APOL Objetiva 1- Inteligência Artificial - IA

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Questão 1/10 - Inteligência Artificial - IA
Podemos definir projeto como o conjunto de esforços, que durante um período
pré-estabelecido e com recursos limitados, irá produzir um resultado único que atenderá a
determinados padrões de qualidade e especificações. Da definição de projetos podemos
extrair o conceito de restrição tripla. Baseado neste conceito, analise as asserções abaixo:
I. A história da Inteligência Artificial é longa, nas últimas décadas. Mas ainda há muito
trabalho para desenvolvê-la em todo o seu potencial.
PORQUE
II. A IA é uma disciplina multidisciplinar e exigirá avanços diversas áreas como Psicologia,
Linguística, Aprendizado de Máquina, Processamento em Linguagem Natural e
processamento de imagens para aprender como os seres humanos comportam-se e
detectar emoções e analisar expressões e linguagem corporal.
Assinale a alternativa correta:
Nota: 10.0
A A asserção I é Verdadeira e a II é Falsa
B A asserção I é Falsa e a II é Verdadeira
C As duas asserções são verdadeiras e a II complementa a I
Você assinalou essa alternativa (C)
Você acertou!
Gabarito: C. A Inteligência Artificial percorreu um longo caminho nas últimas décadas, mas
ainda há muito trabalho para desenvolvê-la em todo o seu potencial. Por exemplo, dar
senso comum à máquina ou intuição é um componente crítico para permitir que a máquina
aprenda verdadeiramente. Também é necessário desenvolver métodos para detectar
emoções e ações humanas. Por isso, a IA é uma disciplina multidisciplinar e exigirá avanços
em Psicologia, Linguística, Aprendizado de Máquina, Processamento em Linguagem Natural
e processamento de imagens para aprender como os seres humanos comportam-se e
detectar emoções e analisar expressões e linguagem corporal. (Aula 1, Tema 2, pág. 8, item
2.3).
D As duas asserções são verdadeiras, mas não estão relacionadas
E As duas asserções são falsas.
Questão 2/10 - Inteligência Artificial - IA
O aprendizado de máquina é particularmente útil nos casos em que não temos o
conhecimento necessário para formular as regras de um sistema de destino ou onde esse
conhecimento é tácito e não pode ser prontamente transferido (Smola; Vishwanathan,
2014). No ambiente organizacional o aprendizado de máquina pode ser aplicado em vários
setores e tarefas de uma empresa. Pensando nessa aplicação nas organizações, leia
atentamente as afirmações abaixo e marque V para verdadeiro e F para falso:
( ) Com o aprendizado de máquina, a automação de tarefas é uma maneira de retirar
tarefas burocráticas e repetitivas da equipe humana, porém, com aumento de custo por
conta da tecnologia envolvida.
( ) Com o aprendizado de máquina, é possível identificar padrões de comportamento
facilitando o atendimento dos clientes, que passam a ser tratados sempre da mesma forma.
( ) Com o aprendizado de máquina, os algoritmos de aprendizagem podem ser usados para
organizar o grande volume de dados e informações que são utilizados para tomar decisão
na gestão baseada em dados.
( ) Com o aprendizado de máquina, os sistemas aprendem a identificar comportamentos
que fogem do padrão de uma transação normal e, automaticamente, bloqueiam a
transação.
A sequência correta de respostas é:
Nota: 10.0
A V F V F
B F F V V
Você assinalou essa alternativa (B)
Você acertou!
Gabarito: B. A afirmação I é falsa porque com a automação de tarefas gera economia de
custo, e não aumento. A afirmação II é falsa porque o objetivo é personalizar o atendimento
por usuário, respeitando as características, e não tratar todos da mesma forma. (Aula 2,
pág. 12, no TEMA 4).
C V V V F
D F V F V
E V F V V
Questão 3/10 - Inteligência Artificial - IA
A aprendizagem de máquina pode ser dívida em paradigmas, sendo um dos mais utilizados
é o conexionista, que pode ser abordado por meio das redes neurais e deep learning.
Revisando o conceito de redes neurais, podemos afirmar:
Nota: 10.0
A As RNA (rede neural artificial) são inspiradas no cérebro e compostas de
neurônios artificiais interconectados capazes de fazer cálculos em suas
entradas.
Você assinalou essa alternativa (A)
Você acertou!
Gabarito: A. As redes neurais apresentam certas características exclusivas de sistemas
biológicos, pois são baseadas no paradigma conexionista. Os dados de entrada ativam os
neurônios na primeira camada da rede, cuja saída é a entrada para a segunda camada de
neurônios na rede. Da mesma forma, cada camada passa sua saída para a próxima camada
e a última camada gera o resultado. Camadas entre as camadas de entrada e saída são
chamadas de camadas ocultas. Quando uma RNA é usada como classificador, a camada de
saída gera a categoria final de classificação. Os classificadores de RNA são baseados no
perceptron. (Aula 2, Tema 3, pág. 8)
B Em uma rede neural, os dados de entrada ativam os neurônios na primeira camada
da rede, onde ocorre todo o processamento.
C Em uma rede neural, os dados de entrada ativam os neurônios da próxima camada
da rede, e assim por diante, até o final da rede, onde ocorre todo o processamento.
D Quando uma RNA (rede neural artificial) é usada como classificador, a camada de
entrada gera a categoria de classificação, que pode ainda ser alterada até o final da
rede.
E A primeira camada de uma rede neural artificial é chamada de classificador e é
baseada no perceptron.
