cryptocurrency (Bitcoin)
• Secure Transactions
• Land Records
• Supply Chain Tracking

9. Robotics

Robotics एक तकनीक है जिसमें मशीनें मानव कार्यों को स्वचालित रूप से करती हैं।

Robotics के उपयोग

• Manufacturing
• Medical Robots
• Military Robots
• Warehouse Automation

10. AR और VR तकनीकें

AR (Augmented Reality)

यह वास्तविक दुनिया पर डिजिटल objects overlay करती है।

VR (Virtual Reality)

यह पूरी तरह डिजिटल दुनिया में immersion देती है।

11. Cyber Security

Cyber Security डिजिटल डेटा, सिस्टम और नेटवर्क को cyber crimes से बचाती है।

Common Cyber Threats

• Malware
• Ransomware
• Phishing
• DoS/DDoS
• Data Breach

Cyber सुरक्षा उपाय

• Strong Passwords
• Two Factor Authentication
• Encryption
• Firewall
• Regular Updates

12. निष्कर्ष

AI, IoT, Big Data और अन्य आधुनिक IT तकनीकें आज की दुनिया में क्रांति ला रही हैं। परीक्षा में इन विषयों से जुड़े प्रश्न लगातार पूछे जा रहे हैं।

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AI + IoT + Big Data — 100 MCQ (Answers + Full Explanations)

Exam-level MCQs covering Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, Internet of Things, Big Data, Cloud, Blockchain & Robotics. 

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1. 1. AI का मुख्य उद्देश्य क्या है?
   A) तेज़ इंटरनेट    B) मशीनों को मानव-जैसी बुद्धिमत्ता देना    C) मोबाइल की बैटरी बचाना    D) केवल गेमिंग
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   Answer: B — मशीनों को मानव-जैसी बुद्धिमत्ता देना

   Explanation: AI का उद्देश्य मशीनों को सीखने, तर्क करने और निर्णय लेने में सक्षम बनाना है।

2. 2. Machine Learning किसका उपक्षेत्र है?
   A) Robotics    B) Database    C) Artificial Intelligence    D) Networking
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   Answer: C — Artificial Intelligence

   Explanation: ML AI का एक उपक्षेत्र है जहां सिस्टम डेटा से सीखते हैं और भविष्यवाणियाँ करते हैं।

3. 3. Deep Learning किस पर आधारित है?
   A) Relational DB    B) Neural Networks    C) USB Devices    D) HTML
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   Answer: B — Neural Networks

   Explanation: Deep Learning बहु-परत Neural Networks का उपयोग करता है, खासकर complex pattern पहचान के लिए।

4. 4. AI का उपयोग इनमें से कहाँ होता है?
   A) Self-driving cars    B) Face Recognition    C) Chatbots    D) सभी
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   Answer: D — सभी

   Explanation: AI का विस्तृत उपयोग self-driving, vision, NLP व अन्य कई क्षेत्रों में होता है।

5. 5. IoT का मुख्य सिद्धांत क्या है?
   A) Offline tools    B) Sensor + Internet Connectivity    C) Manual control    D) Printing devices
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   Answer: B — Sensor + Internet Connectivity

   Explanation: IoT devices sensors से डेटा इकट्ठा कर इंटरनेट के जरिए भेजते हैं और remote control/analytics की अनुमति देते हैं।

6. 6. IoT का पूरा नाम क्या है?
   A) Internet of Tools    B) Internet of Things    C) Internal Office Technology    D) International Optic Transfer
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   Answer: B — Internet of Things

   Explanation: IoT = Internet of Things — इंटरनेट से जुड़े वस्तुओं/डिवाइसों का नेटवर्क।

7. 7. IoT device का example कौन है?
   A) Smart Watch    B) Smart AC    C) Smart Light    D) सभी
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   Answer: D — सभी

   Explanation: Smart watches, ACs, lights आदि सभी IoT उपकरणों के उदाहरण हैं जो नेटवर्क से जुड़ते हैं।

8. 8. Big Data की पहचान किससे होती है?
   A) Small documents    B) Traditional spreadsheets    C) Very large & complex datasets    D) Simple PDF files
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   Answer: C — Very large & complex datasets

   Explanation: Big Data वे datasets हैं जिन्हें पारंपरिक tools से process करना कठिन होता है—high volume, velocity, variety के कारण।

