Quiz sobre Inteligência Artificial

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University

10 Qs

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Quiz sobre Inteligência Artificial

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Assessment

Quiz

Health Sciences

University

Hard

Created by

Vinicius Vargas

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10 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Qual das alternativas abaixo melhor descreve uma rede neural artificial?

Um algoritmo que utiliza apenas regras lógicas para tomar decisões.

Um modelo computacional inspirado no cérebro humano, composto por camadas de neurônios artificiais interconectados.

Um banco de dados relacional utilizado para armazenar grandes volumes de dados.

Um sistema de hardware dedicado exclusivamente ao processamento gráfico.

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

No contexto de processamento de linguagem natural (PLN), o que significa a sigla "NLP" em inglês?

Natural Language Processing

Neural Learning Program

Network Language Protocol

Numeric Logic Processing

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Qual das opções abaixo é um exemplo de aplicação de visão computacional?

Tradução automática de textos

Diagnóstico de doenças a partir de imagens médicas

Previsão de séries temporais financeiras

Reconhecimento de voz

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Em redes neurais, qual é a função de ativação mais comumente utilizada para introduzir não-linearidade?

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Qual das alternativas abaixo NÃO é uma tarefa típica do processamento de linguagem natural?

Análise de sentimentos

Reconhecimento de objetos em imagens

Tradução automática

Resposta automática a perguntas

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Na medicina, qual é uma das principais vantagens do uso da inteligência artificial?

Substituir completamente os médicos em todas as funções

Aumentar a precisão no diagnóstico e auxiliar na detecção precoce de doenças

Eliminar a necessidade de exames laboratoriais

Reduzir o número de pacientes atendidos

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

O que é "overfitting" em redes neurais?

Quando o modelo aprende apenas os dados de teste

Quando o modelo aprende muito bem os dados de treinamento, mas não generaliza para novos dados

Quando o modelo não consegue aprender os dados de treinamento

Quando o modelo utiliza apenas uma camada oculta

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