Questão 4/10 - Inteligência Artificial - IA
A teoria de Aprendizagem de Máquina (machine learning) é baseada nos princípios do
aprendizado indutivo da IA, ou seja, modelos são determinados por meio de um conjunto de
dados ou representações de experiências (Peres et al., 2012). Baseado neste conceito,
analise as asserções abaixo:
I. Normalmente, o aprendizado indutivo é implementado por algoritmos que processam um
conjunto de dados e extraem um modelo capaz de explicar ou representar os dados sob
algum aspecto.
PORQUE
II. Aprendizado de Máquina indutivo é uma subárea secundária da inteligência Artificial, pois
a capacidade de aprender só ocorre após a máquina estar configurada e padronizada para
o negócio foco da empresa.
Assinale a alternativa correta:
Nota: 10.0
A A asserção I é Verdadeira e a II é Falsa
Você assinalou essa alternativa (A)
Você acertou!
Gabarito: A. A afirmação II é falsa porque o Aprendizado de Máquina é uma subárea de
pesquisa muito importante em inteligência Artificial – IA – pois a capacidade de aprender é
essencial para um comportamento inteligente. AM é o estudo métodos computacionais para
adquirir novos conhecimentos, novas habilidades e novos meios de organizar o
conhecimento já existente. (Aula 2, pág. 6, TEMA 2).
B A asserção I é Falsa e a II é Verdadeira
C As duas asserções são verdadeiras e a II complementa a I
D As duas asserções são verdadeiras, mas não estão relacionadas
E As duas asserções são falsas.
Questão 5/10 - Inteligência Artificial - IA
A necessidade do uso de dados em uma organização é muito antiga, porém, a queda
drástica no custo das tecnologias desde os anos 1990 tornou mais fácil para as empresas
coletar, armazenar e analisar dados para ajudá-las em processos decisórios. O Big Data
surgiu como um novo paradigma digital em apoio às empresas. Pensando no objetivo do
Big Data, leia atentamente as afirmações abaixo e marque V para verdadeiro e F para falso:
( ) Em termos básicos, Big Data refere-se ao montante de dados criados pelos
fornecedores de matéria prima de uma empresa, com o objetivo de ajudar na coleta,
gerenciamento e execução dos processos de produção.
( ) Em termos básicos, Big Data refere-se a grandes conjuntos de dados, diversos em
fontes e tipos criados rapidamente, resultando em maiores desafios para coletar, gerenciar
e processá-los por meio de sistemas e recursos tradicionais.
( ) Não há uma diferença significativa entre o Big Data e os dados tradicionais, pois, a
mudança está relacionada, basicamente, ao volume de dados.
( ) Há uma diferença significativa entre o Big Data e os dados tradicionais, ou seja, a
mudança de dados transacionais estruturados para dados comportamentais não
estruturados.
Asequência correta de respostas é:
Nota: 10.0
A V F V F
B F F V V
C V V V F
D F V F V
Você assinalou essa alternativa (D)
Você acertou!
Gabarito: D. Em termos básicos, Big Data refere-se a grandes conjuntos de dados, diversos
em fontes e tipos criados rapidamente, resultando em maiores desafios para coletar,
gerenciar e processá-los por meio de sistemas e recursos tradicionais. Há uma diferença
significativa entre o Big Data e os dados tradicionais, ou seja, a mudança de dados
transacionais estruturados para dados comportamentais não estruturados. (Aula 2, pág. 3,
no TEMA 1).
E V F V V
Questão 6/10 - Inteligência Artificial - IA
O termo Inteligência Artificial é originário da área da ciência da computação, mas, com o
avanço da capacidade de processamento dos computadores, a Inteligência Artificial (IA)
tem sido utilizada em diversos campos. Pensando no objetivo da Inteligência Artificial, leia
atentamente as afirmações abaixo e marque V para verdadeiro e F para falso:
( ) O principal objetivo da IA é dotar de inteligência as máquinas.
( ) Inteligência Artificial tem como objetivo ser o estudo de como fazer computadores
realizarem coisas que os humanos possuem alguma dificuldade em realizar.
( ) Inteligência Artificial tem como objetivo ser a ciência de se produzir máquinas
inteligentes.
( ) Inteligência Artificial tem como objetivo ser o estudo de como fazer computadores
realizarem coisas que, atualmente, os humanos fazem melhor.
A sequência correta de respostas é:
Nota: 10.0
A V F V F
B F F V V
C V V V F
D F V F V
E V F V V
Você assinalou essa alternativa (E)
Você acertou!
Gabarito: E. Sendo assim, Inteligência Artificial (IA) é a inteligência exibida por máquinas, é
dotar de inteligências as máquinas. Apesar de haver diversos conceitos para o termo, a
definição mais intuitiva e pioneira é a que a define como “a ciência de se produzir máquinas
inteligentes” (McCarthy, 2007) ou, ademais, “o estudo de como fazer computadores
realizarem coisas que, atualmente, os humanos fazem melhor” (Rich; Knight, 1994). (Aula 1,
pág. 3, no TEMA 1).
Questão 7/10 - Inteligência Artificial - IA
Um exemplo da geração de conhecimento devido ao gerenciamento de dados pode ser
encontrado na indústria automotiva (Johanson et al., 2014; Schulze et al., 2015), onde
veículos conectados geram dados que ajudam a estabelecer serviços de manutenção
preventiva, segurança ativa e suporte de veículos autônomos. Para viabilizar o
gerenciamento de dados, uma das técnicas utilizadas é o data mining. Revisando o conceito
de data mining, podemos afirmar:
Nota: 10.0
A Data Mining, ou mineração de dados, é o processo de explorar grandes
quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de
associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos
sistemáticos entre variáveis.
Você assinalou essa alternativa (A)
Você acertou!
