ලාභ:
- KVKK සහ මූලික තොරතුරු ආරක්ෂණ මූලධර්මවල රාමුව තුළ MIS හි කෘතිම බුද්ධිය භාවිතා කිරීමේ සීමාවන් පැහැදිලි කිරීමේ හැකියාව
- කෘතිම බුද්ධි වැඩ ප්රවාහයන් සඳහා නිර්නාමිකකරණය, අවම වරප්රසාද සහ දත්ත වර්ගීකරණ මූලධර්ම ආරක්ෂිතව යෙදීමේ හැකියාව
- ආචාර ධර්ම, අනුකූලතාවය සහ නිපුණ අනුමැතිය යන රාමුව තුළ අවසානය සිට අවසානය දක්වා MIS-AI ව්යාපෘතියක් වගකීමෙන් කළමනාකරණය කිරීමේ හැකියාව.
මොඩියුල විභාගය
1. කළමනාකරණ තොරතුරු පද්ධති විශේෂඥයෙකුගේ කාර්යයේදී කෘත්රිම බුද්ධි ප්රතිදානයේ කාර්යභාරය වඩාත් නිවැරදිව විස්තර කරන ප්රකාශය කුමක්ද?
- A) AI විසින් කෙටුම්පත් සහ යෝජනා ඉදිරිපත් කරයි; ✔ ව්යාපාර රීතිය යනු සැබෑ දත්ත සහ නිසි අනුමැතිය සහිතව සත්යාපනය කිරීම මිනිසාගේ වගකීමයි
- B) AI ප්රතිදානය චතුර ලෙස හා තාක්ෂණිකව ලියා ඇති බැවින් සාමාන්යයෙන් සත්යාපනය අවශ්ය නොවේ
- C) AI හට ව්යාපාර ඒකක අනුමැතියකින් තොරව අවශ්යතා කෙලින්ම අවසන් කළ හැක
- D) මූල්ය-විවේචනාත්මක තීරණ වලදී, දක්ෂ විශේෂඥයෙකුගේ අනුමැතිය වෙනුවට AI ප්රතිදානය ප්රතිස්ථාපනය කරයි
විස්තරය: කෘතිම බුද්ධිය අවශ්යතා, දත්ත ආකෘති, SQL සහ වාර්තා වැනි අතරමැදි නිෂ්පාදන ඉක්මනින් කෙටුම්පත් කරයි; කෙසේ වෙතත්, මෙම කෙටුම්පත් ව්යාපාර රීතිය, සත්ය දත්ත සහ පාර්ශවකරුවන්ගේ තහවුරු කිරීම සමඟින් සත්යාපනය කිරීම මානව වගකීමකි. විශේෂයෙන්ම මූල්ය සහ අනුකූලතා-විවේචනාත්මක තීරණ වලදී, දක්ෂ විශේෂඥ අනුමැතිය සඳහා AI ආදේශකයක් නොවේ.
2. අවශ්යතා විශ්ලේෂණ අධ්යයනයකදී 'පද්ධතිය වේගවත් විය යුතුය' යන ප්රකාශයේ ඇති ප්රධාන ගැටලුව කුමක්ද?
- A) එය ක්රියාකාරී අවශ්යතාවයක් වුවද එය ක්රියාකාරී නොවන ලෙස ලියා ඇත
- B) මැනිය හැකි එළිපත්ත අඩංගු නොවන නිසා පරීක්ෂා කර සත්යාපනය කළ නොහැක ✔
- C) එහි තාක්ෂණික තොරතුරු ඕනෑවට වඩා අඩංගු වන නිසා පාර්ශවකරුවන්ට නොතේරේ
- D) එය පරිශීලක කථා ආකෘතියෙන් ලියා නොමැති නිසා එය වලංගු නොවේ
පැහැදිලි කිරීම: මෙම ප්රකාශය ක්රියාකාරී නොවන අවශ්යතාවයක් විස්තර කරයි, නමුත් එය මැනිය නොහැක. 'වේගවත්' ආත්මීයයි; අංකය, තත්ත්වය සහ භාරය අනුව පිළිගත හැකි අවශ්යතා ප්රතිචාර කාලය නිර්වචනය කරයි (උදා: සාමාන්ය බරකදී තත්පර 2 ට අඩු විමසුම් ප්රතිචාරය'). මැනිය නොහැකි අවශ්යතාවක් පරීක්ෂා කළ නොහැක.
3. දත්ත ආකෘතිකරණයේදී සාමාන්යකරණයේ ප්රධාන අරමුණ පහත සඳහන් දේවලින් කුමක් ද?
