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Considerando o IBM Watson Assistant, skills são:
um conjunto de habilidades relacionadas a uma tarefa, por exemplo: atendente de vendas ou RH.
assistentes virtuais individuais. Cada skill é um atendente virtual realizando apenas um atendimento.
habilidades necessárias que o cientista de dados deve ter para usar a ferramenta.
habilidades genéricas do Watson para reconhecimento de fala.
aprimoramentos que a IBM Cloud permite a realização em seus modelos de Machine Learning.
Em sistemas de robótica móvel, a navegação é um aspecto crucial para a operação autônoma. Um dos métodos utilizados para navegação em ambientes desconhecidos é a SLAM (Simultaneous Localization and Mapping).
Qual das alternativas a seguir descreve corretamente a técnica SLAM?
Uma técnica que se baseia apenas em sensores de distância para mapear o ambiente.
Um algoritmo que permite ao robô mapear um ambiente enquanto se localiza dentro dele simultaneamente.
Um método que requer conhecimento prévio do ambiente antes de qualquer operação.
Uma abordagem que utiliza apenas dados visuais para navegação.
Qual é a principal função dos sistemas de propulsão nos veículos espaciais?
Controlar a temperatura interna da nave
Gerar energia elétrica para os sistemas a bordo
Prover a força necessária para lançar e manobrar a nave no espaço
Facilitar a comunicação com a Terra
Qual das seguintes afirmacoes descreve corretamente a influência da Revolução Industrial sobre as cidades europeias no século XIX?
As cidades cresceram lentamente, mantendo suas características rurais.
A industrialização levou à urbanização rápida e ao crescimento populacional nas áreas urbanas.
A Revolução Industrial não teve impacto significativo na demografia das cidades.
As cidades se tornaram menos populosas, pois as pessoas preferiam viver no campo.
Qual é o papel da função de ativação em redes neurais?
Transformar os dados de entrada em uma forma que a rede pode processar.
Introduzir não-linearidade no modelo, permitindo que a rede aprenda padrões complexos.
Normalizar os dados de entrada.
Ajustar os pesos das camadas de maneira linear.
Combinar os resultados de diferentes camadas da rede.
Qual foi o nome da primeira missão bem-sucedida da NASA a pousar em outro corpo celeste, e qual corpo celeste foi atingido?
Qual a diferença entre bagging e boosting?
Bagging treina os modelos de forma sequencial, enquanto boosting os treina em paralelo.
Bagging foca em aumentar a precisão do modelo, enquanto boosting foca em reduzir a variância.
Bagging reduz a variância, enquanto boosting melhora a precisão combinando modelos fracos.
Bagging é utilizado apenas em problemas de regressão, enquanto boosting é para classificação.
Bagging e boosting são essencialmente a mesma técnica de ensemble.
Qual das alternativas abaixo melhor exemplifica uma estratégia de ciberativismo bem-sucedida?
O uso de bots para aumentar seguidores em campanhas.
A mobilização de pessoas através de petições online e campanhas de hashtag.
Como a IA pode ser aplicada na área de recursos humanos para melhorar os processos seletivos?
Automatizando a triagem de currículos e identificando os candidatos mais qualificados com base em dados.
Desconsiderando as competências dos candidatos e baseando-se apenas em critérios aleatórios.
Eliminando a necessidade de entrevistas e outros processos seletivos.
Ignorando as necessidades de diversidade e inclusão nas contratações.
Nenhuma das alternativas anteriores.