Gabarito: A. Data mining significa mineração de dados, por isso, as afirmações B, C e E são
falsas. A letra D é falsa porque o objetivo da mineração de dados é detectar padrões
consistentes e relacionamentos sistemáticos entre os dados. (Aula 3, Tema 2, no rodapé da
pág. 6).
B Data Mining, ou coleta de dados, consiste em processar grandes quantidades de
dados gerando relatórios com informações relevantes para a tomada de decisão.
C Data Mining, ou coleta de dados, é o processo de organizar grandes quantidades
de dados de forma a facilitar o acesso e uso dos gestores.
D Data Mining, ou mineração de dados, é o processo de armazenar, coletar e utilizar
grandes quantidades rapidamente para melhorar a competitividade das
organizações.
E Data Mining, ou conhecimento dos dados, consiste em, a partir de grandes
quantidades de dados, ensinar a máquina a como tomar decisões assertivas para o
negócio da organização.
Questão 8/10 - Inteligência Artificial - IA
O uso da Inteligência Artificial nas organizações é algo inevitável, porém, a capacidade de
aprendizagem por máquina de forma automática revela aspetos associados à regulação e à
capacidade de controle entre homem e máquina. O impacto pode ser visto nos novos
modelos de negócio que estão sendo criados, colocando em risco os empregos tradicionais.
Pensando nas consequências do uso massivo da Inteligência Artificial nas organizações,
leia atentamente as afirmações abaixo e marque V para verdadeiro e F para falso:
( ) No trabalho que envolve conhecimento, a colaboração é essencial para resolver
problemas e, quanto mais complexa for a tarefa, mais as soluções precisam ser
desenvolvidas por meio da Inteligência Artificial, pois a agilidade é maior.
( ) A aplicação da Inteligência Artificial altera a produção de valor, o formato e a forma de
executar projetos de informação e recursos.
( ) O trabalho que envolve conhecimento refere-se às capacidades de resolução de
problemas e à capacidade de interpretar criativamente e se ajustar a novos desafios, o que
é facilmente absorvido pelas máquinas através da Inteligência Artificial.
( ) Os consultores são trabalhadores do conhecimento que prestam serviços que não
podem ser facilmente armazenados em um banco de dados ou alimentados em sistemas de
IA (Inteligência Artificial).
A sequência correta de respostas é:
Nota: 10.0
A V F V F
B F F V V
C V V V F
D F V F V
Você assinalou essa alternativa (D)
Você acertou!
Gabarito: D. A afirmação I é falsa porque o trabalho que envolve conhecimento é melhor
desempenhado pelos humanos, pois não é facilmente ensinado para as máquinas. A
firmação III é falsa porque todos trabalho que envolve criatividade e resolução de
problemas, envolve uma aprendizagem de máquina muito complexa, por isso não melhor
executados pelos humanos. (Aula 3, págs. 3 e 4, no TEMA 1).
E V F V V
Questão 9/10 - Inteligência Artificial - IA
A Inteligência Artificial é uma tecnologia de uso geral que têm significativas implicações
sociais, econômicas e políticas. Semelhante ao motor a vapor ou à tecnologia elétrica, a IA
terá impactos transformacionais em muitos aspectos da vida dos seres humanos. Os
campos de estudos e variedade de aplicações da IA são amplos, como reconhecimento de
padrões, sistemas especialistas de conhecimento, robôs inteligentes, aprendizado, jogos,
compreensão da linguagem natural dentre outros
Analisando o campo de estudo de reconhecimento de padrões, podemos afirmar:
Nota: 10.0
A O campo de estudo de reconhecimento de padrões pode ser considerado o
mais básico e mais importante da Inteligência Artificial, pois permite que os
computadores entendam as coisas ao seu redor, para que nossa comunicação
com o computador seja mais natural e conveniente.
Você assinalou essa alternativa (A)
Você acertou!
Gabarito: A. O reconhecimento de padrões pode ser considerado a disciplina mais básica
e mais importante da Inteligência Artificial, pois o reconhecimento de padrões permite que
nossa comunicação com o computador seja mais natural e conveniente, incluindo
reconhecimento de caracteres (leitura), reconhecimento de fala (audição), síntese de fala
(fala), compreensão de linguagem natural e reconhecimento de padrões de computador.
(Aula 1, Tema 3, pág. 10)
B O campo de estudo de reconhecimento de padrões pode ser considerado o mais
complexo e subjetivo da Inteligência Artificial, onde as atuais formas de padrão de
comunicação com máquinas envolvem mouse e teclados, ou um conjunto de
comandos verbais específicos.
C O campo de estudo de reconhecimento de padrões pode ser considerado o mais
básico e mais importante da Inteligência Artificial, pois permite que os seres
humanos entendam como os computadores se organizam e pensam.
D O campo de estudo de reconhecimento de padrões pode ser considerado o mais
importante da Inteligência Artificial, pois permite padronizar a forma de
comunicação entre os computadores e os periféricos.
E O campo de estudo de reconhecimento de padrões pode ser considerado o mais
complexo da Inteligência Artificial porque o design centrado no ser humano está
tentando se afastar do paradigma atual em que uma máquinasimplesmente
responde a comandos fornecidos a partir de um teclado, mouse ou simples
comandos verbais.
Questão 10/10 - Inteligência Artificial - IA
Muitas organizações têm realizado investimentos significativos no domínio da Inteligência
Artificial, mas nenhuma com o histórico da IBM, que se destaca na área desde 2014,
quando lançou o Watson, que é uma plataforma de inteligência artificial que se encontra
hoje disponível como serviço na nuvem.
Revisando o caso Watson, da IBM, analise as afirmações a seguir:
I. O Watson é um sistema de computador capaz de analisar questões em linguagem natural
com rapidez.