9. 9. Big Data का मुख्य framework क्या है?
   A) MySQL    B) Hadoop    C) MS-Word    D) Notepad
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   Answer: B — Hadoop

   Explanation: Hadoop एक प्रमुख Big Data framework है जो distributed storage (HDFS) और parallel processing प्रदान करता है।

10. 10. Big Data के 5Vs में कौन शामिल है?
    A) Volume    B) Velocity    C) Variety    D) सभी
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    Answer: D — सभी (Volume, Velocity, Variety …)

    Explanation: Big Data की विशेषताएँ Volume, Velocity, Variety, Veracity और Value जैसी गुणों से परिभाषित होती हैं।

11. 11. Machine Learning में Supervised Learning क्या करता है?
    A) बिना डेटा के सीखता है    B) Labelled data से सीखता है    C) Trial-error से सीखता है    D) Random learning
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    Answer: B — Labelled data से सीखता है

    Explanation: Supervised learning में मॉडल को labeled examples देकर वह भविष्य की predictions सीखता है (classification/regression)।

12. 12. Unsupervised Learning किसके लिए उपयोग होता है?
    A) Classification    B) Clustering    C) Email sending    D) Battery saving
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    Answer: B — Clustering

    Explanation: Unsupervised learning बिना labels के data के अंदर patterns/ समूह (clusters) खोजता है।

13. 13. Reinforcement Learning किस सिद्धांत पर आधारित है?
    A) Trial and error reward system    B) Static rules    C) Manual programming    D) Hardcoding
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    Answer: A — Trial and error reward system

    Explanation: Reinforcement learning agent actions के लिए reward/punishment से सीखता है (e.g., गेम खेलना)।

14. 14. AI का वह क्षेत्र जो मानव भाषा समझता है, क्या कहलाता है?
    A) IoT    B) NLP (Natural Language Processing)    C) Neural Link    D) Voice tagging
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    Answer: B — NLP (Natural Language Processing)

    Explanation: NLP उन techniques का समूह है जो कंप्यूटर को मानव भाषा समझने और उत्पन्न करने में सक्षम बनाती हैं।

15. 15. Face Recognition किस तकनीक का उदाहरण है?
    A) Cloud    B) Deep Learning    C) Routing    D) HTML
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    Answer: B — Deep Learning

    Explanation: Face recognition अक्सर convolutional neural networks (deep learning) का उपयोग करता है।

16. 16. IoT में किसकी आवश्यकता होती है?
    A) Sensors    B) Connectivity    C) Cloud storage    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: IoT के लिए sensors, network connectivity और cloud/analytics की आवश्यकता होती है।

17. 17. IoT security का मुख्य खतरा क्या है?
    A) Device heating    B) Unauthorized access    C) Charging slow    D) Display flickering
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    Answer: B — Unauthorized access

    Explanation: IoT devices अक्सर security vulnerabilities के कारण unauthorized access और data breach के जोखिम में रहते हैं।

18. 18. Big Data का उपयोग कहाँ होता है?
    A) Banking Fraud Detection    B) E-commerce recommendations    C) Social Media Analysis    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: Big Data analytics का उपयोग banking, e-commerce, social media और अनेक क्षेत्रों में decision-making और personalization के लिये होता है।

19. 19. Hadoop किस भाषा में लिखा है?
    A) Java    B) Python    C) C#    D) HTML
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    Answer: A — Java

    Explanation: Hadoop मुख्यतः Java में विकसित किया गया है और HDFS तथा MapReduce जैसी सुविधाएँ प्रदान करता है।

20. 20. Cloud Computing का उपयोग क्यों किया जाता है?
    A) Storage बढ़ाने के लिए    B) Software remotely चलाने के लिए    C) Server hosting के लिए    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: Cloud services storage, compute तथा applications को remote तरीके से प्रदान करते हैं—IaaS, PaaS, SaaS मॉडल के माध्यम से।

21. 21. Blockchain किसका उदाहरण है?
    A) Central Database    B) Distributed Ledger    C) Hardware tool    D) Router
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    Answer: B — Distributed Ledger

    Explanation: Blockchain डेटा को distributed nodes पर immutable blocks के रूप में store करता है—ledger की तरह।

