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Artificial Intelligence Quiz

Total questions: 42

Worksheet time: 42mins

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1.

Qual é a abreviação para inteligência artificial em português?

a)

IA

b)

AI

c)

IT

d)

IC

2.

O que é Inteligência Artificial (IA)?

a)

Um tipo de hardware usado em computadores

b)

Um campo da computação que desenvolve sistemas para simular a inteligência humana

c)

Uma linguagem de programação para criar sites

d)

Um método de armazenamento de dados

3.

Qual das seguintes é um exemplo de IA no dia a dia?

a)

Telefones fixos tradicionais

b)

Assistentes virtuais como Alexa e Siri

c)

Máquinas de escrever manuais

d)

Relógios analógicos

4.

Qual das seguintes opções NÃO é um exemplo de aplicação de IA mencionada no texto?

a)

Veículos autônomos

b)

Diagnóstico médico com IA

c)

Sistemas para recomendação de conteúdo

d)

Instalação de painéis solares

5.

Quem propôs o Teste de Turing em 1950?

a)

John McCarthy

b)

Alan Turing

c)

Deep Blue

d)

ChatGPT

6.

Quem é considerado o pai da Inteligência Artificial?

a)

Alan Turing

b)

Deep Blue

c)

John McCarthy

d)

DALL-E

7.

Em que ano o Deep Blue derrotou o campeão mundial de xadrez?

a)

1950

b)

1980

c)

1997

d)

2020s

8.

Qual foi o desenvolvimento significativo em IA ocorrido na década de 2020?

a)

Proposta do Teste de Turing

b)

Popularização dos Sistemas Especialistas

c)

Avanços em IA Generativa

d)

Criação do termo Inteligência Artificial

9.

Qual é o principal objetivo do uso de IA em Ciência de Dados?

a)

Para criar novos dados

b)

Para analisar grandes volumes de informações e gerar insights

c)

Para substituir a tomada de decisão humana

d)

Para armazenar dados com segurança

10.

Qual dos seguintes é um componente da Ciência de Dados?

a)

Coleta e processamento de dados

b)

Manutenção de hardware

c)

Instalação de software

d)

Configuração de rede

11.

Qual é o papel do Aprendizado de Máquina na Ciência de Dados?

a)

Projetar interfaces de usuário

b)

Aplicar algoritmos para análise de dados

c)

Gerenciar bancos de dados

d)

Criptografar dados

12.

O que está envolvido na interpretação e visualização de resultados em Ciência de Dados?

a)

Criando soluções de armazenamento de dados

b)

Desenvolvendo aplicativos móveis

c)

Apresentando insights de dados de maneira compreensível

d)

Escrevendo código para desenvolvimento web

13.

O que é Aprendizado de Máquina?

a)

Um campo da Inteligência Artificial que ensina as máquinas a aprender padrões a partir de dados.

b)

Um método para criar componentes de hardware.

c)

Um processo de entrada manual de dados.

d)

Uma técnica para projetar sites.

14.

Em que se baseia o aprendizado de máquina?

a)

Estatísticas e algoritmos.

b)

Cálculos manuais.

c)

Design de hardware.

d)

Design gráfico.

15.

Qual das seguintes é uma aplicação de Aprendizado de Máquina?

a)

Reconhecimento facial.

b)

Entrada de dados manual.

c)

Design de sites.

d)

Montagem de hardware.

16.

Qual das seguintes não é uma aplicação de Aprendizado de Máquina?

a)

Análise preditiva.

b)

Recomendações.

c)

Reconhecimento facial.

d)

Classificação manual de dados.

17.

Em qual setor organizacional a IA pode ser aplicada para automatizar processos de negócios?

a)

Atendimento ao cliente

b)

Automação de processos de negócios

c)

Análise preditiva em finanças

d)

Otimização da cadeia de suprimentos

18.

Qual aplicação de IA envolve o uso de chatbots?

a)

Automação de processos de negócios

b)

Atendimento ao cliente

c)

Análise preditiva em finanças

d)

Otimização da cadeia de suprimentos

19.

AI pode ser usado para análise preditiva em qual setor?

a)

Atendimento ao cliente

b)

Automação de processos de negócios

c)

Finanças

d)

Otimização da cadeia de suprimentos

20.

Qual é uma das aplicações da IA na gestão da cadeia de suprimentos?

a)

Automatização de processos de negócios

b)

Atendimento ao cliente

c)

Análise preditiva

d)

Otimização

21.

Qual é um exemplo de aprendizado supervisionado?

a)

Classificação de e-mails como spam ou não

b)

Segmentação de clientes em grupos

c)

Identificação de padrões sem rótulos

d)

Previsão de padrões climáticos

22.

