44 questions d'entretien sur Intelligence Artificielle - Les bases pour développeurs (2026)

Très facile

9 votes516 passages

1 commentaire

Quel est le but principal du modèle LSTM (Long Short-Term Memory) en apprentissage automatique ?

Data Scientist

Intelligence Artificielle

abdelghanile 26 mars 2024

Très facile

8 votes812 passages0 commentaire

Quelles sont les différentes méthodes d'apprentissage utilisées pour l'apprentissage automatique ?

Data Scientist

Intelligence Artificielle

machine learning

learning

Martinle 19 sept. 2022

Intermédiaire

8 votes780 passages0 commentaire

La logique floue est une méthode de raisonnement utilisée en IA qui vise à reproduire le raisonnement humain. Le résultat est l'opposé du résultat booléen (binaire). Il peut être n'importe quelle valeur entre 0 et 1 (vrai et faux). Par exemple, le résultat peut être probablement oui (0,7), pas sûr (0,6), probablement non (0,4), ou certainement non (0,18)...

Data Scientist

Intelligence Artificielle

logic

reasoning

Martinle 15 mars 2022

Très facile

5 votes647 passages1 commentaire

Comment pourrions-nous définir brièvement l'apprentissage profond ?

Data Scientist

Intelligence Artificielle

machine learning

neural network

Martinle 15 mars 2022

Très facile

5 votes616 passages0 commentaire

Quel est le langage de code le plus utilisé pour implémenter l'IA?

Data Scientist

Intelligence Artificielle

python

language

Martinle 15 mars 2022

Très facile

5 votes615 passages0 commentaire

Un hyper-paramètre de modèle est une configuration qui est externe au modèle. Il définit la structure du modèle.

Data Scientist

Intelligence Artificielle

hyperparameters

neural networks

Martinle 15 mars 2022

Très facile

4 votes606 passages0 commentaire

L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique qui utilise des données étiquetées pour entraîner un modèle.

Data Scientist

Intelligence Artificielle

supervised learning

machine learning

Martinle 15 mars 2022

Difficile

3 votes687 passages0 commentaire

L'IA forte, également connue sous le nom d'IA générale, vise à créer des machines intelligentes qui ne sont pas distinguishables du cerveau humain.

Data Scientist

Intelligence Artificielle

strong AI

weak AI

Martinle 15 mars 2022

Intermédiaire

3 votes631 passages0 commentaire

Laquelle des affirmations suivantes est vraie lorsqu'on considère l'apprentissage automatique?

Data Scientist

Intelligence Artificielle

machine learning

artificial intelligence

Martinle 15 mars 2022

Difficile

2 votes727 passages0 commentaire

Weak AI est l'une des 2 catégories d'IA : weak, strong. Aussi connue sous le nom d'IA étroite, l'IA faible est conçue pour effectuer certaines tâches spécifiques.

Data Scientist

Intelligence Artificielle

weak AI

strong AI

Martinle 15 mars 2022

Difficile

2 votes637 passages0 commentaire

Sur quel type d'IA les systèmes de reconnaissance faciale sont-ils basés?

Data Scientist

Intelligence Artificielle

weak ai

face recognition

Martinle 15 mars 2022

Très facile

2 votes630 passages0 commentaire

Quelle est la technologie centrale du deep learning?

Data Scientist

Intelligence Artificielle

neural network

deep learning

Martinle 15 mars 2022

Facile

2 votes610 passages0 commentaire

Le traitement du langage naturel est divisé en deux sous-domaines. Quels sont leurs noms?

Data Scientist

Intelligence Artificielle

nlp

understanding

Martinle 15 mars 2022

Très facile

2 votes406 passages0 commentaire

Quelle technique d'apprentissage automatique est principalement utilisée pour regrouper un ensemble de données en sous-ensembles similaires ?

Data Scientist

Intelligence Artificielle

abdelghanile 27 mars 2024

Facile

1 vote721 passages0 commentaire

Qu'est-ce que le traitement du langage naturel?

Data Scientist

Intelligence Artificielle

language

generation

Martinle 15 mars 2022

Intermédiaire

1 vote381 passages0 commentaire

Quel est le lien entre l'IA et la Crypto Money?

Data Scientist

Intelligence Artificielle

blockchain

cryptocurrency

Martinle 15 mars 2022

Très facile

1 vote257 passages0 commentaire

Un AI ______ est un logiciel qui peut interagir avec un utilisateur humain à travers une conversation faite de langage naturel. Quel est le mot manquant?

Data Scientist

Intelligence Artificielle

chatbot

natural language processing

Martinle 15 mars 2022

Facile

1 vote189 passages0 commentaire

Quel est l'objectif de la normalisation des données ? Son objectif est de transformer les ensembles de données de sorte que toutes ses valeurs soient dans une plage donnée (ex : 0 à 1) tout en conservant les propriétés statistiques du modèle.

Data Scientist

Intelligence Artificielle

data

normalization

Martinle 15 mars 2022

Facile

1 vote46 passages0 commentaire

Overfitting est la production d'un modèle qui correspond trop étroitement à l'ensemble de données d'apprentissage et peut donc ne pas s'adapter à d'autres ensembles de données et donc ne pas effectuer de prévision fiable.

