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Una a la vez: responde la pregunta actual para desbloquear la siguiente.

1. 1/10 Qual o nome do campo da ciência da computação que foca em criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana?

   Internet das Coisas (IoT) Big Data Realidade Virtual (RV) Inteligência Artificial (IA)

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3. 2/10 Qual técnica de IA permite que os sistemas aprendam com dados sem serem explicitamente programados?

   Visão Computacional Robótica Aprendizado de Máquina (Machine Learning) Processamento de Linguagem Natural (PLN)

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5. 3/10 O que são Redes Neurais Artificiais, inspiradas na estrutura do cérebro humano?

   Um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina com camadas interconectadas de 'neurônios'. Software para edição de imagens. Sistemas de recomendação baseados em popularidade. Um tipo de banco de dados.

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7. 4/10 Qual ramo da IA se concentra em permitir que os computadores entendam, interpretem e gerem a linguagem humana?

   IA Simbolica IA Geral Aprendizado por Reforço Processamento de Linguagem Natural (PLN)

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9. 5/10 Um carro autônomo usa qual área da IA para 'ver' e interpretar o ambiente ao seu redor?

   Visão Computacional IA Simbólica Sistemas Especialistas Computação Quântica

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11. 6/10 Qual a diferença entre IA Fraca (ou Estreita) e IA Forte (ou Geral)?

    IA Fraca é mais antiga, IA Forte é a tecnologia atual. Não há diferença, são termos sinônimos. IA Fraca é focada em tarefas específicas, enquanto IA Forte teria capacidade cognitiva humana geral. IA Fraca usa aprendizado supervisionado, IA Forte usa aprendizado não supervisionado.

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13. 7/10 O que é Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning)?

    Um modelo aprende a partir de um conjunto de dados rotulados. Um sistema que aprende a partir de exemplos de um especialista humano. Um modelo aprende a identificar padrões em dados sem rótulos. Um agente aprende a tomar decisões interagindo com um ambiente e recebendo recompensas ou punições.

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15. 8/10 Qual o principal objetivo do 'Deep Learning' (Aprendizado Profundo)?

    Utilizar redes neurais com múltiplas camadas (profundas) para aprender representações complexas dos dados. Criar robôs com inteligência emocional. Desenvolver algoritmos de busca na internet. Automatizar tarefas repetitivas em escritórios.

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17. 9/10 Qual destes é um exemplo de aplicação de IA em nosso dia a dia?

    Assistentes virtuais como Siri e Alexa. Software de edição de texto básico. Calculadoras científicas. Telas de TV antigas.

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19. 10/10 Quais são algumas das preocupações éticas mais discutidas em relação ao avanço da IA?

    Viés algorítmico, privacidade de dados e o futuro do trabalho. A incompatibilidade com sistemas operacionais antigos. O alto custo de desenvolvimento de novas tecnologias. O excesso de calor gerado pelos processadores.

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