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Inteligência Artificial.

Total questions: 33

Worksheet time: 5hrs 11mins

Name
Class
Date
1.

Qual é considerado o "pai" da computação ?

a)

John McCarthy

b)

Marvin Minsky

c)

Alan Turing

d)

Geoffrey Hinton

2.

O que é uma rede neural artificial?

a)

Um algoritmo baseado na biologia humana

b)

Um tipo de computador especializado

c)

Uma nova forma de inteligência encontrada em robôs

d)

Um modelo computacional inspirado no cérebro humano

3.

Qual dessas opções é uma aplicação prática da IA?

a)

Viagens espaciais autônomas

b)

Carros autônomos

c)

Governo global automatizado

d)
  • Colonização de outros planetas

4.

O que é aprendizado supervisionado em IA?

a)

O modelo aprende apenas quando é estritamente necessário

b)

O modelo aprende sem qualquer supervisão humana

c)

O modelo é programado para simular supervisão humana

d)

O modelo aprende com dados rotulados

5.

O que significa o termo 'algoritmo genético'?

a)

Um algoritmo que estuda a genética humana

b)

Um processo para modificar o DNA usando computadores

c)

Uma técnica de busca e otimização inspirada pela seleção natural

d)

Um método para criar inteligência artificial que pode se reproduzir

6.

Qual é o objetivo principal da inteligência artificial?

a)

Substituir todas as funções humanas

b)

Melhorar o hardware de computadores

c)

Criar sistemas que podem realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana

d)

Dominar o mundo

7.

O que é um agente inteligente em IA?

a)

Um programa que simula o comportamento de um espião

b)

Uma entidade que percebe seu ambiente e toma ações que maximizam suas chances de sucesso

c)

Um sistema que pode resolver qualquer problema de inteligência

d)

Uma rede de dispositivos conectados à Internet

8.

Qual é um exemplo de aprendizado não supervisionado?

a)

Agrupar clientes com interesses semelhantes com base em seus dados de compra

b)

Treinar um modelo para jogar xadrez

c)

Treinar um modelo para dirigir um carro

d)

Ensinar um robô a interagir com humanos

9.

em essência, são tabelas que informam objetos e quais as relações entre

esses objetos. Os pontos e linhas servem exatamente para visualizar e verificar

possíveis meios para resolver um determinado problema.

(a)  

10.

O que é 'deep learning'?

a)

Um campo dentro da aprendizagem de máquina que usa redes neurais profundas

b)

Uma técnica para programar em linguagens profundas

c)

Um método de aprendizagem que requer muito tempo

d)

Uma prática de meditação para cientistas de dados

11.

Qual tecnologia IA é mais adequada para processar e entender linguagem humana?

a)

Redes neurais convolucionais

b)

Processamento de linguagem natural (PLN)

c)

Sistemas baseados em regras

d)

Algoritmos genéticos

12.

Quais são os benefícios do aprendizado de máquina na indústria de varejo?

a)

Redução da necessidade de lojas físicas

b)

Eliminação completa de empregos

c)

Melhoria da personalização do cliente e otimização de inventário

d)

Implementação de preços fixos para todos os produtos

13.

O que é TensorFlow?

a)

Um novo tipo de rede neural

b)

Um algoritmo de aprendizado por reforço

c)

Um modelo de processamento de linguagem natural

d)

Uma biblioteca de software para aprendizado de máquina

14.

Qual dos seguintes exemplos não é considerado uma aplicação de IA Atualmente?

a)

Recomendação de filmes baseada em seu perfil de uso.

b)

Assistente virtual fornecendo respostas em um chat.

c)

Uma calculadora realizando operações simples.

d)

Reconhecimento de fala em vídeos.

15.

Um processo repetido várias vezes para aprimorar a solução de um problema

(a)  

16.

Qual das seguintes afirmações melhor descreve os algoritmos de busca cega?

a)

Eles utilizam uma função heurística para guiar a busca

b)

Eles exploram o espaço de estados de forma sistemática sem usar informações adicionais

c)

Eles não são capazes de encontrar a solução se ela estiver muito profunda no espaço de estados

d)

Eles priorizam a exploração de estados com maior custo para garantir a solução mais rápida

17.