22. 22. Robotics उपयोग होता है—
    A) Manufacturing    B) Medical Surgeries    C) Military    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: Robotics उद्योग, चिकित्सा, रक्षा व अन्य कई क्षेत्रों में automation और precision tasks के लिए उपयोग होता है।

23. 23. AI में Data Training किसके लिए होती है?
    A) Website hosting    B) Model को सिखाने के लिए    C) Files compress करने के लिए    D) Apps download करने के लिए
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    Answer: B — Model को सिखाने के लिए

    Explanation: Training data मॉडल को patterns सिखाने के लिए प्रयुक्त होता है ताकि वह accurate predictions कर सके।

24. 24. IoT devices किससे communicate करते हैं?
    A) Mobile only    B) Internet    C) Printer    D) Scanner
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    Answer: B — Internet

    Explanation: IoT devices आम तौर पर इंटरनेट (या local networks) का उपयोग करके data भेजते/प्राप्त करते हैं।

25. 25. Big Data में Variety का अर्थ क्या है?
    A) Data speed    B) Data types जैसे Text, Images, Videos    C) File compression    D) Network type
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    Answer: B — Data types जैसे Text, Images, Videos

    Explanation: Variety का मतलब है कि डेटा कई formats और types में हो सकता है—structured/unstructured/ semi-structured।

26. 26. AI में “Learning from data” किसे कहते हैं?
    A) Coding    B) Machine Learning    C) Networking    D) Debugging
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    Answer: B — Machine Learning

    Explanation: Machine Learning का मूल सिद्धांत है कि सिस्टम डेटा से पैटर्न सीखता है और भविष्यवाणियाँ करता है।

27. 27. ML में मॉडल की accuracy किससे बढ़ती है?
    A) Server speed    B) More quality data    C) RAM size    D) Keyboard type
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    Answer: B — More quality data

    Explanation: बेहतर और अधिक मात्रा में quality labelled data मॉडल की generalization और accuracy सुधारती है।

28. 28. Supervised Learning का उदाहरण क्या है?
    A) Clustering    B) Spam Email Classification    C) Market Segmentation    D) Dimensionality reduction
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    Answer: B — Spam Email Classification

    Explanation: Spam detection में emails के labeled examples से मॉडल सीखता है।

29. 29. IoT में Sensors का कार्य क्या है?
    A) Device को गर्म रखना    B) Data collect करना    C) Charging देना    D) Display चलाना
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    Answer: B — Data collect करना

    Explanation: Sensors temperature, light, motion आदि उपायों को measure कर डेटा प्रदान करते हैं।

30. 30. IoT device में connectivity क्या जरूरी है?
    A) Wi-Fi    B) 4G/5G    C) Bluetooth    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: IoT में कई प्रकार के connectivity protocols (Wi-Fi, Bluetooth, 4G/5G, Zigbee, LoRa) उपयोग होते हैं।

31. 31. Big Data analytics क्या करता है?
    A) Small data arrange करता है    B) Large datasets का analysis    C) Mobile apps बनाता है    D) Songs download करता है
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    Answer: B — Large datasets का analysis

    Explanation: Big Data analytics बड़े datasets से insights और patterns निकालने के लिए algorithms और tools का उपयोग करता है।

32. 32. Hadoop HDFS का उपयोग किसके लिए होता है?
    A) File Storage    B) Video editing    C) Audio mixing    D) Website making
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    Answer: A — File Storage

    Explanation: HDFS (Hadoop Distributed File System) बड़े डेटा को cluster पर store करने के लिए डिजाइन किया गया है।

33. 33. AI का वह क्षेत्र जो vision-related tasks करता है?
    A) NLP    B) Computer Vision    C) Robotics    D) Expert Systems
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    Answer: B — Computer Vision

    Explanation: Computer Vision इमेज और वीडियो से जानकारी निकालने की field है (e.g., object detection)।

34. 34. Self-driving cars किस technology पर सबसे अधिक निर्भर हैं?
    A) Spreadsheet    B) Deep Learning + Sensors    C) Printer    D) Hard disk
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    Answer: B — Deep Learning + Sensors

    Explanation: Self-driving cars sensors (LIDAR/camera/radar) और deep learning models पर निर्भर करते हैं ताकि environment समझा जा सके।