II. O Watson utiliza técnicas de aprendizagem de máquina, recuperação da informação,
processamento de linguagem natural, entre outras para analisar questões em linguagem
natural.
III. O Watson foi criado baseado em uma arquitetura que permite acomodar diversas
técnicas existentes da IA (inteligência artificial) para abordar não apenas um problema, mas
adaptar-se a muitos domínios.
São corretas:
Nota: 10.0
A Apenas II
B I e II
C I e III
D II e III
E I, II, III
Você assinalou essa alternativa (E)
Você acertou!
Gabarito E. Todas as afirmações são verdadeiras, conforme explicado no TEMA 5. (Aula 2,
TEMA 5, pág.15).
Questão 1/10 - Inteligência Artificial - IA
O aprendizado de máquina é particularmente útil nos casos em que não temos o
conhecimento necessário para formular as regras de um sistema de destino ou onde esse
conhecimento é tácito e não pode ser prontamente transferido (Smola; Vishwanathan,
2014). No ambiente organizacional o aprendizado de máquina pode ser aplicado em vários
setores e tarefas de uma empresa. Pensando nessa aplicação nas organizações, leia
atentamente as afirmações abaixo e marque V para verdadeiro e F para falso:
( ) Com o aprendizado de máquina, a automação de tarefas é uma maneira de retirar
tarefas burocráticas e repetitivas da equipe humana, porém, com aumento de custo por
conta da tecnologia envolvida.
( ) Com o aprendizado de máquina, é possível identificar padrões de comportamento
facilitando o atendimento dos clientes, que passam a ser tratados sempre da mesma forma.
( ) Com o aprendizado de máquina, os algoritmos de aprendizagem podem ser usados para
organizar o grande volume de dados e informações que são utilizados para tomar decisão
na gestão baseada em dados.
( ) Com o aprendizado de máquina, os sistemas aprendem a identificar comportamentos
que fogem do padrão de uma transação normal e, automaticamente, bloqueiam a
transação.
A sequência correta de respostas é:
Nota: 10.0
A V F V F
B F F V V
Você assinalou essa alternativa (B)
Você acertou!
Gabarito: B. A afirmação I é falsa porque com a automação de tarefas gera economia de
custo, e não aumento. A afirmação II é falsa porque o objetivo é personalizar o atendimento
por usuário, respeitando as características, e não tratar todos da mesma forma. (Aula 2,
pág. 12, no TEMA 4).
C V V V F
D F V F V
E V F V V
Questão 2/10 - Inteligência Artificial - IA
A Inteligência Artificial é uma tecnologia de uso geral que têm significativas implicações
sociais, econômicas e políticas. Semelhante ao motor a vapor ou à tecnologia elétrica, a IA
terá impactos transformacionais em muitos aspectos da vida dos seres humanos. Os
campos de estudos e variedade de aplicações da IA são amplos, como reconhecimento de
padrões, sistemas especialistas de conhecimento, robôs inteligentes, aprendizado, jogos,
compreensão da linguagem natural dentre outros
Analisando o campo de estudo de reconhecimento de padrões, podemos afirmar:
Nota: 10.0
A O campo de estudo de reconhecimento de padrões pode ser considerado o
mais básico e mais importante da Inteligência Artificial, pois permite que os
computadores entendam as coisas ao seu redor, para que nossa comunicação
com o computador seja mais natural e conveniente.
Você assinalou essa alternativa (A)
Você acertou!
Gabarito: A. O reconhecimento de padrões pode ser considerado a disciplina mais básica
e mais importante da Inteligência Artificial, pois o reconhecimento de padrões permite que
nossa comunicação com o computador seja mais natural e conveniente, incluindo
reconhecimento de caracteres (leitura), reconhecimento de fala (audição), síntese de fala
(fala), compreensão de linguagem natural e reconhecimento de padrões de computador.
(Aula 1, Tema 3, pág. 10)
B O campo de estudo de reconhecimento de padrões pode ser considerado o mais
complexo e subjetivo da Inteligência Artificial, onde as atuais formas de padrão de
comunicação com máquinas envolvem mouse e teclados, ou um conjunto de
comandos verbais específicos.
C O campo de estudo de reconhecimento de padrões pode ser considerado o mais
básico e mais importante da Inteligência Artificial, pois permite que os seres
humanos entendam como os computadores se organizam e pensam.
D O campo de estudo de reconhecimento de padrões pode ser considerado o mais
importante da Inteligência Artificial, pois permite padronizar a forma de
comunicação entre os computadores e os periféricos.
E O campo de estudo de reconhecimento de padrões pode ser considerado o mais
complexo da Inteligência Artificial porque o design centrado no ser humano está
tentando se afastar do paradigma atual em que uma máquina simplesmente
responde a comandos fornecidos a partir de um teclado, mouse ou simples
comandos verbais.
Questão 3/10 - Inteligência Artificial - IA
A aprendizagem de máquina pode ser dívida em paradigmas, sendo um dos mais utilizados
é o conexionista, que pode ser abordado por meio das redes neurais e deep learning.
Revisando o conceito de redes neurais, podemos afirmar:
Nota: 10.0
A As RNA (rede neural artificial) são inspiradas no cérebro e compostas de
neurônios artificiais interconectados capazes de fazer cálculos em suas
entradas.
Você assinalou essa alternativa (A)
Você acertou!
