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