35. 35. IoT में real-time monitoring का use कहाँ होता है?
    A) Smart Farming    B) Smart Home    C) Health Monitoring    D) सभी जगह
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    Answer: D — सभी जगह

    Explanation: IoT devices से real-time data लेकर agriculture, health, smart homes आदि में monitoring और alerts संभव होते हैं।

36. 36. Big Data velocity क्या दर्शाता है?
    A) Data speed    B) Data variety    C) Data mistakes    D) Data storage
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    Answer: A — Data speed

    Explanation: Velocity दर्शाता है कि डेटा कितनी तेजी से उत्पन्न और प्रोसेस होता है (real-time streams आदि)।

37. 37. Robotics में actuator क्या करता है?
    A) Movement create    B) Data store    C) Graphics design    D) OCR
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    Answer: A — Movement create

    Explanation: Actuator robotic systems में motion/physical action generate करता है (motors, servos)।

38. 38. Blockchain data को कैसे store करता है?
    A) One server    B) Distributed nodes    C) DVD    D) SD card
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    Answer: B — Distributed nodes

    Explanation: Blockchain ledger कई nodes पर distributed होता है—हर node को कुछ copy मिलती है जिससे tamper evidence बनता है।

39. 39. AI का उपयोग कहाँ नहीं होता?
    A) Weather forecasting    B) Chatbots    C) Washing Machine    D) Note Counting Machine
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    Answer: C — Washing Machine

    Explanation: साधारण washing machines में सामान्य automation होती है, लेकिन AI उपयोग आम नहीं है (smart washers अलग बात)।

40. 40. IoT का सबसे बड़ा खतरा क्या है?
    A) धीमा नेटवर्क    B) Security Vulnerability    C) Device heating    D) Screen freezing
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    Answer: B — Security Vulnerability

    Explanation: IoT devices अक्सर weak security settings के कारण hacking और data breach के लिए vulnerable रहते हैं।

41. 41. Machine Learning system में test data क्यों होता है?
    A) मॉडल को improve करने के लिए    B) नए data पर accuracy जांचने के लिए    C) system restart के लिए    D) storage भरने के लिए
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    Answer: B — नए data पर accuracy जांचने के लिए

    Explanation: Test data unseen data पर मॉडल की performance आंका जाता है ताकि overfitting detect किया जा सके।

42. 42. Hadoop किस architecture पर आधारित है?
    A) Client-Server    B) Master-Slave    C) Hub-Switch    D) Wireless
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    Answer: B — Master-Slave

    Explanation: Hadoop में NameNode (master) और DataNodes (slaves) जैसी master-slave architecture रहती है।

43. 43. IoT आधारित Smart Home क्या कर सकता है?
    A) Automatic Lighting    B) Voice control devices    C) Motion control    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: Smart homes में lighting, security, HVAC आदि automation और voice control से संचालित होते हैं।

44. 44. Big Data से सबसे अधिक लाभ किसे होता है?
    A) Social Media Platforms    B) Banking    C) E-Commerce    D) सबको
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    Answer: D — सबको

    Explanation: Big Data analytics कई sectors में personalized services, fraud detection और analytics के जरिए लाभ पहुंचाता है।

45. 45. Google Assistant किस technology पर आधारित है?
    A) IoT    B) AI + NLP    C) Database    D) Bluetooth
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    Answer: B — AI + NLP

    Explanation: Voice assistants NLP और AI techniques का उपयोग करके user queries समझते और respond करते हैं।

46. 46. कौन सा IoT protocol काफी popular है?
    A) MQTT    B) SMTP    C) POP3    D) FTP
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    Answer: A — MQTT

    Explanation: MQTT lightweight pub/sub protocol है जो IoT devices के लिए low-bandwidth communication में उपयुक्त है।

47. 47. Machine Learning में Overfitting क्या है?
    A) Model बहुत खराब सीखता है    B) Model training data को ज़्यादा सीख लेता है    C) Model का size बढ़ता है    D) Server down हो जाता है
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    Answer: B — Model training data को ज़्यादा सीख लेता है

    Explanation: Overfitting मतलब मॉडल training examples पर बहुत अच्छा perform करे लेकिन unseen data पर fail करे—regularization जरूरत पड़ती है।