Gabarito: A. As redes neurais apresentam certas características exclusivas de sistemas
biológicos, pois são baseadas no paradigma conexionista. Os dados de entrada ativam os
neurônios na primeira camada da rede, cuja saída é a entrada para a segunda camada de
neurônios na rede. Da mesma forma, cada camada passa sua saída para a próxima camada
e a última camada gera o resultado. Camadas entre as camadas de entrada e saída são
chamadas de camadas ocultas. Quando uma RNA é usada como classificador, a camada de
saída gera a categoria final de classificação. Os classificadores de RNA são baseados no
perceptron. (Aula 2, Tema 3, pág. 8)
B Em uma rede neural, os dados de entrada ativam os neurônios na primeira camada
da rede, onde ocorre todo o processamento.
C Em uma rede neural, os dados de entrada ativam os neurônios da próxima camada
da rede, e assim por diante, até o final da rede, onde ocorre todo o processamento.
D Quando uma RNA (rede neural artificial) é usada como classificador, a camada de
entrada gera a categoria de classificação, que pode ainda ser alterada até o final da
rede.
E A primeira camada de uma rede neural artificial é chamada de classificador e é
baseada no perceptron.
Questão 4/10 - Inteligência Artificial - IA
Um exemplo da geração de conhecimento devido ao gerenciamento de dados pode ser
encontrado na indústria automotiva (Johanson et al., 2014; Schulze et al., 2015), onde
veículos conectados geram dados que ajudam a estabelecer serviços de manutenção
preventiva, segurança ativa e suporte de veículos autônomos. Para viabilizar o
gerenciamento de dados, uma das técnicas utilizadas é o data mining. Revisando o conceito
de data mining, podemos afirmar:
Nota: 10.0
A Data Mining, ou mineração de dados, é o processo de explorar grandes
quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de
associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos
sistemáticos entre variáveis.
Você assinalou essa alternativa (A)
Você acertou!
Gabarito: A. Data mining significa mineração de dados, por isso, as afirmações B, C e E são
falsas. A letra D é falsa porque o objetivo da mineração de dados édetectar padrões
consistentes e relacionamentos sistemáticos entre os dados. (Aula 3, Tema 2, no rodapé da
pág. 6).
B Data Mining, ou coleta de dados, consiste em processar grandes quantidades de
dados gerando relatórios com informações relevantes para a tomada de decisão.
C Data Mining, ou coleta de dados, é o processo de organizar grandes quantidades
de dados de forma a facilitar o acesso e uso dos gestores.
D Data Mining, ou mineração de dados, é o processo de armazenar, coletar e utilizar
grandes quantidades rapidamente para melhorar a competitividade das
organizações.
E Data Mining, ou conhecimento dos dados, consiste em, a partir de grandes
quantidades de dados, ensinar a máquina a como tomar decisões assertivas para o
negócio da organização.
Questão 5/10 - Inteligência Artificial - IA
O termo Inteligência Artificial é originário da área da ciência da computação, mas, com o
avanço da capacidade de processamento dos computadores, a Inteligência Artificial (IA)
tem sido utilizada em diversos campos. Pensando no objetivo da Inteligência Artificial, leia
atentamente as afirmações abaixo e marque V para verdadeiro e F para falso:
( ) O principal objetivo da IA é dotar de inteligência as máquinas.
( ) Inteligência Artificial tem como objetivo ser o estudo de como fazer computadores
realizarem coisas que os humanos possuem alguma dificuldade em realizar.
( ) Inteligência Artificial tem como objetivo ser a ciência de se produzir máquinas
inteligentes.
( ) Inteligência Artificial tem como objetivo ser o estudo de como fazer computadores
realizarem coisas que, atualmente, os humanos fazem melhor.
A sequência correta de respostas é:
Nota: 10.0
A V F V F
B F F V V
C V V V F
D F V F V
E V F V V
Você assinalou essa alternativa (E)
Você acertou!
Gabarito: E. Sendo assim, Inteligência Artificial (IA) é a inteligência exibida por máquinas, é
dotar de inteligências as máquinas. Apesar de haver diversos conceitos para o termo, a
definição mais intuitiva e pioneira é a que a define como “a ciência de se produzir máquinas
inteligentes” (McCarthy, 2007) ou, ademais, “o estudo de como fazer computadores
realizarem coisas que, atualmente, os humanos fazem melhor” (Rich; Knight, 1994). (Aula 1,
pág. 3, no TEMA 1).
Questão 6/10 - Inteligência Artificial - IA
A teoria de Aprendizagem de Máquina (machine learning) é baseada nos princípios do
aprendizado indutivo da IA, ou seja, modelos são determinados por meio de um conjunto de
dados ou representações de experiências (Peres et al., 2012). Baseado neste conceito,
analise as asserções abaixo:
I. Normalmente, o aprendizado indutivo é implementado por algoritmos que processam um
conjunto de dados e extraem um modelo capaz de explicar ou representar os dados sob
algum aspecto.
PORQUE
II. Aprendizado de Máquina indutivo é uma subárea secundária da inteligência Artificial, pois
a capacidade de aprender só ocorre após a máquina estar configurada e padronizada para
o negócio foco da empresa.
Assinale a alternativa correta:
Nota: 10.0
A A asserção I é Verdadeira e a II é Falsa
Você assinalou essa alternativa (A)
Você acertou!
Gabarito: A. A afirmação II é falsa porque o Aprendizado de Máquina é uma subárea de
pesquisa muito importante em inteligência Artificial – IA – pois a capacidade de aprender é
essencial para um comportamento inteligente. AM é o estudo métodos computacionais para
adquirir novos conhecimentos, novas habilidades e novos meios de organizar o
conhecimento já existente. (Aula 2, pág. 6, TEMA 2).
B A asserção I é Falsa e a II é Verdadeira
C As duas asserções são verdadeiras e a II complementa a I
D As duas asserções são verdadeiras, mas não estão relacionadas
E As duas asserções são falsas.
