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Qual é a principal diferença entre k-means e k-medoids?
O k-means usa a média das coordenadas dos dados, enquanto o k-medoids usa a mediana.
O k-means é utilizado para dados categóricos, enquanto o k-medoids é usado para dados contínuos.
O k-medoids é mais eficiente para dados de alta dimensionalidade.
O k-means é mais adequado para grandes conjuntos de dados.
O k-medoids usa pontos representativos reais dos clusters, enquanto o k-means usa pontos centrais que podem não existir no conjunto de dados.
A IA simbólica, embora poderosa em termos de lógica e regras claras, falha ao interpretar dados menos estruturados.
A principal limitação da IA simbólica é:
Qual o conceito central da teoria do "Contrato Social" de Jean-Jacques Rousseau?
A sobrevivência do mais forte
A ideia de que a propriedade é um direito natural
A legitimidade do estado se baseia na vontade geral dos cidadãos
A separação entre governo e religião
Qual das seguintes afirmações sobre robótica na agricultura é verdadeira?
Robôs agrícolas não podem ser utilizados em ambientes externos devido a condições climáticas adversas.
Robôs agrícolas podem ser usados para tarefas como plantio, colheita e monitoramento de culturas, aumentando a eficiência e reduzindo a necessidade de trabalho manual.
A robótica na agricultura é uma tecnologia obsoleta que não é mais utilizada nas práticas agrícolas modernas.
Robôs agrícolas não precisam de sensores, pois operam com base em programação fixa.
Da segunda metade da década de 1970 até o começo da década de 1980, a inteligência artificial viveu um período de calmaria, que ficou conhecido como o inverno da inteligência artificial. Quais as causas que levaram a IA a entrar nesse período de calmaria?
De acordo com a Constituição Federal de 1988, Art. 165, § 5º, “A Lei Orçamentária Anual compreenderá: I – o orçamento fiscal referente aos Poderes da União, seus fundos, órgãos e entidades da administração direta e indireta, inclusive fundações instituídas e mantidas pelo poder público e as empresas estatais dependentes; II – o orçamento de investimento das empresas em que a União, direta ou indiretamente, detenha a maioria do capital social com direito a voto; III – o orçamento da seguridade social, abrangendo todas as entidades e órgãos a ela vinculados, da administração direta ou indireta, bem como os fundos e fundações instituídos e mantidos pelo Poder Público”. Considerando o disposto, é possível afirmar que
Grupos de cientistas e grandes corporações de todo o mundo têm buscado desenvolver sistemas computacionais inteligentes capazes de ajudar as pessoas a aprender. As possibilidades, os efeitos e as implicações éticas da aplicação da chamada Inteligência Artificial (IA) na educação são temas que vêm ganhando espaço nos debates na área de tecnologia educacional em todo o mundo. A respeito da adoção de técnicas de IA no processo educacional, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
I. Algoritmos de IA adaptativos podem auxiliar a experiência de aprendizado da pessoa de acordo com o seu perfil.
II. Os sistemas com algoritmos de IA adaptativos analisam respostas anteriores, buscando determinados padrões que possam indicar pontos de dificuldade ou facilidade da pessoa em relação a determinado assunto.
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta.
Como os Sistemas Especialistas podem ser caracterizados?
Reproduzem o conhecimento de um especialista adquirido ao longo dos anos de trabalho
Solucionam problemas que são resolvíveis apenas por pessoas especialistas
Construídos a partir da experiência e do conhecimento de um especialista humano
O construtor do sistema especialista é chamado de engenheiro do conhecimento
Qual dos seguintes exames é usado para diagnosticar a pneumonia?
Ressonância magnética
Tomografia computadorizada
Raio-X do tórax
Ultrassonografia abdominal
Eletrocardiograma
O aprendizado de máquina é um subcampo da ciência da computação que evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e da teoria da aprendizagem computacional. Diante disso, podemos afirmar que:
Pode ser aplicada apenas em conjuntos de dados que contenham conteúdo textual.
Pode ser aplicada em conjuntos de dados que contenham conteúdo multimídia.
Não pode ser aplicada em grandes volumes de dados.
Nenhuma das alternativas.