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