Inteligência Artificial
A) Inteligência automatizada B) Inteligência Artificial C) Integração análoga D) Inteligência avançada
A) Um teste para medir a velocidade de processamento de uma máquina B) Um teste para avaliar a força física de uma máquina C) Um teste da capacidade de uma máquina para exibir um comportamento inteligente indistinguível de um humano D) Um teste para determinar o consumo de energia de uma máquina
A) Python B) Java C) C++ D) Rubi
A) Um processo de montagem de componentes de hardware B) Um subconjunto da IA que permite às máquinas aprender com os dados C) Uma técnica para programar máquinas manualmente D) Um método para melhorar a segurança da rede
A) Análise de sinais de áudio B) Imitar a visão humana e identificar objectos em imagens ou vídeos C) Geração de padrões de píxeis aleatórios D) Teste de componentes de hardware de computadores
A) Geração de números aleatórios B) Encontrar o caminho mais curto num grafo C) Deteção de erros nos dados D) Otimizar a utilização da memória do computador
A) Um programa que simula conversas com utilizadores humanos B) Um programa para design gráfico C) Um programa para composição musical D) Um programa para jogos de realidade virtual
A) Nó de notificação rápida B) Rede Neural Recorrente C) Navegador de neurónios robusto D) Notação numérica regular
A) Uma técnica de manipulação do tempo B) Uma medida da complexidade dos dados C) Um tipo de algoritmo de aprendizagem automática D) Um ponto hipotético no futuro em que a IA ultrapassa a inteligência e o controlo humanos
A) Padrão linguístico não linear B) Protocolo de aprendizagem neural C) Desempenho logístico em rede D) Processamento de linguagem natural
A) 1972 B) 1980 C) 1956 D) 1965
A) Aprendizagem B) Computação quântica C) Raciocínio D) Representação do conhecimento
A) OpenAI B) IBM C) Intel D) Microsoft
A) Perceptron B) Rede neural convolucional C) Rede neural recorrente D) Arquitetura Transformer
A) Sistemas de recomendação B) Assistentes virtuais C) Veículos autônomos D) Mecanismos de busca avançados
A) Astronomia B) Linguística C) Psicologia D) Neurociência
A) Busca no espaço de estados B) Redes neurais artificiais C) Lógica formal D) Emaranhamento quântico
A) Anos 2010 B) Anos 2000 C) Anos 1990 D) Anos 2020
A) Diminuição da capacidade de processamento B) Menor consumo de energia C) Redução da complexidade do software D) Riscos existenciais
A) Eles não conseguiam processar nenhuma forma de informação incompleta. B) Esses algoritmos exigiam intervenção humana em cada etapa. C) Eles sofrem uma 'explosão combinatória', tornando-se exponencialmente mais lentos à medida que os problemas aumentam. D) A inteligência artificial inicial não conseguia realizar deduções lógicas.
A) Os seres humanos utilizam julgamentos rápidos e intuitivos, em vez de deduções passo a passo. B) Os seres humanos resolvem problemas seguindo algoritmos predefinidos. C) Os seres humanos baseiam-se exclusivamente em deduções lógicas, de forma semelhante aos modelos de inteligência artificial mais antigos. D) Os seres humanos utilizam uma combinação de intuição e raciocínio probabilístico, exclusivamente.
A) Tarefas atribuídas aleatoriamente, sem uma ordem específica. B) Múltiplos objetivos a serem alcançados simultaneamente. C) Nenhum objetivo claro ou preferência definida. D) Um objetivo específico.
A) Aprendizado supervisionado B) Aprendizado por reforço C) Aprendizado não supervisionado D) Aprendizado por transferência
A) A classificação prevê categorias, enquanto a regressão deduz funções numéricas. B) A classificação utiliza redes neurais, enquanto a regressão não. C) A regressão requer mais dados do que a classificação. D) A classificação é um tipo de aprendizagem não supervisionada.
