Karteikarten: Introduction à l'Intelligence Artificielle — 20 Karten

Conférence de Dartmouth — année ?

1956

McCulloch et Pitts — contribution ?

Modèles neuronaux artificiels initiaux

Apprentissage automatique — rôle ?

Permet aux machines d’apprendre à partir de données

Réseaux neuronaux profonds — caractéristique ?

Plusieurs couches pour modéliser données complexes

Analyse de sentiments — objectif ?

Classer émotions dans un texte

Traitement automatique des langues — but ?

Analyser, comprendre, générer du langage humain

IA en santé publique — application ?

Détection précoce d’épidémies via réseaux sociaux

Biais IA — problème ?

Distorsions pouvant conduire à des décisions injustes

Cadre légal IA — exemple principal ?

RGPD pour la protection des données personnelles

Algorithme — définition ?

Suite d’instructions pour résoudre un problème

Caractéristiques d’un algorithme — 1 ?

Précision

Caractéristiques d’un algorithme — 2 ?

Correction

Caractéristiques d’un algorithme — 3 ?

Finitude

Caractéristiques d’un algorithme — 4 ?

Efficacité

IA faible — exemple ?

Assistants vocaux, recommandation

IA forte — stade actuel ?

Hypothétique, non réalisée

Apprentissage automatique — algorithme clé ?

Rétropropagation du gradient

Réseaux neuronaux — rôle ?

Apprendre des représentations hiérarchiques

AlexNet — année ?

2012

Analyse de sentiments — utilisation ?

Opinion publique, surveillance sociale