IA — définition ?
Système simulant des capacités humaines.
Histoire IA — début ?
Conférence de Dartmouth, 1956.
IA faible — rôle ?
Tâche spécifique, sans conscience.
IA forte — capacité ?
Raisonner et s’adapter comme un humain.
Algorithme — définition ?
Instructions précises pour résoudre un problème.
Inputs — traduction ?
Données initiales fournies à l’algorithme.
Outputs — traduction ?
Résultats produits par l’algorithme.
Apprentissage supervisé — principe ?
Données étiquetées pour prédictions précises.
Apprentissage non supervisé — but ?
Découvrir structures dans données non étiquetées.
Apprentissage par renforcement — mécanisme ?
Apprend par essais, récompenses et punitions.
Perception IA — rôle ?
Recueillir et interpréter données sensorielles.
Capteurs sensoriels — fonction ?
Captent stimuli physiques, transforment en signaux.
Vision par ordinateur — but ?
Analyser et interpréter images et vidéos.
NLP — signification ?
Comprendre et générer langage humain.
Deep Learning — outil clé ?
Réseaux de neurones profonds.
Application RH — exemple ?
Analyse prédictive pour turnover.
Biais algorithmiques — définition ?
Erreurs systématiques amplifiant préjugés.
Transparence IA — importance ?
Comprendre et justifier décisions automatisées.
Testez vos connaissances avec un QCM de 9 questions sur Introduction à l'Intelligence Artificielle.
1. Comment un étudiant ou un chercheur doit utiliser la date de la Conférence de Dartmouth de 1956 dans une démarche historique sur l’IA ?
2. En quoi la différence entre l’IA faible et l’IA forte réside-t-elle principalement ?
Révisez le cours complet dans la fiche de révision de Introduction à l'Intelligence Artificielle.
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