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Em relação à concordância verbal dos pronomes de tratamento empregados em redações oficiais, pode-se afirmar que se referem:
A
à segunda pessoa e, portanto, apresentam o verbo, também, sempre na segunda pessoa.
B
à primeira pessoa e, portanto, apresentam o verbo, também, sempre na primeira pessoa.
C
à terceira pessoa e, portanto, apresentam o verbo, também, sempre na terceira pessoa.
D
à segunda pessoa, entretanto, apresentam o verbo sempre na terceira pessoa.
E
à primeira pessoa, entretanto, apresentam o verbo sempre na segunda pessoa.

Em robótica, a programação modular é uma abordagem que oferece benefícios significativos. Qual das alternativas abaixo descreve uma vantagem da programação modular?

A

Aumento da complexidade do sistema.

B

Facilidade de atualização e manutenção de partes específicas do código.

C

Redução da flexibilidade do robô.

D

Necessidade de reescrever todo o código para pequenas alterações.

De que forma a IA pode impactar a análise de dados nas empresas?

A

A IA pode processar grandes volumes de dados em tempo real, fornecendo insights para decisões rápidas e precisas.

B

A IA torna a análise de dados mais demorada e complexa.

C

A IA não tem impacto significativo na análise de dados.

D

A IA não pode ser usada em análise de dados empresariais.

E

Nenhuma das alternativas anteriores.

Para obter melhores resultados com esse modelo você sugere que a definição dele seja feita da alterando o parâmetro:

A
max_depth para 10
B
max_depth para 1
C
max_depth para 4
D
splitter para maximum
E
splitter para None

Qual é o principal benefício de usar simulações computacionais antes da construção física de um robô?

A

Reduzir o tempo de desenvolvimento.

B

Garantir que o robô não precisará de manutenção futura.

C

Evitar todos os custos de fabricação.

D

Testar a estética do design do robô.

Podemos classificar o robô de soldagem quanto às definições de IA como:

A
Pensar como ser humano;
B
Pensar racionalmente;
C
Agir como ser humano;
D
Agir racionalmente;
E
Pensar e agir como um ser humano;

Qual é a principal diferença entre explicabilidade e interpretabilidade em modelos de aprendizado de máquina?

A

Explicabilidade se refere a modelos complexos, enquanto interpretabilidade se aplica a modelos simples.

B

A explicabilidade envolve justificar decisões, enquanto a interpretabilidade se refere a quão fácil um modelo pode ser compreendido.

C

Não há diferença entre explicabilidade e interpretabilidade.

D

Explicabilidade é mais importante do que interpretabilidade.

De maneira simplificada, podemos dizer que a principal diferença entre os modelos de regressão logística e regressão linear é:
A
o tipo treinamento
B
a predição de valores contínuos e discretos
C
vetores de atributos com tamanhos distintos
D
as categorias utilizadas
E
o número de categorias

Sobre as aplicações de IA no setor de transporte, assinale a opção correta:

  1. A Inteligência Artificial tem sido aplicada com frequência no sistema de transporte público das cidades.
  2. Um exemplo de aplicação da IA no setor de transporte são os robôs aptos a oferecer informações a passageiros em estações.
  3. O uso da IA no setor de transporte pode promover possíveis adaptações nos trajetos de usuários baseadas na análise das experiências coletadas.
  4. A Inteligência Artificial ainda está sendo avaliada em relação a sua aplicabilidade no sistema de transporte das cidades.
A
Os itens I e III estão corretos.
B
Os itens II e IV estão corretos.
C
Os itens I e II estão corretos.
D
Os itens III e IV estão corretos.
E
Todos os itens estão corretos.

What is machine learning?

A

Machine learning is a Big Data technology that allows programming in machines.

B

Machine learning or learning is a subfield of Artificial Intelligence that builds algorithms that allow computers to learn to perform tasks from data instead of being programmed in a certain way.

C

Machine learning or machine learning is a programming language to teach new programmers to build their systems in operational environments.

D

Machine learning is a profession in Big Data.

E

Machine learning is a promising proposal for analyzing large volumes of data.