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Quiz by yuzuru

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11 questions
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  • Q1

    Ferramentas de IA

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    300s
  • Q2

    Exemplos de IA no governo

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    30s
  • Q3

    Inteligência computacional

    é um ramo da área de Inteligência Artificial (IA), com o objetivo de investigar e simular aspectos da cognição humana: percepção, raciocínio básico e complexo, aprendizado

    30s
  • Q4

    Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina

    é uma subárea da Inteligência Artificial (IA) e da Ciência da Computação  e busca a utomatização do desenvolvimento de modelos analiticos

    30s
  • Q5

    CESPE/ANP/2022) As aplicações em inteligência artificial são definidas como uma subárea da área de aprendizagem de máquina (machine learning).

    false
    true
    True or False
    30s
  • Q6

    Modelos supervisionados

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    30s
  • Q7

    CESPE/TCE-MG/2018) Em machine learning, a categoria de aprendizagem por reforço identifica as tarefas em que:

    a) um software interage com um ambiente dinâmico, como, por exemplo, veículos autônomos.

    b) as etiquetas de classificação não sejam fornecidas ao algoritmo, de modo a deixá-lo livre para entender as entradas recebidas.

    c) o aprendizado pode ser um objetivo em si mesmo ou um meio para se atingir um fim.

    d) o objetivo seja aprender um conjunto de regras generalistas para converter as entradas em saídas predefinidas.

    e) são apresentados ao computador exemplos de entradas e saídas desejadas, fornecidas por um orientador.

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    30s
  • Q8

    (FGV/SEFAZ MG/AUDITOR FISCAL DA RECEITA ESTADUAL – ÁREA TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO/2023)

    Machine Learning é um subconjunto da Inteligência Artificial que utiliza dados e algoritmos para imitar o raciocínio humano.

    Em relação aos algoritmos de machine learning, assinale a afirmativa incorreta.

    Algoritmo de regularização: é um processo de diminuir informações adicionais para evitar o overfitting ou resolver um problema mal definido. Os algoritmos mais comuns são Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Least-Angle Regression (LARS) e Elastic Net and Ridge Regression.

    Algoritmo de agrupamento: agrupamento de pontos de dados com base em recursos semelhantes. Alguns algoritmos sãoKMeans, K-Medians e Hierárquical Clustering.

    Algoritmos de redução de dimensionalidade: reduzem o número de características obtendo um conjunto de variáveis principais. Alguns algoritmos são Principal Component Analysis (PCA) e Principal Component Regression (PCR).

    Algoritmos de regras de associação: é usado para descobrir a relação entre os pontos de dados. Alguns algoritmos comuns são o algoritmo Apriori e o algoritmo Eclat.

    Algoritmo de regressão: prevê valores de saída usando recursos de entrada dos dados fornecidos ao sistema. Os algoritmos mais populares são Linear Regression, Logistic Regression Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) e Locally Estimated Scatter plot Smoothing (LOESS).

    30s
  • Q9

    I – Os três principais paradigmas de aprendizado de máquina são os de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por inteligência profunda.

    II – Os algoritmos de classificação e clusterização estão correlacionados com paradigma de aprendizado supervisionado.

    III – Os algoritmos de Support Vector Machines e Random Forest são paradigmas do aprendizado de inteligência profunda.

    As afirmativas são, respectivamente,

    a) V, V e V.

    b) V, V e F.

    c) V, F e V.

    d) F, V e V.

    e) F, F e F.

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    30s
  • Q10

    paradigmas

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    30s
  • Q11

    (ENAP/2020) A execução de programas de IA em dispositivos de borda apresenta limitações de processamento e memória disponível. Entre as ferramentas que tem foco na otimização de modelos para execução em ambientes com essas restrições, podemos citar:

    Escolha uma opção:

    a) Keras

    b) Scikit-Learn

    c) Amazon SageMaker Neo

    d) PyTorch

    e) TensorFlow

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    30s

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