Quiz L'intelligence artificielle (IA ou AI)

Quel est l'objectif principal de l'intelligence artificielle ?

1. Mimer l'intelligence humaine
   
   
2. Concevoir des robots autonomes
   
   
3. Développer des systèmes de communication avancés
   
   

Quelle est la méthode d'apprentissage principale pour les réseaux de neuronal artificielle ?

1. Le deep learning
   
   
2. Le machine learning supervisé
   
   
3. Le machine learning non supervisé
   
   

Quels sont les principaux domaines d'application de l'IA ?

1. La santé, la finance, l'énergie, les transports, l'agriculture, la sécurité, etc.
   
   
2. L'art, la musique, la littérature, le cinéma, etc.
   
   
3. La géopolitique, la diplomatie, les relations internationales, etc.
   
   

Quelle est la méthode d'optimisation la plus utilisée pour les algorithmes d'apprentissage supervisé ?

1. La descente de gradient
   
   
2. La rétropropagation
   
   
3. La méthode du maximum de vraisemblance
   
   

Quel est le principal inconvénient des réseaux de neuronnes artificiels ?

1. Le risque de surapprentissage
   
   
2. Le manque de transparence
   
   
3. Le coût élevé de l'entraînement
   
   

Qu'est-ce que le traitement du langage naturel (NLP) ?

1. Une technique permettant aux ordinateurs de comprendre et de générer du langage humain
   
   
2. Une technique permettant aux ordinateurs de traduire des langues étrangères
   
   
3. Une technique permettant aux ordinateurs de reconnaître des images
   
   

Quelle est la différence entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé ?

1. L'apprentissage supervisé utilise des données avec des réponses connues, tandis que l'apprentissage non supervisé n'a pas de réponses connues
   
   
2. L'apprentissage supervisé ne nécessite pas d'entraînement, tandis que l'apprentissage non supervisé nécessite une supervision humaine
   
   
3. L'apprentissage supervisé est plus précis que l'apprentissage non supervisé
   
   

Qu'est-ce que la vision par ordinateur ?

1. Une technique permettant aux ordinateurs de traiter des images et de les analyser
   
   
2. Une technique permettant aux ordinateurs de comprendre du langage naturel
   
   
3. Une technique permettant aux ordinateurs de jouer aux jeux vidéos
   
   

Qu'est-ce qu'un réseau de neuronnes convolutif (CNN) ?

1. Un type de réseau de neurones souvent utilisé pour la vision par ordinateur
   
   
2. Un type de réseau de neurones spécialisé dans le traitement du langage naturel
   
   
3. Un type de réseau de neurones récurrents, souvent utilisé pour la reconnaissance de la parole
   
   

Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ?

1. Une technique d'apprentissage permettant à un agent d'interagir avec un environnement et d'apprendre de ses actions
   
   
2. Une technique d'apprentissage permettant à un ordinateur de reconnaître des images
   
   
3. Une technique d'apprentissage permettant à un ordinateur de comprendre du langage naturel
   
   

Qu'est-ce que le clustering ?

1. Une technique de l'apprentissage non supervisé permettant de regrouper des données similaires
   
   
2. Une technique de l'apprentissage supervisé permettant de prédire des résultats
   
   
3. Une technique de l'apprentissage supervisé permettant de classifier des données
   
   

Qu'est-ce que l'arbre de décision ?

1. Une technique de l'apprentissage supervisé souvent utilisée pour la classification
   
   
2. Une technique de l'apprentissage non supervisé souvent utilisée pour le clustering
   
   
3. Une technique de l'apprentissage par renforcement souvent utilisée pour la planification
   
   

Qu'est-ce que l'apprentissage semi-supervisé ?

1. Un mélange de l'apprentissage supervisé et non supervisé, utilisant des données avec et sans réponses connues
   
   
2. Une méthode d'apprentissage qui utilise des modèles pré-entraînés
   
   
3. Une méthode d'apprentissage qui utilise du texte et des images pour entraîner un modèle
   
   

Quel est le principal avantage des réseaux de neuronnes récurrents (RNN) ?

1. Ils peuvent traiter des séquences de données, comme du texte ou du son
   
   
2. Ils sont plus rapides que les autres réseaux de neurones
   
   
3. Ils sont plus faciles à entraîner que les autres réseaux de neurones
   
   

Quelle est la principale méthode de régularisation utilisée pour éviter le surapprentissage ?

1. La régularisation L1 et L2
   
   
2. La régularisation de Droput
   
   
3. La régularisation de Elastic Net
   
   

Qu'est-ce que l'apprentissage en ligne ?

1. Une méthode d'apprentissage qui utilise des données qui arrivent régulièrement en flux continu
   
   
2. Une méthode d'apprentissage qui utilise des données qui ne changent pas au fil du temps
   
   
3. Une méthode d'apprentissage qui utilise des modèles pré-entraînés
   
   

Qu'est-ce que l'apprentissage de transfert ?

1. Une méthode qui utilise des modèles pré-entraînés pour résoudre des problèmes similaires
   
   
2. Une méthode d'apprentissage qui utilise des données aléatoires pour l'entraînement
   
   
3. Une méthode d'apprentissage qui utilise du texte et des images pour entraîner un modèle
   
   

Qu'est-ce que l'apprentissage par transfert ?

1. Une méthode qui permet de transférer des connaissances d'un domaine à un autre
   
   
2. Une méthode qui permet de transférer des données d'un ordinateur à un autre
   
   
3. Une méthode qui permet de transférer des ressources informatiques d'un utilisateur à un autre
   
   

Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?

1. Une méthode d'apprentissage qui utilise des réseaux de neurones à plusieurs couches
   
   
2. Une méthode d'apprentissage qui utilise des modèles graphiques probabilistes
   
   
3. Une méthode d'apprentissage qui utilise des techniques de clustering