48. 48. AI का उपयोग customer support में कैसे किया जाता है?
    A) Automatic replies    B) Chatbots    C) Voice assistants    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: AI driven chatbots और voice assistants 24×7 support, FAQs और basic transactions handle कर सकते हैं।

49. 49. Neural Network में neuron किसके जैसे कार्य करता है?
    A) CPU    B) Brain cell    C) Mobile battery    D) Display pixel
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    Answer: B — Brain cell

    Explanation: Neural network के neurons सूचना process करते हैं—insights लेकर outputs generate करने के लिए interconnected layers में काम करते हैं।

50. 50. Big Data का उपयोग Fraud Detection में कैसे होता है?
    A) ध्वनि पहचान में    B) पैटर्न विश्लेषण करके    C) मोबाइल चार्ज करने में    D) इंटरनेट स्पीड बढ़ाने में
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    Answer: B — पैटर्न विश्लेषण करके

    Explanation: Big Data tools anomalous patterns detect करके fraud cases flag करते हैं, जिससे real-time alerts संभव होते हैं।

51. 51. AI का उपयोग Agriculture में किसके लिए होता है?
    A) Soil monitoring    B) Crop prediction    C) Disease detection    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: AI और IoT का उपयोग soil analysis, yield prediction और pest/disease detection में होता है।

52. 52. IoT में data कहाँ store होता है?
    A) Local dustbin    B) Cloud server    C) TV remote    D) Printer
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    Answer: B — Cloud server

    Explanation: IoT data अक्सर cloud में store और process किया जाता है ताकि analytics और remote access संभव हो।

53. 53. Machine Learning model को train करने के लिए क्या आवश्यक है?
    A) Browser    B) Data    C) Wallpaper    D) Ringtone
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    Answer: B — Data

    Explanation: Training के लिए labeled/unlabeled data की आवश्यकता होती है ताकि मॉडल parameters सीख सके।

54. 54. Big Data में “Variety” क्या दर्शाता है?
    A) डेटा की अलग-अलग types    B) Data errors    C) Data funds    D) Data memory
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    Answer: A — डेटा की अलग-अलग types

    Explanation: Variety structured, semi-structured और unstructured डेटा types को दर्शाती है।

55. 55. AI में Prediction किस क्षेत्र से जुड़ा है?
    A) ML Algorithms    B) Painting    C) Hardware    D) PCB design
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    Answer: A — ML Algorithms

    Explanation: Prediction ML algorithms (regression/classification) द्वारा किया जाता है जो historical data से भविष्यवाणी करते हैं।

56. 56. IoT smart health devices का example क्या है?
    A) Smart Watch    B) BMI Machine    C) Heart-rate sensor    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: Smart watches, heart-rate monitors और wearable sensors health monitoring के लिए IoT examples हैं।

57. 57. Data Mining किसके लिए उपयोग होता है?
    A) Data compress करने के लिए    B) Data से meaningful patterns निकालने के लिए    C) Internet speed बढ़ाने के लिए    D) Downloading files
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    Answer: B — Data से meaningful patterns निकालने के लिए

    Explanation: Data mining बड़े datasets में से patterns, associations और useful information extract करने के लिए होता है।

58. 58. AI में Expert System क्या करता है?
    A) Images compress करता है    B) Human expert की तरह निर्णय लेता है    C) Printing करता है    D) Pen drive format करता है
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    Answer: B — Human expert की तरह निर्णय लेता है

    Explanation: Expert systems domain-specific knowledge और rule-based reasoning से समस्याओं का समाधान करते हैं।

59. 59. IoT में Gateway का काम क्या है?
    A) Device को चलाना    B) Devices को internet से connect करना    C) Screen color बदलना    D) Printer चलाना
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    Answer: B — Devices को internet से connect करना

    Explanation: Gateway local devices और cloud/network के बीच protocol translation तथा data routing का काम करता है।

60. 60. Big Data का उपयोग किस ऐप द्वारा किया जाता है?
    A) YouTube    B) Amazon    C) Netflix    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: Large platforms user behaviour, recommendations और analytics के लिए Big Data tools extensively use करते हैं।

61. 61. Reinforcement Learning किसके लिए प्रसिद्ध है?
    A) Gaming AI    B) Printing    C) File compression    D) Calculator
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    Answer: A — Gaming AI

    Explanation: Reinforcement learning agents reward-based learning का प्रयोग कर गेम्स और decision-making tasks सीखते हैं।

