Objectifs du module IA — but ?
Utiliser l’IA pour la décision économique.
Structure du module — composants clés ?
Apprentissage, modélisation, analyse de données.
Histoire de l’IA — année clé ?
1956, terme « intelligence artificielle » introduit.
Test de Turing — but ?
Évaluer si une machine peut imiter un humain.
Logic Theorist — année ?
1956, premier programme d’IA pour prouver des théorèmes.
ELIZA — fonction ?
Simuler échanges thérapeutiques en 1967.
Intelligence artificielle — définition ?
Approches exploitant grandes données pour prédictions et décisions.
Détection d’anomalies — rôle IA ?
Repérer comportements suspects dans les données.
Chatbot RH — application ?
Répondre aux questions et assister en RH.
Systèmes de recommandation — principe ?
Proposer contenus ou produits selon préférences.
Collecte de données — méthodes ?
Web scraping, enquêtes, capteurs, logs.
Analyse en composantes principales — but ?
Réduire la dimension pour révéler structures.
Clustering — objectif ?
Former groupes homogènes sans étiquettes.
Apprentissage supervisé — données ?
Utilise données annotées avec labels.
Naive Bayes — principe ?
Indépendance entre caractéristiques pour probabilité.
K-means — étape clé ?
Affecter points au centroïde le plus proche.
Deep learning — différence clé ?
Réseaux à plusieurs couches profondes.
Optimisation — exemple ?
Algorithme génétique pour solutions approximatives.
Analyse avancée — but ?
Anticiper événements et anomalies en temps réel.
Évaluation modèle — critère principal ?
Précision exprimée par l’accuracy.
Teste tes connaissances avec un QCM de 20 questions sur Introduction à l'Intelligence Artificielle Économique.
1. Quel est l’objectif principal du module en lien avec la décision économique ?
2. Quelle combinaison décrit le mieux la structure d’évaluation du module ?
Révisez le cours complet dans la fiche de révision de Introduction à l'Intelligence Artificielle Économique.
Voir la fiche →Importe ton cours et l'IA génère des flashcards en 30 secondes.
Générateur de flashcards