- A) එක් විශාල වගුවක සියලු දත්ත එකතු කිරීමෙන් විමසුම සරල කිරීම
- B) දත්ත අනුපිටපත් කිරීම අඩු කිරීමෙන් සහ අඛණ්ඩතාව පවත්වා ගැනීමෙන් යාවත්කාලීන විෂමතා වැළැක්වීම ✔
- C) සෑම විටම උපස්ථ ගොනු වල ප්රමාණය අවම කරන්න
- D) ග්රැෆික්ස් සහ පුවරු ක්රියාකාරිත්වය සෘජුවම සහතික කිරීම
විස්තරය: සාමාන්යකරණය යනු අතිරික්තය අඩු කිරීමට සහ දත්තවල අඛණ්ඩතාව ආරක්ෂා කිරීමට තාර්කිකව වගු බෙදීමේ ක්රියාවලියයි. එකම තොරතුරු එක තැනක තබා ගැනීමෙන් යාවත්කාලීන විෂමතා සහ නොගැලපීම් වළක්වයි. ඉලක්කය වාර්තාව වේගවත් කිරීම නොවේ; හිතාමතා denormalization සමහර විට වේගය සඳහා සිදු කරනු ලැබේ.
4. ව්යාපාර බුද්ධි උපකරණ පුවරුවක 'දැන්වීම් වියදම් වැඩි වන විට විකුණුම් වැඩි විය, එබැවින් වෙළඳ ප්රචාරණය විකුණුම් වැඩි කරයි' යැයි අනුමාන කිරීමේ ප්රධාන අවදානම කුමක්ද?
- A) හේතු සාධක සමග ව්යාකූල සහසම්බන්ධය; එකට ක්රියා කිරීමෙන් එකක් අනෙකා නිර්මාණය කරන බව ඔප්පු නොවේ ✔
- B) ප්රස්ථාර වර්ගය වැරදි ලෙස තෝරා ගැනීම
- C) දත්ත සාමාන්යකරණය කර නැත
- D) පුවරුවේ බොහෝ වර්ණ අඩංගු වේ
පැහැදිලි කිරීම: මෙය හේතු කාරකය සමඟ ව්යාකූල සහසම්බන්ධයකි. ප්රමිතික දෙක එකට ගමන් කළ හැකි නමුත් තුන්වන සාධකය (උදා: සමය, ප්රචාරක කාලය) දෙකම ඉහළට ගෙන යා හැකිය. MIS විශේෂඥයා AI-උත්පාදනය කරන ලද ආඛ්යාන පාඨවල මෙම උගුල සඳහාද පරීක්ෂා කළ යුතු අතර සාක්ෂි සහිත හේතු ප්රකාශයන් පරීක්ෂා කළ යුතුය.
5. ස්මාර්ට් ස්වයංක්රීයකරණයේදී, RPA (රොබෝ ක්රියාවලි ස්වයංක්රීයකරණය) සහ කෘත්රිම බුද්ධිය එකට භාවිතා කරන විට, RPA වඩාත් සුදුසු වන්නේ කුමන පියවර වර්ගයටද?
- A) නොපැහැදිලි, අර්ථ නිරූපණය මත පදනම් වූ සහ සෑම අවස්ථාවකම විවිධ තීරණ අවශ්ය වන පියවර
- B) නිත්ය, පුනරාවර්තන සහ ව්යුහගත දත්ත මත වැඩ කිරීමේ පියවර ✔
- C) පාරිභෝගිකයා සමඟ සංවේදනය අවශ්ය පියවර
- D) උපායමාර්ගික ආයෝජන තීරණ ගන්නා පියවර
පැහැදිලි කිරීම: RPA නිත්ය, පුනරාවර්තන සහ ව්යුහගත දත්ත පියවර වලදී ශක්තිමත් වේ: එක් තිරයකින් දත්ත පිටපත් කර වෙනත් පද්ධතියකට ඇතුල් කිරීම. කෘත්රිම බුද්ධිය ක්රියාත්මක වන්නේ අපැහැදිලි විනිශ්චයක්, වර්ගීකරණයක් හෝ ස්වාභාවික භාෂා අවබෝධයක් අවශ්ය වන පියවර තුළ ය; අධි අවදානම් තීරණ මානව අනුමැතියට යටත්ව පවතී.