62. 62. Cloud Computing में shared resources का मतलब—
    A) एक device किसी और को दिया जाए    B) Multiple users एक ही server resource इस्तेमाल करें    C) Mobile hotspot    D) Pendrive sharing
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    Answer: B — Multiple users एक ही server resource इस्तेमाल करें

    Explanation: Cloud virtualized resources को multiple tenants के बीच share करके cost efficiency और scalability देता है।

63. 63. Blockchain technology किस model पर आधारित है?
    A) Peer-to-peer    B) Master-Slave    C) Serial    D) Client-Server
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    Answer: A — Peer-to-peer

    Explanation: Blockchain distributed, peer-to-peer नेटवर्क है जहां nodes ledger की copies रखती हैं।

64. 64. IoT devices कौन सा data भेजते हैं?
    A) Temperature    B) Humidity    C) Location    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: IoT sensors विभिन्न प्रकार के environmental और telemetry data भेजते हैं—temperature, humidity, location आदि।

65. 65. Big Data में HDFS का full form क्या है?
    A) High Distributed File Setup    B) Hadoop Distributed File System    C) High Data File Storage    D) Hadoop Data Formatting System
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    Answer: B — Hadoop Distributed File System

    Explanation: HDFS Hadoop का distributed file storage layer है जो बड़े डेटा को clusters में store करता है।

66. 66. Deep Learning में कौन सी परत महत्वपूर्ण होती है?
    A) Neural Layers    B) Paint Layers    C) Switch Layers    D) Plastic Layers
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    Answer: A — Neural Layers

    Explanation: Deep learning multiple neural layers (hidden layers) के माध्यम से complex feature hierarchies सीखता है।

67. 67. AI-based chatbots का मुख्य benefit क्या है?
    A) 24×7 availability    B) तेज़ response    C) कम लागत    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: Chatbots 24×7 customer support, instant responses और cost saving प्रदान करते हैं।

68. 68. IoT-powered Smart City में क्या शामिल है?
    A) Smart traffic signals    B) Smart parking    C) Waste management sensors    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: Smart city solutions traffic management, parking, waste monitoring सहित कई IoT-enabled systems use करते हैं।

69. 69. Big Data Veracity किसका प्रतिनिधित्व करता है?
    A) डेटा की सत्यता / reliability    B) Data speed    C) Data types    D) Data invalidity
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    Answer: A — डेटा की सत्यता / reliability

    Explanation: Veracity data quality और trustworthiness दर्शाती है—dirty data से गलत conclusions आ सकते हैं।

70. 70. ML में “Classification” का उदाहरण कौन सा है?
    A) Email spam vs not spam    B) Video editing    C) File sharing    D) Photo resizing
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    Answer: A — Email spam vs not spam

    Explanation: Classification supervised learning का एक task है जहाँ inputs को discrete classes में वर्गीकृत किया जाता है।

71. 71. IoT devices को काम करने के लिए क्या चाहिए?
    A) Sensors    B) Power    C) Connectivity    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: IoT device के लिए sensors, energy source और network connectivity आवश्यक है।

72. 72. AI का उपयोग कौन-सी industry ज्यादा करती है?
    A) Healthcare    B) Finance    C) Manufacturing    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: AI का व्यापक प्रयोग healthcare, finance, manufacturing, retail आदि सभी उद्योगों में हो रहा है।

73. 73. ML में “Training Data” क्या होता है?
    A) Random files    B) वह dataset जिससे model सीखता है    C) Audio songs    D) USB backup
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    Answer: B — वह dataset जिससे model सीखता है

    Explanation: Training data मॉडल को patterns सिखाने के लिये verwendet किया जाता है ताकि model parameters update हों।

74. 74. Big Data का उपयोग social media में क्यों होता है?
    A) Trend prediction    B) Ads targeting    C) User behavior analysis    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: Social platforms user data analyze करके trends predict, ad targeting और content personalization करते हैं।

75. 75. IoT technology में सबसे उपयोगी network कौन सा हो रहा है?
    A) 2G    B) 3G    C) 5G    D) Landline
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    Answer: C — 5G

    Explanation: 5G उच्च गति और कम latency प्रदान करता है, जो real-time IoT applications (autonomous vehicles, remote surgery) के लिए मुफ़ीद है।