A) Síntese de fala B) Recuperação de informações C) Incorporação de palavras (word embedding) D) Tradução automática
A) Transformadores pré-treinados generativos (GPT) B) Redes neurais recorrentes (RNNs) C) Redes neurais convolucionais (CNNs) D) Transformadores
A) Rastreamento de objetos. B) Reconhecimento de fala. C) Análise de sentimento em textos. D) Classificação de imagens.
A) Busca adversária. B) Busca local. C) Descida de gradiente. D) Otimização por enxame de partículas.
A) Otimização matemática. B) Algoritmo de retropropagação. C) Algoritmos de inteligência de enxame. D) Análise de meios e fins.
A) Computação evolutiva. B) Otimização por enxame de partículas. C) Descida do gradiente. D) Otimização por colônia de formigas.
A) Raciocínio dedutivo. B) Raciocínio indutivo. C) Computação evolutiva. D) Otimização por enxame de partículas.
A) A inferência é indecidível, o que a torna difícil de resolver. B) Atribui graus de verdade entre 0 e 1. C) Requer o método de gradiente descendente para otimização. D) Utiliza algoritmos de inteligência de enxame.
A) Computação evolutiva. B) Descida de gradiente. C) Otimização por enxame de partículas. D) Otimização por colônia de formigas.
A) Processos de decisão de Markov B) Filtros de Kalman C) Redes de decisão dinâmicas D) Redes Bayesianas
A) Teoria do valor da informação B) Análise de decisão C) Projeto de mecanismos D) Algoritmo de Expectativa-Maximização
A) Máquina de vetores de suporte B) Árvore de decisão C) Classificador Bayesiano D) Algoritmo das k-vizinhos mais próximos
A) Árvore de decisão B) Máquina de vetores de suporte C) Classificador Naive Bayes D) Algoritmo das K-vizinhos mais próximos
A) Redes Neurais B) Classificadores C) Controladores D) Redes Bayesianas
A) Máquina de vetores de suporte B) Algoritmo das k-vizinhos mais próximos C) Classificador Bayesiano D) Árvore de decisão
A) Redes de decisão dinâmicas B) Análise de decisão C) Modelos de Markov ocultos D) Teoria dos jogos
A) 50% B) 10% C) Aproximadamente 4% D) 25%
A) 5% B) 3% C) 7% D) 10%
A) Gemini Deep Think B) rStar-Math C) AlphaTensor D) Qwen-7B
A) Stephen Hawking B) Wendell Wallach C) Stuart J. Russell D) Eliezer Yudkowsky
A) Verificação por blockchain B) Diretrizes éticas para IA C) Credenciais de personalidade D) Assinaturas digitais
A) Google B) Amazon C) Microsoft D) Apple
A) Scikit-learn. B) TensorFlow. C) PyTorch. D) Keras.
A) Gemini Deep Think B) Qwen2-Math C) rStar-Math D) AlphaTensor
A) Singapura B) Taiwan C) Estados Unidos D) Japão
A) Deep Blue B) MuZero C) AlphaStar D) Watson
A) Em ambas as direções B) Aleatoriamente C) Em uma única direção D) Na direção inversa
A) Viés de confirmação B) Bolhas de filtro C) Sobrecarga de informações D) Câmaras de eco
A) A Lei de Bell. B) A Lei de Moore. C) A Lei de Gibson. D) A Lei de Huang.
A) Eles exigem conectividade constante com a internet. B) As medidas de segurança integradas podem ser desativadas ou tornadas ineficazes. C) Eles não podem ser utilizados para fins comerciais. D) Sua arquitetura e parâmetros são mantidos em segredo.
A) Google B) Microsoft C) IBM D) DeepMind
A) 50% B) 70% C) 90% D) 30%
A) Moralidade computacional B) Computação ética C) Ética da inteligência artificial D) Robótica moral
A) 22% B) 50% C) 5% D) 75%
A) John McCarthy. B) Gordon Moore. C) Alan Turing. D) Jensen Huang.
