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