Data Scientist

Intelligence Artificielle

overfitting

machine learning

Martinle 15 mars 2022

Intermédiaire

0 vote644 passages

2 commentaires

Parmi les domaines suivants, lesquels sont des branches de l'IA ? Machine learning, Deep learning

Data Scientist

Intelligence Artificielle

machine learning

deep learning

Martinle 15 mars 2022

44 questions d'entretien sur Intelligence Artificielle - Les basespour développeurs (2026)

Testez vos connaissances techniques avant un entretien pour Intelligence Artificielle - Les bases avec 44 questions corrigées. Niveau débutant, Intermédiaire ou expert.

Quel est le but principal du modèle LSTM (Long Short-Term Memory) en apprentissage automatique ?

Quelles sont les différentes méthodes d'apprentissage utilisées pour l'apprentissage automatique ?

Comment pourrions-nous définir brièvement l'apprentissage profond ?

Quel est le langage de code le plus utilisé pour implémenter l'IA?

Un hyper-paramètre de modèle est une configuration qui est externe au modèle. Il définit la structure du modèle.

L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique qui utilise des données étiquetées pour entraîner un modèle.

L'IA forte, également connue sous le nom d'IA générale, vise à créer des machines intelligentes qui ne sont pas distinguishables du cerveau humain.

Laquelle des affirmations suivantes est vraie lorsqu'on considère l'apprentissage automatique?

Weak AI est l'une des 2 catégories d'IA : weak, strong. Aussi connue sous le nom d'IA étroite, l'IA faible est conçue pour effectuer certaines tâches spécifiques.

Sur quel type d'IA les systèmes de reconnaissance faciale sont-ils basés?

Quelle est la technologie centrale du deep learning?

Le traitement du langage naturel est divisé en deux sous-domaines. Quels sont leurs noms?

Quelle technique d'apprentissage automatique est principalement utilisée pour regrouper un ensemble de données en sous-ensembles similaires ?

Qu'est-ce que le traitement du langage naturel?

Quel est le lien entre l'IA et la Crypto Money?

Un AI ______ est un logiciel qui peut interagir avec un utilisateur humain à travers une conversation faite de langage naturel. Quel est le mot manquant?

Quel est l'objectif de la normalisation des données ? Son objectif est de transformer les ensembles de données de sorte que toutes ses valeurs soient dans une plage donnée (ex : 0 à 1) tout en conservant les propriétés statistiques du modèle.

Overfitting est la production d'un modèle qui correspond trop étroitement à l'ensemble de données d'apprentissage et peut donc ne pas s'adapter à d'autres ensembles de données et donc ne pas effectuer de prévision fiable.

Parmi les domaines suivants, lesquels sont des branches de l'IA ? Machine learning, Deep learning

44 questions d'entretien sur Intelligence Artificielle - Les basespour développeurs (2026)

Testez vos connaissances techniques avant un entretien pour Intelligence Artificielle - Les bases avec 44 questions corrigées. Niveau débutant, Intermédiaire ou expert.

Quel est le but principal du modèle LSTM (Long Short-Term Memory) en apprentissage automatique ?

Quelles sont les différentes méthodes d'apprentissage utilisées pour l'apprentissage automatique ?

Comment pourrions-nous définir brièvement l'apprentissage profond ?

Quel est le langage de code le plus utilisé pour implémenter l'IA?

Un hyper-paramètre de modèle est une configuration qui est **externe au modèle**. Il définit la structure du modèle.

L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique qui utilise des données étiquetées pour entraîner un modèle.

L'IA forte, également connue sous le nom d'IA générale, vise à créer des machines intelligentes qui ne sont pas distinguishables du cerveau humain.

Laquelle des affirmations suivantes est vraie lorsqu'on considère l'apprentissage automatique?

Weak AI est l'une des 2 catégories d'IA : weak, strong. Aussi connue sous le nom d'IA étroite, l'IA faible est conçue pour effectuer certaines tâches spécifiques.

Sur quel type d'IA les systèmes de reconnaissance faciale sont-ils basés?

Quelle est la technologie centrale du deep learning?

Le traitement du langage naturel est divisé en deux sous-domaines. Quels sont leurs noms?

Quelle technique d'apprentissage automatique est principalement utilisée pour regrouper un ensemble de données en sous-ensembles similaires ?

Qu'est-ce que le traitement du langage naturel?

Quel est le lien entre l'IA et la Crypto Money?

Un AI ______ est un logiciel qui peut interagir avec un utilisateur humain à travers une conversation faite de langage naturel. Quel est le mot manquant?

Quel est l'objectif de la normalisation des données ? Son objectif est de transformer les ensembles de données de sorte que toutes ses valeurs soient dans une plage donnée (ex : 0 à 1) tout en conservant les propriétés statistiques du modèle.

Overfitting est la production d'un modèle qui correspond trop étroitement à l'ensemble de données d'apprentissage et peut donc ne pas s'adapter à d'autres ensembles de données et donc ne pas effectuer de prévision fiable.

Parmi les domaines suivants, lesquels sont des branches de l'IA ? Machine learning, Deep learning

Un hyper-paramètre de modèle est une configuration qui est externe au modèle. Il définit la structure du modèle.