Top 22 des questions et réponses d'entretien sur l'intelligence artificielle 2022 - Pour les débutants et les expérimentés

Beaucoup de gens ont peur des entretiens dans le secteur de la technologie. Mais si vous vous préparez suffisamment, vous n'avez rien à craindre. Comment se prépare-t-on à un entretien technique ?

Vous pouvez réviser vos connaissances et vous assurer de ne manquer aucun sujet. Et pour vous aider à cet égard, nous avons préparé une liste des principales questions et réponses des entretiens sur l'intelligence artificielle . Passez en revue chacun d'eux et faites une révision approfondie.

Vous pouvez également ajouter cette page à vos favoris. Commençons.

Principales questions et réponses d'entrevue d'intelligence artificielle

Q.1- Que comprenez-vous de l'Intelligence Artificielle ?

En intelligence artificielle, vous étudiez les fonctions cognitives du cerveau humain et essayez de les reproduire sur un système (ou une machine). C'est une branche de l'informatique et a des applications dans de nombreux secteurs et industries. Vous pouvez également dire que l'intelligence artificielle se concentre sur la création de machines intelligentes qui remplissent des fonctions comme les humains.

Q.2- Nommez quelques domaines qui peuvent bénéficier de l'intelligence artificielle (IA).

L'intelligence artificielle est utile dans de nombreuses industries. L'informatique, les logiciels, la robotique, la reconnaissance vocale, l'aéronautique, le développement de jeux, la bioinformatique et bien d'autres domaines utilisent l'Intelligence Artificielle pour se fabriquer.

Q.3- Pouvez-vous faire la distinction entre une IA faible et une IA forte ?

Il existe de nombreuses différences entre l'intelligence artificielle faible et l'intelligence artificielle forte. L'IA faible a une application minimale et n'a pas beaucoup de portée par rapport à l'IA forte. Le premier est utile pour effectuer des tâches spécifiques, mais le second peut correspondre à l'intelligence humaine.

Une autre différence entre les deux est la méthode de traitement des données. L'IA faible utilise un apprentissage non supervisé et supervisé pour le traitement des données. D'autre part, l'IA forte utilise l'association et le regroupement à cette fin.

Q.4- Quels langages de programmation utilisez-vous en IA ?

Les principaux langages de programmation que nous utilisons dans l'IA sont Lisp, Python, R, Java et Prolog.

Q.5- Qu'entendez-vous par système expert ? Quelles sont ses qualités ?

Un système expert est un programme basé sur l'IA qui possède de nombreuses connaissances (de niveau expert) dans un domaine particulier. Ce programme peut également utiliser son expertise pour résoudre de vrais problèmes. Les systèmes experts sont capables de remplacer les experts humains dans leurs domaines.

Les qualités d'un système expert en IA sont :

• Fiable
• Vite
• Productif
• Compréhensible

Q.6- Qu'est-ce que l'algorithme de recherche A* ?

Lorsque vous souhaitez trouver le meilleur itinéraire entre deux nœuds, vous utiliserez un algorithme de recherche A*. Son but est de parcourir un graphe ou de trouver un chemin dans ce but.

Q.7- Qu'est-ce qu'un test de Turing ? Expliquer.

Un test de Turing vous permet de vérifier l'Intelligence de votre machine par rapport à l'Intelligence humaine. Dans un test de Turing, un ordinateur défierait l'intelligence humaine, et s'il réussit le test, alors seulement pouvez-vous le qualifier d'intelligent. Même une machine intelligente pourrait ne pas être en mesure de reproduire les humains même si elle réussit le test.

Q.8- Que sont les algorithmes de recherche en profondeur ?

Une recherche en profondeur d'abord est une sorte d'algorithme qui recherche des structures de données graphiques ou arborescentes. Il commence au nœud racine et recherche aussi loin que possible le long de chaque branche avant d'effectuer un retour en arrière. Il est basé sur LIFO. Et l'ordre des nœuds dans les algorithmes DFS est différent de celui des algorithmes BFS. Le système stocke le chemin dans chaque itération de manière linéaire et nécessite de l'espace pour le même.

Q.9- Qu'est-ce qu'un algorithme itératif d'approfondissement de la recherche en profondeur ?

Dans les algorithmes d'approfondissement itératif DFS, le processus de recherche des niveaux 1 et 2 a lieu. Il continue l'exploration jusqu'à ce qu'il trouve la solution. Il génère des nœuds jusqu'à ce qu'il trouve le nœud cible et enregistre la pile de nœuds qu'il a créée.

Q.10- Expliquer un algorithme de recherche bidirectionnelle. Qu'est-ce que c'est?

Un algorithme de recherche bidirectionnelle exécute deux recherches simultanées. Le premier avance à partir de l'état initial et le second recule à partir de l'état d'arrivée. Ils se rencontrent tous les deux en un point commun, et c'est là que la recherche se termine - l'état du but est lié à l'état initial d'une manière inverse.

Q.11- Comment expliqueriez-vous un algorithme de recherche de coût uniforme ?

Dans un algorithme de recherche de coût uniforme, vous partez de l'état initial et passez aux états voisins pour choisir l'état « le moins coûteux ». À partir de là, vous sélectionnerez l'État suivant le moins coûteux parmi les États voisins non visités et les États visités. Vous continuerez à chercher l'état du but de cette manière, et même si vous le faites, vous chercherez d'autres états potentiels. Si chaque itération d'un algorithme de recherche en largeur avait le même coût, il deviendrait un algorithme de recherche à coût uniforme.