Em aprendizado não supervisionado, como o modelo aprende?

a)

A partir de dados rotulados

b)

Identificando padrões sem rótulos

c)

Seguindo um conjunto de regras

d)

Através de tentativa e erro

23.

Qual é o principal objetivo do aprendizado supervisionado?

a)

Gerar dados aleatórios

b)

Aprender a mapear entrada para saída

c)

Criar modelos não supervisionados

d)

Ignorar dados rotulados

24.

Qual das seguintes é uma característica do aprendizado supervisionado?

a)

Ele usa dados não rotulados

b)

Ele depende de dados de treinamento rotulados

c)

Ele não requer nenhum dado

d)

Ele se concentra em agrupamento

25.

Qual das seguintes é um exemplo de algoritmo de aprendizado supervisionado?

a)

K-Means Clustering

b)

Regressão Linear

c)

Análise de Componentes Principais

d)

Agrupamento Hierárquico

26.

Qual algoritmo NÃO está tipicamente associado ao aprendizado supervisionado?

a)

Árvore de Decisão

b)

Redes Neurais

c)

Máquinas de Vetores de Suporte (SVM)

d)

Agrupamento K-Means

27.

Qual é uma característica do aprendizado não supervisionado?

a)

Ele usa dados rotulados.

b)

Requer um sinal de professor.

c)

Não possui rótulos nos dados.

d)

Funciona apenas com dados numéricos.

28.

Qual das seguintes é um exemplo de algoritmo de aprendizado não supervisionado?

a)

Árvores de Decisão

b)

Agrupamento K-Means

c)

Regressão Linear

d)

Máquinas de Vetores de Suporte

29.

Qual é o objetivo dos modelos de aprendizado não supervisionado?

a)

Prever resultados futuros

b)

Classificar dados em categorias predefinidas

c)

Encontrar padrões ocultos nos dados

d)

Minimizar taxas de erro

30.

Qual biblioteca é importada para usar o DecisionTreeClassifier no material de aprendizagem fornecido?

a)

numpy

b)

pandas

c)

sklearn.tree

d)

matplotlib

31.

No execício feito em sala, no conjunto de dados usado para treinamento, o que o resultado '0' representa?

a)

Aprovado

b)

Reprovado

c)

Passar

d)

Falhar

32.

Qual é o propósito do método 'fit' no contexto do DecisionTreeClassifier?

a)

Para testar o modelo

b)

Para treinar o modelo

c)

Para visualizar o modelo

d)

Para importar o modelo

33.

Quais são os recursos usados no conjunto de dados para treinar o DecisionTreeClassifier?

a)

Horas de Estudo, Nota Anterior

b)

Idade, Nota

c)

Presença, Participação

d)

Material de Estudo, Pontuação do Exame

34.

Qual é o resultado previsto para um novo aluno com características [3, 5]?

a)

Aprovado

b)

Reprovado

c)

Incerteza

d)

Dados insuficientes

35.

Qual algoritmo é sugerido para identificar padrões nos dados?

a)

Regressão Linear

b)

Árvore de Decisão

c)

K-Means

d)

Rede Neural

36.

Qual é o primeiro passo no processo no treinamento de um modelo de Machine Learning não supervisionado?

a)

Visualizar os grupos formados.

b)

Usar K-Means para identificar padrões.

c)

Escolher um conjunto de dados rotulado.

d)

Escolher um conjunto de dados não rotulado.

37.

Qual das seguintes não é uma ferramenta utilizada nos execícios em sala?

a)

Python

b)

Scikit-learn

c)

Matplotlib

d)

TensorFlow

38.

Qual biblioteca é usada para criar arrays no material de aprendizagem fornecido?

a)

matplotlib

b)

numpy

c)

sklearn

d)

pandas

39.

Qual é o objetivo de usar o algoritmo KMeans como modelo de ML?

a)

Para visualizar dados

b)

Para criar matrizes

c)

Para identificar padrões formando clusters

d)

Para importar bibliotecas

40.

No exercício de aprendizagem não supervisionado, quantos clusters são definidos no modelo KMeans no material de aprendizagem?

a)

1

b)

2

c)

3

d)

4

41.

Qual é a cor usada para plotar os centróides na etapa de visualização?

a)

Azul

b)

Verde

c)

Vermelho

d)

Preto

42.

Qual é a diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado?

a)

O aprendizado supervisionado usa dados rotulados, enquanto o aprendizado não supervisionado não usa.

b)

O aprendizado não supervisionado usa dados rotulados, enquanto o aprendizado supervisionado não usa.

c)

Ambos usam dados rotulados.

d)

Nenhum usa dados rotulados.

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