Kazanimlar:
- Sinyal, log ve telemetri verisini Python ile temizleyip görselleştiren scriptleri AI desteğiyle üretebilme
- Basit tahmin ve anomali modellerini kurarken veri kalitesi, aşırı öğrenme ve ekstrapolasyon risklerini tanıyabilme
- AI'ın ürettiği kodu ve sonucu birim kontrolü, referans veri ve mühendislik makullüğüyle doğrulayabilme
Modul Sinavi
1. Bir stajyer, bir LNA (düşük gürültülü yükselteç) için gereken besleme akımını AI sohbet aracına sorup çıkan '15 mA' değerini doğrudan güç bütçesi tablosuna yazıyor. Bu yaklaşımdaki temel hata nedir?
- A) Akım değeri seçilen bileşenin veri sayfasından ve çalışma koşulundan gelmelidir; AI'ın ürettiği sayı kaynağı olmayan bir uydurma olabilir ✔
- B) AI'a mA yerine µA cinsinden sormak gerekirdi
- C) Değer doğrudur, sadece birim yazımı düzeltilmeliydi
- D) AI'a aynı soruyu üç kez sorup ortalama almak yeterlidir
Aciklama: Dil modeli sizin seçtiğiniz spesifik bileşenin veri sayfasını (datasheet) bilmez; en olası görünen bir sayı üretir (halüsinasyon). Besleme akımı yalnızca kullanılan parçanın veri sayfasından ve çalışma koşulundan gelir; AI çıktısı doğrulama olmadan tabloya giremez.
2. Elektronik/haberleşme işlerinde AI kullanımında 'risk temelli sınıflandırma' neyi sağlar?
- A) AI aracının abonelik ücretini düşürmeyi
- B) Görevin risk düzeyine göre AI'ın rolünü ve zorunlu doğrulama derinliğini belirlemeyi ✔
- C) Promptların daha kısa yazılmasını
- D) Tüm kararların otomatik olarak AI'a devredilmesini
Aciklama: Her görev aynı risk seviyesinde değildir. Görevi düşük/orta/yüksek/kritik olarak sınıflandırmak, hangi çıktının serbestçe kullanılabileceğini, hangisinin ölçüm, simülasyon ve yetkin mühendis onayı gerektirdiğini belirler.
3. Sinyal işlemede Nyquist örnekleme kriteri neyi söyler ve ihlal edilirse ne olur?
- A) Örnekleme frekansı en yüksek frekansın en az iki katı olmalı; aksi halde örtüşme (aliasing) oluşur ve sinyal geri döndürülemez biçimde bozulur ✔
- B) Örnekleme frekansı ne kadar düşükse çözünürlük o kadar artar
- C) Örnekleme yalnızca analog sinyaller için gereklidir, dijitalde gerekmez
- D) Nyquist kriteri yalnızca gürültü seviyesini belirler
Aciklama: Bir sinyali doğru geri çatabilmek için örnekleme frekansı, sinyaldeki en yüksek frekansın en az iki katı olmalıdır. Bu koşul sağlanmazsa yüksek frekanslar düşük frekans gibi görünür; buna örtüşme (aliasing) denir ve veri kalıcı olarak bozulur.
4. AI'a bir PCB yerleşimi (layout) için öneri yaptırırken en doğru tutum hangisidir?
- A) AI'ın önerdiği yerleşimi doğrudan üretime göndermek
- B) Öneriyi DRC, simülasyon ve prototip ölçümüyle doğrulanacak bir kontrol listesi/başlangıç sayıp değerlendirmek ✔
- C) Veri sayfalarını hiç açmadan AI metnini kopyalamak
- D) Sinyal bütünlüğü kurallarını AI reddettiği için görmezden gelmek
Aciklama: AI genel yerleşim ve sinyal bütünlüğü ilkelerini (kısa geri dönüş yolu, referans düzlemi, ayırma kondansatörü yerleşimi) hatırlatabilir; ancak nihai yerleşim, DRC (tasarım kuralı kontrolü), simülasyon ve prototip ölçümüyle doğrulanır. AI çıktısı bir kontrol listesi ve başlangıç noktasıdır.