6. ERP පද්ධති තුළ AI ප්රතිදානයන් විශේෂයෙන් ප්රවේශමෙන් වලංගු කළ යුත්තේ ඇයි?
- A) ERP දත්ත සෑම විටම නිර්නාමික බැවින් අමතර අවවාදයක් අවශ්ය වේ
- B) ERP ක්රියාවලි මූල්යමය සහ ක්රියාකාරීව තීරණාත්මක වේ; වැරදීම සෘජු මූල්ය හා නීතිමය ප්රතිවිපාක ඇත ✔
- C) ERP පද්ධති කිසිසේත්ම කෘතිම බුද්ධිය සමඟ ඒකාබද්ධ කළ නොහැක
- D) ERP වාර්තා දෘශ්ය නොවන නිසා AI හට ඒවා තේරෙන්නේ නැත
විස්තරය: ERP; ගිණුම්කරණය, ඉන්වෙන්ටරි, මිලදී ගැනීම සහ වැටුප් ගෙවීම වැනි මූල්ය සහ මෙහෙයුම් තීරණාත්මක ක්රියාවලීන් සිදු කරයි. මෙහි දෝෂයක් මූල්ය පටිගත කිරීම, ගෙවීම හෝ ඉන්වෙන්ටරි තීරණය තුළ සෘජුවම පිළිබිඹු වේ. එබැවින්, දක්ෂ විශේෂඥයෙකුගේ අනුමැතියකින් තොරව AI නිර්දේශ සකස් නොකෙරේ; විගණන මාර්ගය අනිවාර්ය වේ.
7. CRM දත්ත සමඟ වැඩ කිරීමේදී කෘතිම බුද්ධිය භාවිතා කිරීමේදී MIS විශේෂඥයෙකු අවධානය යොමු කළ යුතු පළමු දෙය කුමක්ද?
- A) පුවරුවේ වර්ණ මාලාව තෝරා ගැනීම
- B) පුද්ගලික දත්ත රහස්යතාව: නිර්නාමිකකරණය, අවම අවසරය සහ KVKK අනුකූලතාව පළමුව සහතික කිරීම ✔
- C) හැකි උපරිම දත්ත ප්රමාණය වාහනයට පැටවීම
- D) මාදිලියේ නවතම අනුවාදය භාවිතා කිරීම ප්රමාණවත්ය
විස්තරය: CRM දත්ත බොහෝ දුරට පුද්ගලික දත්ත වේ (නම, සම්බන්ධතා, මිලදී ගැනීමේ ඉතිහාසය). මෙම දත්ත කෘතිම බුද්ධි මෙවලමකට ලබා දීමට පෙර, නිර්නාමිකකරණය, අවම අවසරය සහ KVKK අනුකූලතාවය ඇගයීමට ලක් කළ යුතුය. අතිරේකව, පාරිභෝගිකයාට බලපාන ස්වයංක්රීය තීරණ සඳහා මානව අධීක්ෂණය සහ විරෝධය දැක්වීමේ අයිතිය අවශ්ය වේ.
8. සාමාන්යයෙන් උපකරණ පුවරුවක කාලානුරූපී අනුපාතය (ප්රතිශතය) වෙනස්වීම් පෙන්වීමට වඩාත් සුදුසු වන්නේ කුමන ආකාරයේ ප්රස්ථාරයද?
- A) කාල ප්රවණතාවය සඳහා රේඛා සටහන; පරිමාණය සහ අක්ෂය නිවැරදිව සැකසිය යුතුය ✔
- B) සෑම අවස්ථාවකදීම පයි ප්රස්ථාරයක් හොඳම වේ
- C) ත්රිමාණ බලපෑම් සහිත ග්රැෆික්ස් කියවීමේ හැකියාව වැඩි කරයි
- D) ප්රස්ථාර වර්ගය පණිවිඩයට බලපාන්නේ නැත, ඒවා සියල්ලම සමාන වේ
පැහැදිලි කිරීම: කාලයත් සමඟ ප්රවණතාවක් පෙන්වීම සඳහා රේඛා සටහනක් සුදුසු ය; අක්ෂ සහ පරිමාණය නිවැරදිව සකසා ඇත්නම්, වෙනස පැහැදිලිව කියවිය හැකිය. පයි ප්රස්ථාරයෙන් කොටස පෙන්වන්නේ එක් අවස්ථාවකදී, එය කාල නැඹුරුව සඳහා සුදුසු නොවේ. ප්රකාශ කළ යුතු පණිවිඩයට අනුව ග්රැෆික් තේරීම සිදු කෙරේ.
9. පාලනයට අනුව කේත රහිත / අඩු-කේත වේදිකාවල ඇති වැදගත්ම අවදානම පහත සඳහන් ඒවායින් කවරේද?
