wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Teste de Conhecimentos sobre Inteligência Artificial

Total questions: 10

Worksheet time: 5mins

Name
Class
Date
1.

O que entendes por Aprendizagem de Máquina?

a)

Aprendizado de Máquina é um subconjunto da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que permitem que os computadores aprendam e façam previsões com base em dados sem serem explicitamente programados.

b)

Aprendizagem de Máquina é um computador de Inteligência Artificial ligado a um robô para que este aprenda.

c)

A aprendizagem de Máquina é um tipo de máquina de café que adivinha as preferências das pessoas.

d)

A aprendizagem Máquina é um novo tipo de bicicleta autónoma para cidade.

2.

Qual das opções a seguir a IA pode criar? Selecione as duas respostas corretas.

a)

Animais

b)

Imagens falsas

c)

Árvores

d)

Informações falsas

3.

Por que é importante considerar as implicações éticas ao desenvolver sistemas de IA?

a)

Para garantir que não haja discriminação, violação de privacidade ou impactos negativos na sociedade.

b)

Para garantir que os sistemas de IA sejam mais rápidos

c)

Para reduzir os custos de desenvolvimento de sistemas de IA

d)

Para aumentar a eficiência dos sistemas de IA

4.

O que significa viés algorítmico e como ele pode afetar os resultados de um sistema de IA?

a)

Viés algorítmico é a precisão nos resultados de um sistema de IA devido a dados enviesados

b)

Viés algorítmico é a neutralidade nos resultados de um sistema de IA devido a dados imparciais

c)

Viés algorítmico é a imparcialidade nos resultados de um sistema de IA devido a dados distorcidos

d)

Viés algorítmico é a distorção nos resultados de um sistema de IA devido a dados enviesados ou algoritmos mal projetados, podendo levar a decisões injustas ou imprecisas.

5.

Qual é a diferença entre Inteligência Artificial forte e fraca?

a)

A Inteligência Artificial forte é mais barata que a Inteligência Artificial fraca.

b)

A Inteligência Artificial forte pode realizar tarefas de forma autónoma, enquanto a Inteligência Artificial fraca depende de programação específica para cada tarefa.

c)

A Inteligência Artificial forte é menos avançada que a Inteligência Artificial fraca.

d)

A Inteligência Artificial forte não pode ser utilizada em aplicações práticas, ao contrário da Inteligência Artificial fraca.

6.

Como a IA pode ser aplicada em diferentes áreas, como saúde e finanças?

a)

A IA pode ser aplicada apenas na área de entretenimento

b)

A IA é limitada a tarefas simples e não pode lidar com complexidades de setores específicos

c)

A IA pode ser aplicada em diferentes áreas, como saúde e finanças, através da análise de dados para identificar padrões, prever resultados e otimizar processos.

d)

A IA não tem utilidade prática em áreas como saúde e finanças

7.

Quais são os principais desafios éticos relacionados com o uso de IA na sociedade?

a)

Viés algorítmico, privacidade dos dados, transparência e responsabilidade, impacto no emprego e discriminação.

b)

Desenvolvimento económico, inclusão social e diversidade cultural.

c)

Acesso à informação, inovação tecnológica e colaboração internacional.

d)

Segurança cibernética, sustentabilidade e eficiência energética.

8.

Quais são as componentes básicos de um sistema de IA?

a)

Algoritmos, Dados, Capacidade de Aprendizadgem

b)

Hardware, Software, Redes Neurais

9.

Como pode a IA contribuir para a automação de tarefas rotineiras?

a)

Ignorando completamente a IA e mantendo as tarefas manuais.

b)

Analisando padrões e executando algoritmos para automatizar atividades repetitivas.

c)

Utilizando a IA para criar mais tarefas manuais.

d)

Dependendo de métodos tradicionais sem automação.

10.

Por que é importante garantir a diversidade e representatividade dos dados ao treinar um modelo de IA?

a)

Para limitar a capacidade do modelo de se adaptar a diferentes situações.

b)

Para aumentar a precisão do modelo ao excluir certos grupos de dados.

c)

Para simplificar o treino do modelo e economizar tempo.

d)

Para evitar viés e garantir que o modelo seja capaz de generalizar para diferentes cenários e grupos de pessoas.