Por que a inteligência artificial é frequentemente descrita como "especialista" em vez de "generalista"?

a)

Porque pode realizar qualquer tarefa sem necessidade de progrmação específica.

b)

Porque é projetada para imitar a capacidade cognitiva humana em todos os aspectos

c)

Porque possui consciência e emoções como os seres humanos

d)

Porque é adaptada para executar tarefas altamente especilizadas com grande precisão.

18.

Qual é a principal diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado?

a)

Aprendizado supervisionado usa dados rotulados, enquanto aprendizado não supervisionado usa dados não rotulados.

b)

Aprendizado supervisionado não requer intervenção humana, enquanto aprendizado não supervisionado requer.

c)

Aprendizado supervisionado é mais rápido que aprendizado não supervisionado.

d)

Aprendizado supervisionado é usado apenas para reconhecimento de imagem.

19.

O que é um 'chatbot'?

a)

Um robô físico que conversa com humanos.

b)

Um programa de computador que simula conversas humanas.

c)

Um tipo de rede neural especializada em reconhecimento de voz.

d)

Um algoritmo genético usado para otimização.

20.

Qual é a função de um 'classificador' em aprendizado de máquina?

a)

Dividir dados em diferentes categorias.

b)

Gerar novos dados a partir de um conjunto existente.

c)

Reduzir a dimensionalidade dos dados.

d)

Executar operações matemáticas complexas.

21.

Como a inteligência artificial utiliza o big data para melhorar sua eficiência e precisão?

a)

Analisando grandes volumes de dados para identificar padrões e fazer previsões.

b)

Coletando informações pessoais dos usuários sem consentimento.

c)

Reduzindo a quantidade de dados disponíveis para simplificar problemas.

d)

Executando tarefas manuais repetitvas que não requerem análise de dados.

22.

Qual das seguintes opções é um exemplo de aprendizado supervisionado?

a)

Agrupamento de clientes com base em seus hábitos de compra.

b)

Treinamento de um modelo para prever preços de casas com base em dados históricos.

c)

Exploração de um ambiente desconhecido por um robô.

d)

Redução da dimensionalidade dos dados para visualização.

23.

O que é um 'algoritmo de busca heurística'?

a)

Um algoritmo que explora o espaço de estados de forma sistemática sem usar informações adicionais.

b)

Um algoritmo que utiliza uma função heurística para guiar a busca.

c)

Um algoritmo que não é capaz de encontrar a solução se ela estiver muito profunda no espaço de estados.

d)

Um algoritmo que prioriza a exploração de estados com maior custo para garantir a solução mais rápida.

24.

Qual é a função do operador ** em Python?

a)

Multiplicação

b)

Divisão

c)

Exponenciação

d)

Subtração

25.

Qual palavra-chave é usada para definir uma função em Python?

a)

def

b)

function

c)

define

d)

func

26.

Qual será a saída do seguinte código?

a)

2.67

b)

2

c)

3

d)

2.6667

27.

Qual será a saída do seguinte código Python?

a)

apple

b)

banana

c)

cherry

d)

Erro de índice

28.

Se uma função não tem uma instrução return explícita, qual é o valor que retorna por padrão?

a)

None

b)

NoneType

c)

False

d)

0

29.

Qual é a palavra-chave usada para criar um loop em Python que executa um bloco de código enquanto uma condição é verdadeira?

a)

for

b)

loop

c)

repeat

d)

while

30.

Qual será a saída do seguinte código?

a)

2

b)

3

c)

5

d)

Erro de função

31.

O que o método .append() faz em uma lista em Python?

a)

Insere um item no início da lista

b)

Ordena a lista

c)

Remove um item da lista

d)

Adiciona um item ao final da lista

32.

O que é um algoritmo de aprendizado por reforço?

a)

Um algoritmo que aprende com dados rotulados

b)

Um algoritmo que aprende através de tentativa e erro

c)

Um algoritmo que utiliza redes neurais convolucionais

d)

Um algoritmo que se baseia em regras predefinidas

33.

O que é um 'dataset' em aprendizado de máquina?

a)

Um conjunto de algoritmos usados para treinar modelos

b)

Um banco de dados relacional

c)

Um conjunto de dados usados para treinar e testar modelos

d)

Um tipo de rede neural especializada