A) 60% B) 25% C) 9% D) 47%
A) Siri B) Alexa C) Google Assistente D) Cortana
A) Processos de Decisão de Markov B) Projeto de Mecanismos C) Redes Bayesianas Dinâmicas D) Teoria dos Jogos
A) ChatGPT B) AlphaGo C) GPT-3 D) DALL-E
A) 90% B) 53% C) 84% D) 75%
A) Nike, Adidas, Puma, Reebok B) Coca-Cola, PepsiCo, Red Bull, Monster C) Tesla, SpaceX, Uber, Lyft D) Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms, Microsoft
A) 9% B) 30% C) 15% D) 47%
A) Modelos probabilísticos B) Busca em árvore de Monte Carlo C) Processamento de linguagem natural D) Diversas abordagens topológicas
A) Rostos B) Bordas C) Dígitos D) Objetos inteiros
A) Redes Neurais B) Controladores C) Classificadores D) Redes Bayesianas
A) MuZero B) Watson C) AlphaStar D) Deep Blue
A) Microsoft B) Alibaba Group C) Google DeepMind D) OpenAI
A) 53% B) 84% C) 75% D) 90%
A) Drones utilizados para vigilância B) Arma de fogo convencional C) Arma autônoma letal D) Ferramenta de segurança cibernética
A) Privacidade diferencial B) Armazenamento em nuvem C) Criptografia de dados D) Tecnologia blockchain
A) 2024 B) 2023 C) 2019 D) 2021
A) Retropropagação B) Descida do gradiente C) Propagação para frente D) Descida estocástica do gradiente
A) 2026 B) 2025 C) 2030 D) 2028
A) MuZero B) Watson C) Deep Blue D) AlphaGo
A) Diretor de Automação (CAO) B) Diretor de Dados (CDO) C) Diretor de Informática (CIO) D) Diretor de Tecnologia (CTO)
A) 10 vezes mais B) 15 vezes mais C) 5 vezes mais D) 20 vezes mais
A) 25 milhões de dólares B) 10 milhões de dólares C) 100 milhões de dólares D) 50 milhões de dólares
A) 50% B) 80% C) 75% D) Exatamente 61%
A) Eliezer Yudkowsky B) Wendell Wallach C) Stuart J. Russell D) Stephen Hawking
A) 10% B) 3% C) 5% D) 7%
A) Imagens falsas B) Clones de IA C) Mídia sintética D) Vídeos e imagens falsas (deepfakes)
A) Maximizar o envolvimento dos usuários. B) Promover informações precisas. C) Aumentar a diversidade de conteúdo. D) Reduzir a disseminação de informações falsas.
A) Fevereiro de 2023 B) Maio de 2025 C) Dezembro de 2017 D) Julho de 2024
A) Programas de perguntas e respostas como o Jeopardy! B) Jogos de estratégia em tempo real. C) Jogos com informações incompletas, como o poker. D) Xadrez e Go.
A) 5% B) 20% C) 10% D) 50%
A) Justiça preditiva B) Justiça representativa C) Justiça processual D) Justiça distributiva
A) Bill Gates B) Geoffrey Hinton C) Elon Musk D) Tim Cook
A) Algoritmo de Expectativa-Maximização B) Filtros de Kalman C) Teoria da decisão D) Redes Bayesianas Dinâmicas
A) Prever tendências futuras do mercado de ações. B) Traduzir idiomas em tempo real. C) Gerar texto com base nas relações semânticas entre as palavras. D) Analisar e interpretar imagens.
A) MuZero B) Pluribus C) AlphaStar D) SIMA
A) Talen Energy B) Amazon C) Microsoft D) Constellation Energy
A) 2016 B) 2014 C) 2013 D) 2015
A) Gemini B) ChatGPT C) Prolog D) Claude
A) Usina nuclear de Three Mile Island B) Usina nuclear de Fukushima C) Reator nuclear de Palisades D) Usina nuclear de Susquehanna
A) 4,0 trilhões de dólares B) 3,5 trilhões de dólares C) 1,5 trilhões de dólares D) 2,7 trilhões de dólares
A) 8% B) 5% C) 12% D) 10% |
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