Q.12- Que sont les algorithmes de recherche en largeur ?

Un algorithme BFS (recherche en largeur d'abord) commence sa recherche à partir du nœud racine, puis vers ses nœuds adjacents, et continue d'aller au groupe de nœuds suivant jusqu'à ce qu'il trouve l'arrangement. Vous pouvez créer un arbre jusqu'à ce que vous trouviez l'arrangement. Vous pouvez l'utiliser via la structure de données FIFO, de sorte que vous pourrez également voir la solution la plus courte.

Q.13- Quelle est la différence entre l'Intelligence Artificielle Classique et l'Intelligence Artificielle Statistique ?

L'IA classique se concentre sur la pensée déductive, comme un groupe de contraintes. D'autre part, l'IA statistique se concentre sur la pensée inductive comme un modèle ou une tendance.

Q.14- Qu'entendez-vous par logique floue ?

La logique floue est une méthode d'encodage de l'apprentissage humain pour l'IA. Il imite le processus de prise de décision des humains à travers les instances SI-ALORS et les valeurs numériques de OUI et NON. Elle est basée sur des degrés de vérité. Le Dr Lotfi Zadeh de l'Université de Californie à Berkeley a été la première personne à proposer l'idée de la logique floue.

Q.15- Que savez-vous du FOPL ?

C'est l'une des questions critiques de l'entretien avec l'IA, alors assurez-vous de la préparer. FOPL signifie First-Order Predicate Logic. C'est une collection de systèmes formels, et chaque déclaration a un sujet et un prédicat. Un prédicat ne peut avoir qu'un seul sujet et il a la capacité de modifier le sujet.

Q.16- Quelle est la relation entre l'IA et la théorie des jeux ?

La théorie des jeux est une branche spécialisée des mathématiques qui traite des joueurs adverses essayant d'atteindre un ensemble particulier d'objectifs. Il s'agit de choisir parmi un groupe de choix rationnels lorsque vous avez plusieurs agents. Les experts utilisent cet algorithme en IA lorsqu'ils ont plusieurs agents dans un problème.

Q.17- Pouvez-vous citer quelques applications de la logique floue ?

La logique floue trouve des applications dans de multiples industries. Les systèmes de métro, les véhicules sans équipage, les climatiseurs, les aspirateurs, l'évaluation des risques du projet et la reconnaissance des formes faciales ne sont que quelques-uns des domaines qui utilisent la logique floue.

Q.18- Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique (ML) est l'étude d'algorithmes et de modèles que les ordinateurs utilisent pour effectuer des tâches spécifiques sans avoir d'instructions particulières. C'est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle et permet à une machine d'apprendre de son expérience. En ML, les ordinateurs peuvent accéder aux données et les utiliser pour faire progresser leur connaissance du problème.

Vous vous familiariserez davantage avec cela en passant par les questions d'entrevue sur l'apprentissage automatique.

Q.19- Quelle est la différence entre l'apprentissage automatique abductif, déductif et inductif ?

L'apprentissage automatique abductif consiste à tirer des conclusions en fonction de différentes instances. Sa base est constituée de réseaux de neurones profonds. En machine learning déductif, vous obtenez d'abord le résultat et l'améliorez en fonction de vos résultats passés. L'algorithme d'apprentissage automatique, dans ce cas, utilise un arbre de décision.

L'apprentissage automatique inductif apprend à partir d'un groupe d'instances et tire sa conclusion en conséquence. Il utilise KNN, SVM et d'autres algorithmes d'apprentissage automatique statistique.

Q.20- Qu'entendez-vous par Deep Learning ?

Le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning. Il dispose de réseaux de neurones capables d'effectuer un apprentissage non supervisé à partir de données non structurées. Ils apprennent par l'apprentissage de la représentation, et cela peut être non supervisé, supervisé ou semi-supervisé.

En termes simples, l'apprentissage en profondeur est une technique d'apprentissage automatique qui enseigne aux systèmes informatiques à faire des activités que les humains peuvent faire naturellement. Un exemple d'apprentissage en profondeur est celui des voitures sans équipage et de la façon dont elles peuvent reconnaître les panneaux d'arrêt sur la route.

Q.21- Qu'est-ce qu'un agent en Intelligence Artificielle ?

En intelligence artificielle, vous étudiez la relation entre un agent et son environnement. Ces agents disposent de capteurs qui leur permettent de comprendre (sentir) leurs paramètres. Ils disposent également d'actionneurs pour agir sur l'environnement. Ils ont des objectifs précis, et ils peuvent apprendre et utiliser leurs connaissances pour atteindre leurs objectifs.

Q.22- Qu'est-ce qu'un plan de commande partielle ?

Lorsqu'un plan spécifie toutes les actions que vous devez effectuer mais spécifie l'ordre des étapes uniquement lorsque cela est nécessaire, il s'agit d'un plan d'ordre partiel.

Dernières pensées

La préparation des questions d'entretien sur l'intelligence artificielle peut être exhaustive. Avec l'aide de cette liste, vous ne devriez pas avoir de problèmes avec la préparation.

Assurez-vous de ne pas trop insister sur l'entretien. Parcourez vos notes préparées, lisez ces questionnaires et ayez confiance en vous.

Si vous avez des doutes concernant les questions d'entretien avec l'IA, n'hésitez pas à nous les poser. Nous serions heureux de lever votre confusion.

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