Qual das seguintes afirmações melhor descreve IA Generativa?

• Um ramo da IA que se concentra em imitar o funcionamento do cérebro humano.
• Um campo de estudo que visa criar sistemas de IA capazes de aprender sem supervisão.
• Uma abordagem da IA que se concentra na geração de dados, como imagens, música ou texto, que são indistinguíveis dos criados por humanos.
• Uma técnica de IA usada principalmente para reconhecimento de padrões em grandes conjuntos de dados.

Qual dos seguintes é um exemplo de aplicação de IA Generativa na área de design?

• Geração de legendas automáticas para imagens.
• Criação de modelos 3D para impressão.
• Geração automática de logotipos de empresas.
• Análise de sentimentos em redes sociais.

Quais são os componentes principais de uma GAN (Generative Adversarial Network)?

• Encoder, Decoder e Discriminador.
• Gerador e Avaliador.
• Rede Neural Recorrente (RNN) e Rede Neural Convolucional (CNN).
• Discriminador e Gerador.

Qual técnica é frequentemente usada para treinar modelos de IA Generativa quando os dados de treinamento são escassos?

• Transfer Learning.
• Data Augmentation.
• Reinforcement Learning.
• Regularization.

Em IA Generativa, o que é uma "latent space"?

• O espaço onde os modelos são treinados.
• Um espaço de representação onde cada ponto corresponde a um exemplo de treinamento.
• O espaço onde os dados de entrada são codificados antes de serem processados pelo modelo.
• Um espaço onde vetores aleatórios são manipulados para gerar novas amostras.

Qual é uma aplicação comum de IA Generativa na área de medicina?

• Geração de novos medicamentos.
• Análise de dados de pacientes.
• Diagnóstico de doenças.
• Controle de estoque de medicamentos.

Qual é uma desvantagem comum das técnicas de IA Generativa?

• Tendem a ser muito lentas para treinar.
• Produzem resultados inconsistentes e de baixa qualidade.
• Requerem grandes quantidades de dados de treinamento.
• São difíceis de interpretar e explicar.

Quais são os tipos principais de IA Generativa?

• Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Redes Bayesianas.
• GANs (Generative Adversarial Networks) e VAEs (Variational Autoencoders).
• Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e Redes de Função de Base Radial (RBF).
• Árvores de Decisão e Regressão Linear.

Qual é uma aplicação comum de IA Generativa na área de arte?

• Análise de estilos de pintura.
• Classificação de obras de arte.
• Análise de mercado de arte.
• Avaliação de autenticidade de obras de arte.

O que significa "adversarial" em uma GAN?

• Que o modelo é treinado usando uma função de custo adversarial.
• Que o modelo é projetado para criar adversários virtuais.
• Que o modelo é adverso a feedback negativo.
• Que o modelo é treinado contra um adversário em um jogo competitivo.