Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle (IA) et l'Apprentissage Automatique (ML) ?

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7 Questions

Associez les termes suivants à leurs descriptions correspondantes:

IA = Intelligence généralisée, applications étendues, prise de décision complexe. AM = Apprentissage basé sur les données, analyse prédictive, reconnaissance de motifs. AP = Réseaux neuronaux multicouches, tâches hautement spécialisées, reconnaissance d'images et de la parole. Applications de l'IA = Assistant virtuel, véhicules autonomes, jeux et robotique.

Associez les domaines d'application suivants à leurs catégories respectives:

AM = Confidentialité des données, interprétabilité du modèle, surapprentissage et sous-apprentissage. AP = Diagnostic médical, génération de langage naturel, reconnaissance d'images et de parole. Défis et limites de l'IA = Préoccupations éthiques, biais dans la prise de décision, déplacement d'emploi.

Faites correspondre les défis et limites suivants aux domaines pertinents:

IA = Préoccupations éthiques, biais dans la prise de décision, déplacement d'emploi. AM = Confidentialité des données, interprétabilité du modèle, surapprentissage et sous-apprentissage. AP = Diagnostic médical, génération de langage naturel, reconnaissance d'images et de parole.

Associez les applications suivantes à la technologie correspondante:

Reconnaissance vocale = Intelligence Artificielle (IA) Systèmes de recommandation = Apprentissage Automatique (ML) Traitement du langage naturel = Apprentissage profond (DL) Détection de fraudes = Apprentissage Automatique (ML)

Associez les types d'apprentissage suivants à leur description:

Apprentissage supervisé = Apprentissage avec étiquetage des données Apprentissage non supervisé = Apprentissage sans étiquetage des données Apprentissage par renforcement = Apprentissage basé sur récompenses et punitions Réseaux neuronaux avec plusieurs couches = Apprentissage profond (DL)

Associez les préoccupations éthiques suivantes à leur contexte:

Remplacement des emplois humains par des algorithmes de prise de décision = Intelligence Artificielle (IA) Croissance rapide des applications grâce aux progrès matériels et algorithmiques = Apprentissage profond (DL) Amélioration des machines avec le temps sans programmation explicite = Apprentissage Automatique (ML) Simulation des processus d'intelligence humaine par des machines = Intelligence Artificielle (IA)

Associez les domaines d'application suivants à la technologie associée:

Planification = Intelligence Artificielle (IA) Reconnaissance d'images et de la parole = Apprentissage profond (DL) Diagnostics médicaux = Apprentissage Automatique (ML) Résolution de problèmes = Intelligence Artificielle (IA)

Explorez les concepts de base de l'Intelligence Artificielle (IA) et de l'Apprentissage Automatique (ML) en découvrant leur définition, leurs applications et les considérations éthiques associées, y compris les préoccupations liées au remplacement des emplois humains par des algorithmes.

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