5. RF link bütçesinde 'EIRP' neyi ifade eder?
- A) Vericinin gücü ile anten kazancının, kayıplar düşülerek birleştirildiği etkin ışıma gücü ✔
- B) Alıcıdaki gürültü tabanının mutlak değeri
- C) Antenin fiziksel boyutu
- D) Kablonun karakteristik empedansı
Aciklama: EIRP (Effective Isotropic Radiated Power / eşdeğer izotropik ışıma gücü), vericinin çıkış gücü ile anten kazancının kablo/konnektör kayıpları düşülerek birleştirilmiş, izotropik bir antene göre yayılan etkin güçtür. Link bütçesi ve mevzuat sınırları büyük ölçüde EIRP'ye bağlıdır; nihai değer ölçüm ve regülasyonla doğrulanır.
6. Kestirimci bakımda (predictive maintenance) AI'ın sıcaklık ve akım verisinden 'anomali' bulması ne anlama gelir?
- A) Ekipmanın kesinlikle arızalandığının kanıtı
- B) Verinin normalden saptığına dair bir uyarı; kesin arıza tanısı değil, saha kontrolüyle doğrulanması gereken bir işaret ✔
- C) Ekipmanın otomatik olarak kapatılması gerektiği emri
- D) Verinin hatalı kaydedildiğinin garantisi
Aciklama: Anomali, verinin normal davranıştan sapmasıdır ve bir arıza habercisi olabilir; ancak kesin tanı değildir. Bir kartı/ekipmanı devre dışı bırakma veya değiştirme kararı, sahada fiziksel kontrol ve operasyon sorumlusunun onayıyla verilir.
7. AI'ın yazdığı bir firmware kesme servis rutini (ISR) kodunu donanıma yüklemeden önce hangisi güvenlik/kararlılık açısından zorunludur?
- A) Kodu okumadan doğrudan sahadaki cihazlara dağıtmak
- B) Sadece derlendiğine bakıp yüklemek
- C) Kodu okuyup statik analizden geçirmek, paylaşılan veri/zamanlama güvenliğini kontrol etmek ve donanımda test etmek ✔
- D) Çıktının satır sayısının azlığına güvenmek
Aciklama: AI kodu paylaşılan değişkenleri korumayı (volatile/atomiklik) atlayabilir, ISR içinde uzun/bloklayan işlem koyabilir veya yanlış register kullanabilir. Kodu okumak, statik analizden geçirmek ve donanımda gerçek koşullarda test etmek şarttır; ISR güvenlik-kritik olabilir.
8. Dijital haberleşmede BER (bit hata oranı) ile SNR (sinyal-gürültü oranı) arasındaki tipik ilişki nedir ve AI bunu yorumlarken neyi hatırlatmalıdır?
- A) İkisi her zaman birlikte artar
- B) Aralarında hiçbir ilişki yoktur
- C) Genellikle SNR arttıkça BER düşer; gerçek değerler modülasyon, kanal ve kodlamaya bağlıdır ve simülasyon/ölçümle doğrulanmalıdır ✔
- D) İlişki sabittir ve tüm sistemlerde aynı sayısal değerdedir
Aciklama: Genellikle SNR arttıkça BER düşer (sinyal gürültüye göre güçlendikçe hata azalır). AI bu genel eğilimi ve teorik eğrileri açıklayabilir, ama gerçek değerler modülasyon türü, kanal, kodlama ve donanıma bağlıdır ve simülasyon/ölçümle doğrulanmalıdır; genel eğri sisteme özel gerçeğin yerine geçmez.
9. AI ile bir I2C haberleşme sorununu (cihaz yanıt vermiyor) çözerken en uygun kullanım hangisidir?
- A) Olası nedenleri hipotez listesine dökmek; kesin tanıyı analizör/osiloskop ölçümüyle koymak ✔
- B) AI'ın verdiği ilk nedeni kesin arıza kabul edip donanımı değiştirmek
- C) Hattı hiç ölçmeden AI'ın önerdiği kodu defalarca yüklemek
- D) Analizör ölçümünü atlayıp yalnızca AI tahminine güvenmek
Aciklama: AI, olası nedenleri (yanlış adres, pull-up direnç eksikliği, hız uyumsuzluğu, ortak toprak yokluğu, çekişme) sistematik bir hipotez listesi olarak çıkarabilir. Ancak kesin tanı, mantıksal analizör (logic analyzer) veya osiloskopla hattı ölçerek yapılır; AI çıktısı bir arama haritasıdır, kesin tanı değildir.
10. Hücresel ağ optimizasyonunda AI'ın RSRP/SINR trendinde bulduğu bir 'kötüleşme' işaretiyle ilgili en doğru tutum hangisidir?