Questão 7/10 - Inteligência Artificial - IA
Podemos definir projeto como o conjunto de esforços, que durante um período
pré-estabelecido e com recursos limitados, irá produzir um resultado único que atenderá a
determinados padrões de qualidade e especificações. Da definição de projetos podemos
extrair o conceito de restrição tripla. Baseado neste conceito, analise as asserções abaixo:
I. A história da Inteligência Artificial é longa, nas últimas décadas. Mas ainda há muito
trabalho para desenvolvê-la em todo o seu potencial.
PORQUE
II. A IA é uma disciplina multidisciplinar e exigirá avanços diversas áreas como Psicologia,
Linguística, Aprendizado de Máquina, Processamento em Linguagem Natural e
processamento de imagens para aprender como os seres humanos comportam-se e
detectar emoções e analisar expressões e linguagem corporal.
Assinale a alternativa correta:
Nota: 10.0
A A asserção I é Verdadeira e a II é Falsa
B A asserção I é Falsa e a II é Verdadeira
C As duas asserções são verdadeiras e a II complementa a I
Você assinalou essa alternativa (C)
Você acertou!
Gabarito: C. A Inteligência Artificial percorreu um longo caminho nas últimas décadas, mas
ainda há muito trabalho para desenvolvê-la em todo o seu potencial. Por exemplo, dar
senso comum à máquina ou intuição é um componente crítico para permitir que a máquina
aprenda verdadeiramente. Também é necessário desenvolver métodos para detectar
emoções e ações humanas. Por isso, a IA é uma disciplina multidisciplinar e exigirá avanços
em Psicologia, Linguística, Aprendizado de Máquina, Processamento em Linguagem Natural
e processamento de imagens para aprender como os seres humanos comportam-se e
detectar emoções e analisar expressões e linguagem corporal. (Aula 1, Tema 2, pág. 8, item
2.3).
D As duas asserções são verdadeiras, mas não estão relacionadas
E As duas asserções são falsas.
Questão 8/10 - Inteligência Artificial - IA
A necessidade do uso de dados em uma organização é muito antiga, porém, a queda
drástica no custo das tecnologias desde os anos 1990 tornou mais fácil para as empresas
coletar, armazenar e analisar dados para ajudá-las em processos decisórios. O Big Data
surgiu como um novo paradigma digital em apoio às empresas. Pensando no objetivo do
Big Data, leia atentamente as afirmações abaixo e marque V para verdadeiro e F para falso:
( ) Em termos básicos, Big Data refere-se ao montante de dados criados pelos
fornecedores de matéria prima de uma empresa, com o objetivo de ajudar na coleta,
gerenciamento e execução dos processos de produção.
( ) Em termos básicos, Big Data refere-se a grandes conjuntos de dados, diversos em
fontes e tipos criados rapidamente, resultando em maiores desafios para coletar, gerenciar
e processá-los por meio de sistemas e recursos tradicionais.
( ) Não há uma diferença significativa entre o Big Data e os dados tradicionais, pois, a
mudança está relacionada, basicamente, ao volume de dados.
( ) Há uma diferença significativa entre o Big Data e os dados tradicionais, ou seja, a
mudança de dados transacionais estruturados para dados comportamentais não
estruturados.
A sequência correta de respostas é:
Nota: 10.0
A V F V F
B F F V V
C V V V F
D F V F V
Você assinalou essa alternativa (D)
Você acertou!
Gabarito: D. Em termos básicos, Big Data refere-se a grandes conjuntos de dados, diversos
em fontes e tipos criados rapidamente, resultando em maiores desafios para coletar,
gerenciar e processá-los por meio de sistemas e recursos tradicionais. Há uma diferença
significativa entre o Big Data e os dados tradicionais, ou seja, a mudança de dados
transacionais estruturados para dados comportamentais não estruturados. (Aula 2, pág. 3,
no TEMA 1).
E V F V V
Questão 9/10 - Inteligência Artificial - IA
Representação do conhecimento é o estudo da localização da linguagem na qual o
conhecimento pode ser codificado e usado por uma máquina. A integração da busca da
informação e da representação do conhecimento é considerada o núcleo principal da
Inteligência Artificial. Pensando em como a máquina codifica e usa o conhecimento, leia
atentamente as afirmações abaixo e marque V para verdadeiro e F para falso:
( ) A máquina precisa ser ensinada a resolver os problemas através do Big Data.
( ) A máquina precisa ler as informaçõese estudar o conhecimento para tentar resolver o
problema, que só será possível se o conhecimento estiver armazenado.
( ) A máquina precisa identificar e adquirir o conhecimento necessário para o problema..
( ) A máquina precisa selecionar a linguagem para codificar o conhecimento e usar a
linguagem para representar o conhecimento.
A sequência correta de respostas é:
Nota: 0.0Você não pontuou essa questão
A V F V F
B F F V V
Gabarito: B. A afirmação I é falsa porque o Big Data é o tratamento de um grande volume de
informações, mas não é ele em si que ensina a máquina a reconhecer o conhecimento. A
afirmação II é falsa porque a máquina não lê informações e estuda conhecimento, ela
codifica e processa informações. (Aula 3, pág. 8, no TEMA 3).
C V V V F
D F V F V
Você assinalou essa alternativa (D)
E V F V V
Questão 10/10 - Inteligência Artificial - IA
Muitas organizações têm realizado investimentos significativos no domínio da Inteligência
Artificial, mas nenhuma com o histórico da IBM, que se destaca na área desde 2014,
quando lançou o Watson, que é uma plataforma de inteligência artificial que se encontra
hoje disponível como serviço na nuvem.
Revisando o caso Watson, da IBM, analise as afirmações a seguir:
I. O Watson é um sistema de computador capaz de analisar questões em linguagem natural
com rapidez.