76. 76. GPU का उपयोग AI में क्यों किया जाता है?
    A) मोबाइल चार्ज करने के लिए    B) Parallel processing के लिए    C) Wi-Fi तेज करने के लिए    D) Data delete करने के लिए
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    Answer: B — Parallel processing के लिए

    Explanation: GPUs大量 matrix operations को parallel में execute करते हैं—deep learning training के लिए ideal हैं।

77. 77. IoT में actuator का कार्य क्या है?
    A) Data collect करना    B) Device movement/control    C) Cloud connection    D) Battery charging
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    Answer: B — Device movement/control

    Explanation: Actuator sensors से मिले signals के आधार पर physical actions (motors, valves) perform करता है।

78. 78. Blockchain में data कैसे stored होता है?
    A) एक server पर    B) Multiple distributed nodes पर    C) USB में    D) RAM में
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    Answer: B — Multiple distributed nodes पर

    Explanation: Blockchain ledger copies network के कई nodes पर होती है, जिससे tamper-resistance सुनिश्चित होता है।

79. 79. Big Data में “Value” किसे दर्शाता है?
    A) Data की कीमत    B) Data से मिलने वाला लाभ    C) Data की लंबाई    D) Data का format
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    Answer: B — Data से मिलने वाला लाभ

    Explanation: Value बताती है कि डेटा से किन actionable insights या business benefits को निकाला जा सकता है।

80. 80. ChatGPT किस technology पर आधारित है?
    A) IoT    B) Large Language Model (LLM)    C) QR Technology    D) Robotics
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    Answer: B — Large Language Model (LLM)

    Explanation: ChatGPT जैसे systems transformer-based LLMs पर आधारित हैं जो natural language को generate और समझते हैं।

81. 81. Smart Home में कौन-सा device IoT का हिस्सा है?
    A) Smart Bulb    B) Smart Fan    C) Smart Door Lock    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: Smart bulbs, fans और locks IoT network पर दिखने वाले सामान्य smart home devices हैं।

82. 82. Cloud Computing में SaaS का उपयोग कब होता है?
    A) Software install करके चलाने में    B) Software को browser से directly use करने में    C) Offline apps के लिए    D) Graphics card बढ़ाने में
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    Answer: B — Software को browser से directly use करने में

    Explanation: SaaS model में एप्लिकेशन cloud में host होते हैं और users browser/application के जरिए access करते हैं (e.g., Google Docs)।

83. 83. Machine Learning मॉडल overfit कब होता है?
    A) Data कम हो    B) Model सिर्फ training data याद कर ले    C) Training बहुत तेज़ हो    D) RAM कम हो
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    Answer: B — Model सिर्फ training data याद कर ले

    Explanation: Overfitting तब होता है जब मॉडल ने training data की noise तक memorize कर लिया हो और वह unseen data पर अच्छा न चले।

84. 84. IoT में real-time alert का उपयोग कहाँ होता है?
    A) Heart-rate alert    B) Vehicle tracking    C) Gas leakage alert    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: IoT alerts critical events जैसे health anomalies, vehicle deviations और gas leaks के लिए immediate notifications भेजते हैं।

85. 85. Hadoop किस architecture पर चलता है?
    A) Peer-to-peer    B) Master–Slave    C) LAN    D) MAN
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    Answer: B — Master–Slave

    Explanation: Hadoop clusters में NameNode (master) और DataNodes (slaves) जैसी arquitetura रहती है।

86. 86. AI की कौन-सी तकनीक human brain की नकल करती है?
    A) Sensors    B) Neural Networks    C) QR Codes    D) Wi-Fi
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    Answer: B — Neural Networks

    Explanation: Neural networks interconnected neurons की तरह काम करते हुए complex transformations सीखते हैं, जो brain की कार्यप्रणाली से inspired हैं।

87. 87. IoT security में encryption क्यों महत्वपूर्ण है?
    A) Device का color बदलता है    B) Data को unauthorized access से बचाता है    C) Device तेज़ चलता है    D) Battery बढ़ाता है
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    Answer: B — Data को unauthorized access से बचाता है

    Explanation: Encryption data confidentiality और integrity सुनिश्चित करता है—especially IoT communications के लिए आवश्यक है।