- A) AI çıktısına dayanarak doğrudan canlı ağ parametrelerini değiştirmek
- B) Uyarıyı yok sayıp izlemeye devam etmek
- C) Kök nedeni saha ölçümü/drive test ve ağ mühendisi analiziyle doğrulamak, sonra karar vermek ✔
- D) Sadece AI'a güvenip saha ölçümünü iptal etmek
Aciklama: AI KPI trendinde olası bir kapsama/girişim sorununu erken işaret edebilir; ancak kök neden (anten eğimi, komşu hücre girişimi, donanım arızası) saha ölçümü/drive test ve ağ mühendisinin analiziyle belirlenir. AI çıktısı bir tarama uyarısıdır, parametre değişikliği kararı değildir.
11. EMC/EMI çalışmasında AI'ın önerdiği bir çözüm (örn. ferrit boncuk ekleme) ile ilgili en doğru yaklaşım nedir?
- A) AI önerisini uyguladıktan sonra ürünü doğrudan uyumlu ilan etmek
- B) Öneriyi olası bir çözüm hipotezi sayıp akredite laboratuvarda standart limitine göre ölçümle doğrulamak ✔
- C) Standart limitlerini AI'ın verdiği değerlerle sabitlemek
- D) Ölçümü atlayıp yalnızca simülasyona güvenmek
Aciklama: AI olası girişim yolları ve tipik çözümleri (filtreleme, ekranlama, topraklama, kablo yönetimi) hatırlatabilir. Ancak uygunluk kararı akredite laboratuvarda standart limitine (örn. CISPR/EN) göre yapılan ölçümle verilir; AI çıktısı bir başlangıç hipotezidir, uygunluk beyanı değildir.
12. AI'a 3GPP veya IEEE 802.11 gibi bir standardın bölüm/madde numarasını sorduğunuzda uydurma (halüsinasyon) bir atıf almanızı önlemenin en sağlam yolu nedir?
- A) AI'ın verdiği madde numarasına ve tablo değerine güvenmek
- B) Aynı soruyu farklı kelimelerle tekrar sormak
- C) Standart yerine bir forum gönderisine bakmak
- D) Her atfı standardın güncel resmî metninden (doğru Release/sürüm) açıp teyit etmek ve gerektiğinde yetkili onay almak ✔
Aciklama: Dil modeli standardın adını doğru bilse de bölüm numarasını, tablo değerini ve metnini halüsine edebilir; ayrıca sürümler (Release) arasında değerler değişir. Her atıf, standardın güncel resmî metninden açılıp teyit edilmeli ve gerektiğinde yetkili kişi onayı alınmalıdır.
13. AI'ın yazdığı bir Python sinyal analiz scriptini çalıştırmadan önce en kritik kontrol hangisidir?
- A) Kodu okuyup örnekleme/birim eşleşmesini doğrulamak, bilinen referans sinyalle test edip sonucun makullüğünü kontrol etmek ✔
- B) Kodu okumadan doğrudan tüm veri setinde çalıştırmak
- C) Sadece hata vermediğine bakıp sonucu kabul etmek
- D) Çıktının grafiğinin görsel olarak güzel olmasına güvenmek
Aciklama: AI kodu örnekleme frekansını yanlış varsayabilir, birimleri (Hz/kHz, V/mV) karıştırabilir, pencereleme/normalizasyonu atlayabilir veya sütunları yanlış eşleştirebilir. Kodu okumak, birim ve örnekleme parametrelerini doğrulamak, bilinen bir referans sinyalle test etmek ve sonucun fiziksel olarak makul olup olmadığını kontrol etmek şarttır.
14. Tasarım dosyalarını veya müşteri ağ verisini bir bulut tabanlı AI aracına verirken gizlilik ve fikri mülkiyet açısından en doğru davranış hangisidir?
- A) Tüm ham tasarım/ağ verisini olduğu gibi yapıştırmak
- B) Bağlamı anonimleştirip hassas tasarım/müşteri/ölçüm verisini temizlemek ve kurumsal, politika uyumlu aracı kullanmak ✔
- C) Gerçek müşteri ve IP bilgisini vermenin sonuç kalitesi için şart olduğunu varsaymak
- D) Gizlilik ve fikri mülkiyet politikasını hiç dikkate almamak
Aciklama: Şema/PCB dosyaları, firmware kaynağı, müşteri topolojisi ve abone/ölçüm verisi ticari sır ve mevzuat (KVKK/GDPR) açısından hassastır. Bağlamı anonimleştirmek, gerçek IP/MAC/koordinat/müşteri isimlerini temizlemek, kurumsal ve politika uyumlu aracı tercih etmek ve şirket politikasına uymak gerekir.