Quiz sobre Inteligência Artificial e Gamificação

Qual foi o foco principal da IA entre 1960 e 1980?

• Crescimento das IAs generativas

• Avanço de hardware e dados

• Lógica simbólica e primeiros sistemas especialistas

• Conferência de Dartmouth

O que impulsionou o aprendizado de máquina a partir dos anos 2000?

• Crescimento das IAs generativas

• Conferência de Dartmouth

• Avanço de hardware e dados

• Lógica simbólica

O que a IA Generativa abrange em termos de tipos de conteúdo?

• Texto, imagem, áudio, vídeo

• Somente texto

• Somente imagem

• Somente áudio

Qual é o primeiro passo na preparação dos dados para modelos de Machine Learning?

• Ajuste dos parâmetros

• Coleta, limpeza e divisão dos dados

• Verificação do desempenho

• Integração do modelo

O que é ajustado durante o treinamento de um modelo de Machine Learning?

• Métricas de desempenho

• Algoritmos de otimização

• Função de perda

• Parâmetros

O que é utilizado para gerar predições no modelo de Machine Learning?

• Algoritmos de treinamento/aprendizado

• Algoritmos de inferências

• Dados (Big Data)

• Prompts

Qual é a importância da supervisão ética no uso de IA na educação?

• Garantir que todos os conteúdos sejam gerados automaticamente.

• Identificar e corrigir vieses e imprecisões nos conteúdos gerados pela IA.

• Permitir que a IA opere sem qualquer supervisão.

• Focar apenas na eficiência dos sistemas de IA.

Como deve ser considerado o conteúdo gerado por IA, segundo as boas práticas?

• Como a solução final.

• Como um ponto de partida.

• Como um conteúdo irrelevante.

• Como um conteúdo não confiável.

Qual é o objetivo principal da competência geral 5 em relação às tecnologias digitais?

• Compreender e utilizar tecnologias digitais de forma crítica e ética.

• Desenvolver habilidades de programação e IA.

• Criar e utilizar jogos digitais para aprendizado.

• Aprender a usar redes sociais e ferramentas de IA de forma eficaz.

Qual é a principal diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado em Machine Learning?

• O aprendizado supervisionado não precisa de dados.

• O aprendizado não supervisionado é mais preciso.

• O aprendizado supervisionado não utiliza algoritmos.

• O aprendizado supervisionado utiliza dados rotulados, enquanto o não supervisionado utiliza dados não rotulados.