NEW
Font size
WorksheetsQuestions de la feuille de travail (extrait fidèle)
Total questions: 17
Worksheet time: 12mins
L’Intelligence Artificielle (IA) se définit comme :
Un programme capable de remplacer l’humain
Un système capable de simuler des capacités humaines (apprentissage, raisonnement, décision)
Un ensemble de bases de données volumineuses
Un algorithme mathématique unique
Quelle relation est correcte ?
ML⊃IA
IA⊂DL
DL⊂ML⊂IA
IA=ML=DL
Quel élément est indispensable pour entraîner un modèle de ML ?
Un système expert
Des données
Une interface graphique
Un moteur de recherche
Un algorithme en IA est :
Le résultat final de l’apprentissage
Un ensemble de règles figées
Une méthode utilisée pour entraîner un modèle
Une base de données
Un modèle d’IA correspond à :
Un programme écrit par un expert
Le résultat de l’apprentissage à partir des données
Une base de règles logiques
Un algorithme non supervisé
Quelle affirmation est correcte ?
A. Un modèle est identique à un algorithme
B. Un algorithme apprend à partir du modèle
C. Un algorithme entraîne un modèle
D. Les données sont le résultat de l’apprentissage
Lequel des algorithmes suivants est un algorithme de ML supervisé ?
K-means
Gaussian
Régression linéaire
DBSCAN
KNN est un algorithme :
Non supervisé
Supervisé
De réduction de dimension
De tri
Quel algorithme est principalement utilisé pour le clustering ?
KNN
K-means
Régression logistique
CNN
Le Deep Learning se distingue du ML classique principalement par :
L’absence de données
L’utilisation de règles expertes
L’utilisation de réseaux de neurones profonds
Le caractère non supervisé
Quel type de réseau est le plus adapté à la reconnaissance d’images ?
RNN
LSTM
CNN
K-means
La détection de fraude bancaire utilise principalement :
Le ML supervisé
Les systèmes experts uniquement
Le Deep Learning visuel
Les algorithmes de tri
Quel domaine utilise massivement le Deep Learning ?
Calcul scientifique
Vision par ordinateur
Gestion de fichiers
Programmation procédurale
Quelle affirmation est FAUSSE ?
Le ML est une sous-branche de l’IA
Un modèle est entraîné à partir de données
Un algorithme est équivalent à un modèle
Le DL est une forme de ML
Le Deep Learning est particulièrement efficace lorsque :
Les données sont rares
Les données sont très complexes et volumineuses
Le problème est simple
Les règles sont parfaitement connues
La reconnaissance vocale (Siri, Alexa) repose principalement sur :
Les systèmes experts
Le Machine Learning supervisé simple
Le Deep Learning
Les algorithmes de tri
La principale différence entre un réseau de neurones classique et un réseau de neurones profond est :
Le type de données utilisé
Le nombre de couches cachées
La vitesse de calcul
L’absence d’activation
