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L'informatique de l'intelligence artificielle
Contribué par: Garcia
  • 1. L'informatique de l'intelligence artificielle (IA) englobe un domaine vaste et complexe consacré au développement d'algorithmes et de systèmes qui permettent aux machines d'imiter les fonctions cognitives humaines. À la base, l'IA s'appuie sur diverses disciplines, notamment les mathématiques, les statistiques, l'informatique et la psychologie cognitive, pour créer des systèmes capables d'apprendre, de raisonner et de s'adapter. Des concepts fondamentaux tels que l'apprentissage automatique, où les algorithmes sont formés à partir de données pour faire des prédictions ou prendre des décisions, et les réseaux neuronaux, qui s'inspirent de la structure et de la fonction du cerveau humain, sont les pierres angulaires de la recherche moderne sur l'IA. En outre, le traitement du langage naturel permet aux ordinateurs de comprendre et de générer du langage humain, facilitant ainsi les interactions entre les humains et les machines. Le domaine explore également la robotique, où l'IA est intégrée dans des systèmes physiques pour effectuer des tâches de manière autonome, et la vision par ordinateur, qui permet aux machines d'interpréter et de prendre des décisions sur la base d'informations visuelles. En s'appuyant sur des techniques telles que l'apprentissage profond, l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage supervisé, les chercheurs continuent de repousser les limites du possible, ce qui permet des avancées dans des domaines allant des véhicules autonomes aux diagnostics de santé. À mesure que les systèmes d'IA deviennent de plus en plus complexes et s'intègrent à divers aspects de la société, les considérations éthiques relatives à l'équité, à la responsabilité et à la transparence retiennent également l'attention, garantissant que la croissance de la technologie de l'IA profite à l'humanité dans son ensemble.

    Quel type d'apprentissage implique la formation d'un modèle sur un ensemble de données étiquetées ?
A) Apprentissage semi-supervisé.
B) Apprentissage supervisé.
C) Apprentissage non supervisé.
D) Apprentissage par renforcement.
  • 2. À quoi sert principalement un réseau neuronal ?
A) Stockage des données.
B) Écrire du code.
C) Reconnaissance des formes et classification.
D) Sécurité des réseaux.
  • 3. Que signifie le terme "overfitting" dans le contexte de l'apprentissage automatique ?
A) Un modèle trop complexe et peu performant sur de nouvelles données.
B) Un modèle qui apprend plus vite.
C) Un modèle sans paramètres.
D) Un modèle qui se généralise bien.
  • 4. Quel algorithme est généralement utilisé pour les tâches de classification ?
A) Descente de gradient.
B) Machines à vecteurs de support.
C) Algorithmes génétiques.
D) Regroupement par K-means.
  • 5. Quel est l'objectif de l'apprentissage par renforcement ?
A) Pour affecter directement les entrées aux sorties.
B) Apprendre les comportements par essais et erreurs.
C) Classer les données en catégories.
D) Optimiser les équations linéaires.
  • 6. Que mesure le "test de Turing" ?
A) La capacité d'une machine à présenter un comportement intelligent équivalent à celui d'un être humain.
B) La consommation d'énergie d'un système.
C) La vitesse de traitement d'un ordinateur.
D) Capacité de stockage d'un ordinateur.
  • 7. Quel est le principal avantage de l'apprentissage profond ?
A) Plus facile à mettre en œuvre que les algorithmes standard.
B) Capacité à apprendre automatiquement des caractéristiques à partir de données.
C) Fonctionne mieux avec les petits ensembles de données.
D) Nécessite moins de données que les méthodes traditionnelles.
  • 8. Lequel des algorithmes suivants est un algorithme de regroupement ?
A) K-means.
B) Arbres de décision.
C) Forêts aléatoires.
D) Régression linéaire.
  • 9. Qu'est-ce que le "data mining" dans le contexte de l'IA ?
A) Nettoyage des données pour l'analyse.
B) Cryptage des données pour la sécurité.
C) Stockage de grandes quantités de données dans des bases de données.
D) Extraction de modèles et d'informations à partir de grands ensembles de données.