II. O Watson utiliza técnicas de aprendizagem de máquina, recuperação da informação,
processamento de linguagem natural, entre outras para analisar questões em linguagem
natural.
III. O Watson foi criado baseado em uma arquitetura que permite acomodar diversas
técnicas existentes da IA (inteligência artificial) para abordar não apenas um problema, mas
adaptar-se a muitos domínios.
São corretas:
Nota: 10.0
A Apenas II
B I e II
C I e III
D II e III
E I, II, III
Você assinalou essa alternativa (E)
Você acertou!
Gabarito E. Todas as afirmações são verdadeiras, conforme explicado no TEMA 5. (Aula 2,
TEMA 5, pág.15).
Questão 1/10 - Inteligência Artificial - IA
A aprendizagem de máquina pode ser dívida em paradigmas, sendo um dos mais utilizados
é o conexionista, que pode ser abordado por meio das redes neurais e deep learning.
Revisando o conceito de redes neurais, podemos afirmar:
Nota: 10.0
A As RNA (rede neural artificial) são inspiradas no cérebro e compostas de
neurônios artificiais interconectados capazes de fazer cálculos em suas
entradas.
Você assinalou essa alternativa (A)
Você acertou!
Gabarito: A. As redes neurais apresentam certas características exclusivas de sistemas
biológicos, pois são baseadas no paradigma conexionista. Os dados de entrada ativam os
neurônios na primeira camada da rede, cuja saída é a entrada para a segunda camada de
neurônios na rede. Da mesma forma, cada camada passa sua saída para a próxima camada
e a última camada gera o resultado. Camadas entre as camadas de entrada e saída são
chamadas de camadas ocultas. Quando uma RNA é usada como classificador, a camada de
saída gera a categoria final de classificação. Os classificadores de RNA são baseados no
perceptron. (Aula 2, Tema 3, pág. 8)
B Em uma rede neural, os dados de entrada ativam os neurônios na primeira camada
da rede, onde ocorre todo o processamento.
C Em uma rede neural, os dados de entrada ativam os neurônios da próxima camada
da rede, e assim por diante, até o final da rede, onde ocorre todo o processamento.
D Quando uma RNA (rede neural artificial) é usada como classificador, a camada de
entrada gera a categoria de classificação, que pode ainda ser alterada até o final da
rede.
E A primeira camada de uma rede neural artificial é chamada de classificador e é
baseada no perceptron.
Questão 2/10 - Inteligência Artificial - IA
A teoria de Aprendizagem de Máquina (machine learning) é baseada nos princípios do
aprendizado indutivo da IA, ou seja, modelos são determinados por meio de um conjunto de
dados ou representações de experiências (Peres et al., 2012). Baseado neste conceito,
analise as asserções abaixo:
I. Normalmente, o aprendizado indutivo é implementado por algoritmos que processam um
conjunto de dados e extraem um modelo capaz de explicar ou representar os dados sob
algum aspecto.
PORQUE
II. Aprendizado de Máquina indutivo é uma subárea secundária da inteligência Artificial, pois
a capacidade de aprender só ocorre após a máquina estar configurada e padronizada para
o negócio foco da empresa.
Assinale a alternativa correta:
Nota: 10.0
A A asserção I é Verdadeira e a II é Falsa
Você assinalou essa alternativa (A)
Você acertou!
Gabarito: A. A afirmação II é falsa porque o Aprendizado de Máquina é uma subárea de
pesquisa muito importante em inteligência Artificial – IA – pois a capacidade de aprender é
essencial para um comportamento inteligente. AM é o estudo métodos computacionais para
adquirir novos conhecimentos, novas habilidades e novos meios de organizar o
conhecimento já existente. (Aula 2, pág. 6, TEMA 2).
B A asserção I é Falsa e a II é Verdadeira
C As duas asserções são verdadeiras e a II complementa a I
D As duas asserções são verdadeiras, mas não estão relacionadas
E As duas asserções são falsas.
Questão 3/10 - Inteligência Artificial - IA
O uso da Inteligência Artificial nas organizações é algo inevitável, porém, a capacidade de
aprendizagem por máquina de forma automática revela aspetos associados à regulação e à
capacidade de controle entre homem e máquina. O impacto pode ser visto nos novos
modelos de negócio que estão sendo criados, colocando em risco os empregos tradicionais.
Pensando nas consequências do uso massivo da Inteligência Artificial nas organizações,
leia atentamente as afirmações abaixo e marque V para verdadeiro e F para falso:
( ) No trabalho que envolve conhecimento, a colaboração é essencial para resolver
problemas e, quanto mais complexa for a tarefa, mais as soluções precisam ser
desenvolvidas por meio da Inteligência Artificial, pois a agilidade é maior.
( ) A aplicação da Inteligência Artificial altera a produção de valor, o formato e a forma de
executar projetos de informação e recursos.
( ) O trabalho que envolve conhecimento refere-se às capacidades de resolução de
problemas e à capacidade de interpretar criativamente e se ajustar a novos desafios, o que
é facilmente absorvido pelas máquinas através da Inteligência Artificial.
( ) Os consultores são trabalhadores do conhecimento que prestam serviços que não
podem ser facilmente armazenados em um banco de dados ou alimentados em sistemas de
IA (Inteligência Artificial).
A sequência correta de respostas é:
Nota: 10.0
A V F V F
B F F V V
C V V V F
D F V F V
Você assinalou essa alternativa (D)
Você acertou!
