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