- A) යෙදුම් සෑම විටම ඉතා සෙමින් ධාවනය වේ
- B) ලේඛනගත නොකළ, විගණනය නොකළ 'සෙවනැලි තොරතුරු තාක්ෂණ' විසඳුම් දත්ත සහ ආරක්ෂක අවදානම් නිර්මාණය කරයි ✔
- C) ඔවුන් කිසි විටෙකත් සැබෑ ව්යාපාරික ගැටලු විසඳන්නේ නැත
- D) ඒවා භාවිතා කළ හැක්කේ විශාල සමාගම්වල පමණි
විස්තරය: No-code/low-code තාක්ෂණික නොවන සේවකයින්ට (පුරවැසි සංවර්ධකයින්) ඉක්මනින් යෙදුම් ස්ථාපනය කිරීමට ඉඩ සලසයි. කෙසේ වෙතත්, එය පාලනයකින් තොරව වර්ධනය වන විට; ලේඛනගත නොකළ, අනාරක්ෂිත සහ අනාථ වූ 'සෙවනැලි තොරතුරු තාක්ෂණ' විසඳුම් දත්ත කාන්දුවීම් සහ තාක්ෂණික ණය ඇති කරයි. පාලනයට මෙම විසඳුම් පටිගත කිරීම සහ අධීක්ෂණය කිරීම අවශ්ය වේ.
10. දත්ත තත්ත්ව මානයන්ගෙන් එකක් වන 'අනුකූලතාව' යන්නෙන් අදහස් කරන්නේ කුමක්ද?
- A) දත්ත සැබෑ ලෝක වටිනාකමට හරියටම ගැලපේ
- B) විවිධ පද්ධති සහ වාර්තා වල එකම දත්ත එකිනෙක ගැටෙන්නේ නැත ✔
- C) දත්තවල සියලුම ක්ෂේත්ර පුරවා ඇත
- D) දත්ත එහි වඩාත්ම වත්මන් ස්වරූපයෙන් සොයා ගැනීම
පැහැදිලි කිරීම: අනුකූලතාව යනු විවිධ පද්ධති හෝ වාර්තා තුළ එකම දත්ත එකිනෙක ගැටෙන්නේ නැති බවයි; උදාහරණයක් ලෙස, CRM සහ බිල්පත් පද්ධතිය තුළ පාරිභෝගිකයාගේ ලිපිනය සමාන වේ. නිරවද්යතාවය යනු යථාර්ථයට අනුකූල වීම, සම්පූර්ණත්වය යනු සම්පූර්ණත්වය සහ යාවත්කාලීන බව යනු දත්තවල කාලානුරූපතාවයි. මේවා වෙනම මානයන්.
11. KVKK හි විෂය පථය තුළ, කෘතිම බුද්ධි මෙවලමක් සමඟ පුද්ගලික දත්ත සැකසීමට පෙර MIS විශේෂඥයෙකු යෙදිය යුතු මූලිකම මූලධර්මය කුමක්ද?
- A) ලබා ගත හැකි සියලුම පුද්ගලික දත්ත එකතු කිරීම
- B) දත්ත අවම කිරීම සහ අරමුණු සීමා කිරීම: නිශ්චිත අරමුණ සඳහා අවශ්ය දත්ත පමණක් සැකසීම ✔
- C) සෑම කෙනෙකුටම ප්රවේශ විය හැකි පොදු ෆෝල්ඩරයක දත්ත තැබීම
- D) පුද්ගලිකත්ව තීරණය සම්පූර්ණයෙන්ම කෘතිම බුද්ධියට පැවරීම
විස්තරය: දත්ත අවම කිරීම සහ අරමුණු සීමා කිරීම අත්යවශ්ය වේ: හඳුනාගත් සහ නීත්යානුකූල අරමුණක් සඳහා අවශ්ය දත්ත පමණක් සැකසීම. හැකි නම්, දත්ත නිර්නාමික හෝ ව්යාජ නාමකරණය කර ඇත; පුද්ගලයා හඳුනා ගන්නා ප්රදේශ වාහනයෙන් ඈත් කර ඇත. 'වැඩි දත්ත, වඩා හොඳ' ප්රවේශය KVKK මූලධර්මවලට පටහැනිය.
12. AI බලයෙන් ක්රියාත්මක වන අවශ්යතා කෙටුම්පතක 'උචිත විට පද්ධතිය ස්වයංක්රීයව අනුමත කරයි' යන වාක්යය අවදානම් අවශ්යතාවයක් වන්නේ ඇයි?
