Quizz de fin de séquence
Quiz sur l'apprentissage profond (Deep Learning)
Niveau : Débutant
1. Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?
a) Une branche de l'intelligence artificielle utilisant des réseaux de neurones profonds pour apprendre à partir de données.
b) Une technique de programmation permettant de créer des logiciels complexes.
c) Un type de mémoire informatique utilisé pour stocker de grandes quantités de données.
2. Quelle est la différence entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond ?
a) L'apprentissage automatique utilise des algorithmes préprogrammés, tandis que l'apprentissage profond apprend à partir de données.
b) L'apprentissage automatique est plus rapide et plus efficace que l'apprentissage profond.
c) L'apprentissage profond est une branche de l'apprentissage automatique.
3. Quels sont les types de réseaux de neurones profonds les plus courants ?
a) Les réseaux de neurones convolutifs (CNN)
b) Les réseaux de neurones récurrents (RNN)
c) Les réseaux de neurones profonds génératifs (GAN)
d) Tous les choix ci-dessus
4. Quelles sont les applications les plus courantes de l'apprentissage profond ?
a) La reconnaissance d'image
b) La reconnaissance vocale
c) La traduction automatique
d) Toutes les choix ci-dessus
5. Quels sont les défis majeurs de l'apprentissage profond ?
a) Le besoin de grandes quantités de données
b) Le besoin de puissance de calcul importante
c) Le risque de biais dans les modèles
d) Tous les choix ci-dessus
Niveau : Intermédiaire
6. Qu'est-ce que la rétropropagation ?
a) Une technique pour apprendre les paramètres d'un réseau de neurones profonds.
b) Une technique pour visualiser les activations d'un réseau de neurones profonds.
c) Une technique pour générer des données synthétiques.
7. Qu'est-ce que la régularisation ?
a) Une technique pour empêcher le surapprentissage (overfitting) d'un modèle.
b) Une technique pour améliorer la précision d'un modèle.
c) Une technique pour réduire la puissance de calcul nécessaire pour entraîner un modèle.
8. Qu'est-ce que l'apprentissage par transfert ?
a) Une technique pour utiliser un modèle pré-entraîné pour une nouvelle tâche.
b) Une technique pour collecter des données pour l'apprentissage profond.
c) Une technique pour visualiser les activations d'un réseau de neurones profonds.
9. Quels sont les frameworks les plus populaires pour l'apprentissage profond ?
a) TensorFlow
b) PyTorch
c) Keras
d) Tous les choix ci-dessus
10. Quelles sont les perspectives d'avenir pour l'apprentissage profond ?
a) L'apprentissage profond deviendra encore plus puissant et polyvalent.
b) L'apprentissage profond sera utilisé dans de nouveaux domaines d'application.
c) L'apprentissage profond soulèvera des questions éthiques, sociales et sociétales importantes.
d) Tous les choix ci-dessus
Bonus :
Citez quelques exemples concrets d'applications de l'apprentissage profond dans votre vie quotidienne.
Donnez votre avis sur l'impact de l'apprentissage profond sur la société.
Réponses :
Niveau : Débutant
1: a)
2: c)
3: d)
4: d)
5: d)
Niveau : Intermédiaire
6: a)
7: a)
8: a)
9: d)
10: d)
N'hésitez pas à me contacter si vous avez des questions ou si vous souhaitez des informations supplémentaires sur l'apprentissage profond.
Date de dernière mise à jour : 05/03/2024
Ajouter un commentaire
