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Quiz L'intelligence artificielle (IA ou AI)
Déscription du quiz:
Intelligence artificielle et apprentissage automatique
Catégorie de quiz:
Quiz Sciences et technologies
Type de quiz:
Une seule réponse possible par question
Difficulté du quiz:
Niveau moyen
Quiz créé par 2Free:
Le 26/06/2023
PDF
Question 1)
Quel est l'objectif principal de l'intelligence artificielle ?
Mimer l'intelligence humaine
Concevoir des robots autonomes
Développer des systèmes de communication avancés
Question 2)
Quelle est la méthode d'apprentissage principale pour les réseaux de neuronal artificielle ?
Le deep learning
Le machine learning supervisé
Le machine learning non supervisé
Question 3)
Quels sont les principaux domaines d'application de l'IA ?
La santé, la finance, l'énergie, les transports, l'agriculture, la sécurité, etc.
L'art, la musique, la littérature, le cinéma, etc.
La géopolitique, la diplomatie, les relations internationales, etc.
Question 4)
Quelle est la méthode d'optimisation la plus utilisée pour les algorithmes d'apprentissage supervisé ?
La descente de gradient
La rétropropagation
La méthode du maximum de vraisemblance
Question 5)
Quel est le principal inconvénient des réseaux de neuronnes artificiels ?
Le risque de surapprentissage
Le manque de transparence
Le coût élevé de l'entraînement
Question 6)
Qu'est-ce que le traitement du langage naturel (NLP) ?
Une technique permettant aux ordinateurs de comprendre et de générer du langage humain
Une technique permettant aux ordinateurs de traduire des langues étrangères
Une technique permettant aux ordinateurs de reconnaître des images
Question 7)
Quelle est la différence entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé ?
L'apprentissage supervisé utilise des données avec des réponses connues, tandis que l'apprentissage non supervisé n'a pas de réponses connues
L'apprentissage supervisé ne nécessite pas d'entraînement, tandis que l'apprentissage non supervisé nécessite une supervision humaine
L'apprentissage supervisé est plus précis que l'apprentissage non supervisé
Question 8)
Qu'est-ce que la vision par ordinateur ?
Une technique permettant aux ordinateurs de traiter des images et de les analyser
Une technique permettant aux ordinateurs de comprendre du langage naturel
Une technique permettant aux ordinateurs de jouer aux jeux vidéos
Question 9)
Qu'est-ce qu'un réseau de neuronnes convolutif (CNN) ?
Un type de réseau de neurones souvent utilisé pour la vision par ordinateur
Un type de réseau de neurones spécialisé dans le traitement du langage naturel
Un type de réseau de neurones récurrents, souvent utilisé pour la reconnaissance de la parole
Question 10)
Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ?
Une technique d'apprentissage permettant à un agent d'interagir avec un environnement et d'apprendre de ses actions
Une technique d'apprentissage permettant à un ordinateur de reconnaître des images
Une technique d'apprentissage permettant à un ordinateur de comprendre du langage naturel
Question 11)
Qu'est-ce que le clustering ?
Une technique de l'apprentissage non supervisé permettant de regrouper des données similaires
Une technique de l'apprentissage supervisé permettant de prédire des résultats
Une technique de l'apprentissage supervisé permettant de classifier des données
Question 12)
Qu'est-ce que l'arbre de décision ?
Une technique de l'apprentissage supervisé souvent utilisée pour la classification
Une technique de l'apprentissage non supervisé souvent utilisée pour le clustering
Une technique de l'apprentissage par renforcement souvent utilisée pour la planification
Question 13)
Qu'est-ce que l'apprentissage semi-supervisé ?
Un mélange de l'apprentissage supervisé et non supervisé, utilisant des données avec et sans réponses connues
Une méthode d'apprentissage qui utilise des modèles pré-entraînés
Une méthode d'apprentissage qui utilise du texte et des images pour entraîner un modèle
Question 14)
Quel est le principal avantage des réseaux de neuronnes récurrents (RNN) ?
Ils peuvent traiter des séquences de données, comme du texte ou du son
Ils sont plus rapides que les autres réseaux de neurones
Ils sont plus faciles à entraîner que les autres réseaux de neurones
Question 15)
Quelle est la principale méthode de régularisation utilisée pour éviter le surapprentissage ?
La régularisation L1 et L2
La régularisation de Droput
La régularisation de Elastic Net
Question 16)
Qu'est-ce que l'apprentissage en ligne ?
Une méthode d'apprentissage qui utilise des données qui arrivent régulièrement en flux continu
Une méthode d'apprentissage qui utilise des données qui ne changent pas au fil du temps
Une méthode d'apprentissage qui utilise des modèles pré-entraînés
Question 17)
Qu'est-ce que l'apprentissage de transfert ?
Une méthode qui utilise des modèles pré-entraînés pour résoudre des problèmes similaires
Une méthode d'apprentissage qui utilise des données aléatoires pour l'entraînement
Une méthode d'apprentissage qui utilise du texte et des images pour entraîner un modèle
Question 18)
Qu'est-ce que l'apprentissage par transfert ?
Une méthode qui permet de transférer des connaissances d'un domaine à un autre
Une méthode qui permet de transférer des données d'un ordinateur à un autre
Une méthode qui permet de transférer des ressources informatiques d'un utilisateur à un autre
Question 19)
Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?
Une méthode d'apprentissage qui utilise des réseaux de neurones à plusieurs couches
Une méthode d'apprentissage qui utilise des modèles graphiques probabilistes
Une méthode d'apprentissage qui utilise des techniques de clustering
Terminer le quiz
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