- A) එය දිග වැඩි නිසා
- B) 'හැකි අවස්ථා' නිර්වචනය නොකළ, අර්ථ නිරූපණයට විවෘත, පරීක්ෂා කළ නොහැකි සහ දෝෂ සහිතයි ✔
- C) ස්වයංක්රීයකරණය සැමවිටම තහනම්ය
- D) එය පරිශීලක කථා ආකෘතියේ නොමැති නිසා
පැහැදිලි කිරීම: 'සුදුසු තත්වයන්' යනු නොපැහැදිලි ප්රකාශනයකි; අනුමැතිය අවුස්සන කොන්දේසි මොනවාද යන්න නිර්වචනය කර නොමැත. අපැහැදිලි අවශ්යතාවය සංවර්ධකයා විසින් වැරදි ලෙස අර්ථකථනය කර ඇති අතර එය පරීක්ෂා කළ නොහැක. MIS විශේෂඥයා විසින් AI විසින් නිෂ්පාදනය කරන ලද එවැනි අපැහැදිලි ප්රකාශයන් පැහැදිලි නීති සහ සීමාවන් සහිතව පැහැදිලි කර ඒවා පාර්ශවකරු විසින් තහවුරු කළ යුතුය.
13. දත්ත ගබඩාවක ETL (Extract-Transform-Load) ක්රියාවලියක ප්රධාන අරමුණ කුමක්ද?
- A) නව පාරිභෝගික දත්ත උත්පාදනය කිරීම
- B) විවිධ මූලාශ්රවලින් දත්ත උපුටා ගැනීම සහ පරිවර්තනය කිරීම සහ විශ්ලේෂණය සඳහා සූදානම් ස්ථාවර ව්යුහයකට පැටවීම ✔
- C) පැනල් වල වර්ණ ස්වයංක්රීයව තෝරා ගැනීම
- D) නීතිය නොසලකා පුද්ගලික දත්ත හුවමාරු කිරීම
විස්තරය: ETL; එය මූලාශ්රවලින් දත්ත උපුටා ගනී (උපුටා ගැනීම), එය පිරිසිදු කර එය සම්මත ව්යුහයක් බවට පරිවර්තනය කරයි (පරිවර්තනය) සහ විශ්ලේෂණය (පූරණය) සඳහා දත්ත ගබඩාවට පැටවීම. මෙහෙයුම් දත්තවල විසිරුණු සහ විවිධ හැඩතල වාර්තා කිරීම සහ විශ්ලේෂණය සඳහා සූදානම් ස්ථාවර ව්යුහයකට ගෙන ඒම අරමුණයි. ETL දත්ත නිපදවන්නේ නැත, එය පවතින දත්ත චලනය කර සංවිධානය කරයි.
14. ක්රියාවලි ස්වයංක්රීය නිර්මාණයේදී 'ව්යතිරේක හැසිරවීම' තීරණාත්මක වන්නේ ඇයි?
- A) එය සැමවිටම ස්වයංක්රීයකරණය වේගවත් කරන බැවිනි
- B) නීතිවිරෝධී අවස්ථාවන්හිදී නිශ්ශබ්ද වැරදි වෙනුවට මිනිසුන්ට ආරක්ෂිතව නැවැත්වීම සහ මග පෙන්වීම ලබා දෙන නිසා ✔
- C) එය ග්රැෆික් නිර්මාණය වැඩිදියුණු කරන බැවිනි
- D) එය පුද්ගලික දත්ත ස්වයංක්රීයව මකා දමන නිසා
පැහැදිලි කිරීම: ස්වයංක්රීයකරණය සැමවිටම නීතිවලට පටහැනි තත්වයන්ට මුහුණ දෙයි (අතුරුදහන් දත්ත, අනපේක්ෂිත ආකෘතිය, පද්ධති දෝෂය). ව්යතිරේක හැසිරවීම මඟින් රොබෝවරයාට ක්රියාවලිය ආරක්ෂිතව නැවැත්වීමට සහ මෙම අවස්ථා වලදී නිශ්ශබ්දව වැරදි ක්රියාමාර්ග ගැනීම වෙනුවට එය මිනිසෙකු වෙත හරවා යැවීමට ඉඩ සලසයි. ව්යතිරේකයක් සැලසුම් කර නොමැති නම්, දෝෂ නිශ්ශබ්දව ප්රචාරණය වන අතර විගණන මංපෙත් නැති වනු ඇත.