QCM Intelligence Artificielle Corrigé – Partie 7

Questions d’Entretien sur l’intelligence artificielle avec des réponses pour la préparation des entretiens d’embauche, tests en ligne, examens et certifications. Ces questions et réponses sur l’intelligence artificielle comprennent divers sujets tel que les bases de l’intelligence artificielle, comprendre la théorie de l’Intelligence Artificielle, la conception de modèles, le Q-Learning, le Deep Q-Learning, etc… Et sont tirés d’un vrai entretien écrit et certaines parties sont en direct. Cette méthode d’apprentissage systématique préparera facilement toute personne pour réussir son test sur l’intelligence artificielle.
 
 

1. Pourquoi parle-t-on souvent d’éthique en intelligence artificielle ?

A Parce que l’IA ne dort pas assez

B Parce que l’IA peut prendre des décisions qui affectent les humains

C Pour éviter qu’elle se casse

D Parce qu’elle est toujours utilisée en médecine

Réponse  

2. Quel type d’apprentissage utilise la “récompense” comme méthode d’entraînement ?

A L’apprentissage supervisé

B L’apprentissage non supervisé

C L’apprentissage par renforcement

D L’apprentissage émotionnel

Réponse  

3. Dans le traitement d’images, que fait l’IA ?

A Elle modifie les couleurs au hasard

B Elle devine l’auteur de l’image

C Elle ajoute des filtres comme sur Instagram

D Elle analyse des pixels pour reconnaître des formes, objets ou visages

Réponse  
 

4. Quel est l’objectif principal du tuning hyperparamétrique ?

A Ajuster les données d’entraînement pour améliorer les performances

B Choisir la meilleure fonction d’activation

C Optimiser les hyperparamètres du modèle pour obtenir les meilleures performances

D Réduire la taille du modèle

Réponse  

5. Quel est le rôle de la fonction de perte dans un modèle d’IA ?

A Fournir des prédictions à partir des entrées

B Mesurer l’écart entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles

C Calculer la taille du réseau de neurones

D Optimiser les poids du modèle

Réponse  

6. Que veut dire “extraire des caractéristiques” (feature extraction) ?

A Récupérer des morceaux de musique

B Voler des données

C Compresser un fichier

D Identifier les éléments importants d’une donnée (ex: taille, couleur, mots-clés)

Réponse  
 

7. Qu’est-ce qu’un « agent intelligent » en IA ?

A Une entité (logicielle ou matérielle) qui perçoit son environnement à travers des capteurs et agit sur cet environnement à travers des effecteurs dans le but d’atteindre ses objectifs.

B Un programme informatique capable de jouer à des jeux complexes.

C Un modèle d’apprentissage automatique capable de faire des prédictions précises.

D Un système d’IA capable de passer le test de Turing.

Réponse  

8. Que signifie “sur-apprentissage” (overfitting) ?

A L’IA apprend trop bien et dort mal

B L’IA apprend par cœur les données d’entraînement sans savoir généraliser

C L’IA fait de la musculation

D L’IA supprime ses données

Réponse  

9. Qu’est-ce qu’un SVM (Support Vector Machine) ?

A Un type de fonction d’activation

B Un algorithme d’apprentissage supervisé utilisé principalement pour la classification

C Un algorithme pour effectuer des tâches de traitement du langage naturel

D Un réseau de neurones utilisé uniquement pour la régression

Réponse  
 

10. Qu’est-ce que la « représentation des connaissances » en IA ?

A La manière dont les données brutes sont stockées dans un système d’IA.

B La conception de structures et de formalismes pour stocker et manipuler des informations afin de permettre aux systèmes d’IA de raisonner et de résoudre des problèmes.

C La visualisation des résultats d’un modèle d’IA.

D La traduction de connaissances humaines en langage de programmation.

Réponse