88. 88. Big Data analytics का उपयोग E-commerce में किसके लिए होता है?
    A) Shoe size match    B) Personalized recommendations    C) Cart delete करने में    D) Screenshot लेने में
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    Answer: B — Personalized recommendations

    Explanation: E-commerce platforms user behaviour analyse कर personalized product recommendations दिखाते हैं, जिससे conversions बढ़ते हैं।

89. 89. AI Robotics का उपयोग कहाँ होता है?
    A) Automobile production    B) Medical surgery    C) Warehouses    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: AI-enabled robots assembly lines, surgical assistance और warehouse automation में प्रयोग होते हैं।

90. 90. IoT में सबसे महत्वपूर्ण base component कौन सा है?
    A) Sensor    B) RAM    C) Speaker    D) Keyboard
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    Answer: A — Sensor

    Explanation: Sensor वास्तविक world से measurements लेकर IoT system का मूल इनपुट प्रदान करता है।

91. 91. Big Data में Hadoop की मुख्य विशेषता क्या है?
    A) बहुत महंगा    B) Scalability + Fault tolerance    C) केवल offline चलता है    D) केवल images store करता है
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    Answer: B — Scalability + Fault tolerance

    Explanation: Hadoop clusters horizontal scaling और data replication से fault tolerance सुनिश्चित करते हैं।

92. 92. AI की मदद से कौन-सा काम आसान हुआ है?
    A) Voice commands    B) Translation    C) Recommendation    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: AI के माध्यम से voice assistants, language translation और personalized recommendations जैसे tasks सरल हुए हैं।

93. 93. IoT device failure का मुख्य कारण क्या है?
    A) Overheating    B) Weak security    C) Internal errors    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: Device failures hardware faults, security breaches या software bugs की वजह से हो सकते हैं।

94. 94. Big Data storage किस database में होता है?
    A) NoSQL    B) Excel    C) PDF    D) Word
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    Answer: A — NoSQL

    Explanation: Big Data often NoSQL databases (e.g., HBase, Cassandra) का use करते हैं क्योंकि वे scaleable और flexible schema प्रदान करते हैं।

95. 95. Machine Learning में “Regression” क्या करता है?
    A) Group बनाता है    B) Values predict करता है    C) Audio detect करता है    D) QR generate करता है
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    Answer: B — Values predict करता है

    Explanation: Regression continuous numeric values की prediction के लिए प्रयोग होता है (e.g., price prediction)।

96. 96. Blockchain में “Block” क्या होता है?
    A) Box का दूसरा नाम    B) Data + Hash का unit    C) Movie folder    D) Laptop part
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    Answer: B — Data + Hash का unit

    Explanation: हर block में transactions/data और previous block का hash रहता है—यह chain की immutability बनाता है।

97. 97. IoT में device-to-device communication किसके द्वारा होता है?
    A) Bluetooth    B) Wi-Fi    C) Zigbee    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: IoT devices BLE, Wi-Fi, Zigbee, LoRa आदि protocols के जरिए device-to-device या device-to-gateway communicate करते हैं।

98. 98. AI में “Training Epochs” क्या हैं?
    A) Model के कपड़े    B) Training के cycles    C) Data backups    D) RAM blocks
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    Answer: B — Training के cycles

    Explanation: Epoch एक पूरा pass है जहां पूरा training dataset मॉडल के through एक बार चलता है—multiple epochs training को refine करते हैं।

99. 99. Big Data tools में कौन-सा शामिल है?
    A) Hadoop    B) Spark    C) Hive    D) सभी
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    Answer: D — सभी

    Explanation: Hadoop, Spark, Hive जैसे tools Big Data processing, in-memory computation और SQL-like querying के लिए प्रयोग होते हैं।

100. 100. IoT, AI और Big Data को अक्सर साथ-साथ क्यों उपयोग किया जाता है?
     A) तीनों सस्ते हैं    B) तीनों मिलकर automation + intelligence + data analysis करते हैं    C) तीनों network tools हैं    D) तीनों hardware हैं
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     Answer: B — तीनों मिलकर automation + intelligence + data analysis करते हैं

     Explanation: IoT data generate करता है, Big Data इसे store/ process कर insights देता है, और AI उस data से intelligent decisions बनाता है—तीनों मिलकर powerful solutions बनाते हैं।

Author: AllTypeSolutionHub

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