  • 10. Quel type de réseau neuronal est le plus adapté à la reconnaissance d'images ?
A) Réseaux neuronaux en amont.
B) Réseaux de fonctions de base radiales.
C) Réseaux neuronaux récurrents (RNN).
D) Réseaux neuronaux convolutifs (CNN).
  • 11. Quel est le principe clé des algorithmes génétiques ?
A) Approximation de la fonction.
B) La survie des plus aptes grâce à l'évolution.
C) Itération par échantillonnage aléatoire.
D) Tri à l'aide de la méthode quicksort.
  • 12. Qu'entend-on par "Big Data" ?
A) Données stockées dans une base de données relationnelle.
B) Données privées collectées par les applications.
C) Données trop petites pour être analysées.
D) Des ensembles de données volumineux et complexes dont le traitement nécessite des outils avancés.
  • 13. De quoi s'inspire un réseau neuronal artificiel ?
A) L'Internet.
B) Transformations géométriques.
C) La structure et les fonctions du cerveau humain.
D) Modèles statistiques.
  • 14. Quel est l'intérêt d'utiliser un ensemble de validation ?
A) Pour remplacer les jeux d'essai.
B) Pour augmenter la taille des données de formation.
C) Évaluer les performances du modèle pendant la formation.
D) Rendre les modèles plus heureux.
  • 15. Quelle est une bibliothèque populaire pour l'apprentissage automatique en Python ?
A) Scikit-learn.
B) Flacon.
C) Pygame.
D) Une belle soupe.
  • 16. Quel est le principe des machines à vecteurs de support ?
A) Utiliser l'apprentissage profond pour la classification.
B) Minimiser la distance entre tous les points.
C) Trouver l'hyperplan qui sépare le mieux les points de données.
D) Maximiser le volume de l'ensemble de données.
  • 17. Que fait l'apprentissage par transfert ?
A) Transfère des données entre différents utilisateurs.
B) Permet de passer d'un ensemble de données à un autre sans modification des modèles.
C) Utilise les connaissances acquises dans le cadre d'une tâche pour améliorer ses performances dans une tâche connexe.
D) Déplace les applications logicielles entre les plates-formes.
  • 18. Quel est le principal défi de l'IA ?
A) Normes de codification uniformes.
B) Trop d'intérêt public.
C) Biais dans les données et les algorithmes.
D) Limitations matérielles.
  • 19. Lequel des langages suivants est un langage de programmation populaire pour l'IA ?
A) HTML.
B) C++.
C) Python.
D) Assemblage.
  • 20. Quel est un exemple d'apprentissage non supervisé ?
A) Classification
B) Régression
C) Prédiction
D) Regroupement
  • 21. Quel algorithme est souvent utilisé pour les tâches de classification ?
A) Simulation de Monte Carlo
B) Algorithmes génétiques
C) Descente en gradient
D) Arbres de décision
  • 22. Quelle est une mesure d'évaluation courante pour les modèles de classification ?
A) Entropie
B) Débit
C) Précision
D) Variance
  • 23. Lequel d'entre eux est un cadre d'apprentissage profond (deep learning) ?
A) Fenêtres
B) MySQL
C) TensorFlow
D) Git
  • 24. Quel est le concept essentiel pour comprendre l'apprentissage automatique ?
A) Surajustement
B) Temps de latence
C) Largeur de bande
D) Débit
  • 25. Lequel de ces exemples est une application courante de l'IA ?
A) Traitement de texte.
B) Calculs arithmétiques de base.
C) Traitement du langage naturel.
D) Feuilles de calcul.
  • 26. Quel algorithme est couramment utilisé dans l'apprentissage supervisé ?
A) Régression linéaire.
B) Regroupement par K-means.
C) Algorithmes génétiques.
D) Apprentissage par renforcement.
  • 27. Lequel de ces algorithmes est un algorithme d'apprentissage par renforcement ?
A) Regroupement par K-means.
B) Régression linéaire.
C) Apprentissage par questions-réponses (Q-learning).
D) Machine à vecteur de support.
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