Gabarito: D. A afirmação I é falsa porque o trabalho que envolve conhecimento é melhor
desempenhado pelos humanos, pois não é facilmente ensinado para as máquinas. A
firmação III é falsa porque todos trabalho que envolve criatividade e resolução de
problemas, envolve uma aprendizagem de máquina muito complexa, por isso não melhor
executados pelos humanos. (Aula 3, págs. 3 e 4, no TEMA 1).
E V F V V
Questão 4/10 - Inteligência Artificial - IA
Podemos definir projeto como o conjunto de esforços, que durante um período
pré-estabelecido e com recursos limitados, irá produzir um resultado único que atenderá a
determinados padrões de qualidade e especificações. Da definição de projetos podemos
extrair o conceito de restrição tripla. Baseado neste conceito, analise as asserções abaixo:
I. A história da Inteligência Artificial é longa, nas últimas décadas. Mas ainda há muito
trabalho para desenvolvê-la em todo o seu potencial.
PORQUE
II. A IA é uma disciplina multidisciplinar e exigirá avanços diversas áreas como Psicologia,
Linguística, Aprendizado de Máquina, Processamento em Linguagem Natural e
processamento de imagens para aprender como os seres humanos comportam-se e
detectar emoções e analisar expressões e linguagem corporal.
Assinale a alternativa correta:
Nota: 10.0
A A asserção I é Verdadeira e a II é Falsa
B A asserção I é Falsa ea II é Verdadeira
C As duas asserções são verdadeiras e a II complementa a I
Você assinalou essa alternativa (C)
Você acertou!
Gabarito: C. A Inteligência Artificial percorreu um longo caminho nas últimas décadas, mas
ainda há muito trabalho para desenvolvê-la em todo o seu potencial. Por exemplo, dar
senso comum à máquina ou intuição é um componente crítico para permitir que a máquina
aprenda verdadeiramente. Também é necessário desenvolver métodos para detectar
emoções e ações humanas. Por isso, a IA é uma disciplina multidisciplinar e exigirá avanços
em Psicologia, Linguística, Aprendizado de Máquina, Processamento em Linguagem Natural
e processamento de imagens para aprender como os seres humanos comportam-se e
detectar emoções e analisar expressões e linguagem corporal. (Aula 1, Tema 2, pág. 8, item
2.3).
D As duas asserções são verdadeiras, mas não estão relacionadas
E As duas asserções são falsas.
Questão 5/10 - Inteligência Artificial - IA
As organizações que mais despontam nos seus setores tratam o conhecimento como um
dos principais ativos competitivos. A gestão do conhecimento fornece meios para melhorar
a forma de armazenamento e acesso à informação e tem como uma de suas funções
adquirir o conhecimento certo para a pessoa correta em formato e tempo adequados.
Baseado neste conceito, analise as asserções abaixo:
I. A IA (Inteligência Artificial) compreende que o conhecimento pode ser construído além
das pessoas, e que os bancos de dados de cliente e inúmeras fontes de informações
podem ser transformadas em conhecimento.
PORQUE
II. O conhecimento coletado nas bases de dados disponíveis ajuda as empresas a
entenderem melhor os problemas enfrentados pelos clientes, melhorando assim seus
processos.
Assinale a alternativa correta:
Nota: 10.0
A A asserção I é Verdadeira e a II é Falsa
B A asserção I é Falsa e a II é Verdadeira
C As duas asserções são verdadeiras e a II complementa a I
Você assinalou essa alternativa (C)
Você acertou!
Gabarito: C. As duas afirmações são verdadeiras e se complementam, pois, a gestão
bem-feita do conhecimento é a base para o sucesso das organizações. (Aula 3, pág. 6,
TEMA 2).
D As duas asserções são verdadeiras, mas não estão relacionadas
E As duas asserções são falsas.
Questão 6/10 - Inteligência Artificial - IA
A Inteligência Artificial é uma tecnologia de uso geral que têm significativas implicações
sociais, econômicas e políticas. Semelhante ao motor a vapor ou à tecnologia elétrica, a IA
terá impactos transformacionais em muitos aspectos da vida dos seres humanos. Os
campos de estudos e variedade de aplicações da IA são amplos, como reconhecimento de
padrões, sistemas especialistas de conhecimento, robôs inteligentes, aprendizado, jogos,
compreensão da linguagem natural dentre outros
Analisando o campo de estudo de reconhecimento de padrões, podemos afirmar:
Nota: 10.0
A O campo de estudo de reconhecimento de padrões pode ser considerado o
mais básico e mais importante da Inteligência Artificial, pois permite que os
computadores entendam as coisas ao seu redor, para que nossa comunicação
com o computador seja mais natural e conveniente.
Você assinalou essa alternativa (A)
Você acertou!
Gabarito: A. O reconhecimento de padrões pode ser considerado a disciplina mais básica
e mais importante da Inteligência Artificial, pois o reconhecimento de padrões permite que
nossa comunicação com o computador seja mais natural e conveniente, incluindo
reconhecimento de caracteres (leitura), reconhecimento de fala (audição), síntese de fala
(fala), compreensão de linguagem natural e reconhecimento de padrões de computador.
(Aula 1, Tema 3, pág. 10)
B O campo de estudo de reconhecimento de padrões pode ser considerado o mais
complexo e subjetivo da Inteligência Artificial, onde as atuais formas de padrão de
comunicação com máquinas envolvem mouse e teclados, ou um conjunto de
comandos verbais específicos.
C O campo de estudo de reconhecimento de padrões pode ser considerado o mais
básico e mais importante da Inteligência Artificial, pois permite que os seres
humanos entendam como os computadores se organizam e pensam.
D O campo de estudo de reconhecimento de padrões pode ser considerado o mais
importante da Inteligência Artificial, pois permite padronizar a forma de
comunicação entre os computadores e os periféricos.
E O campo de estudo de reconhecimento de padrões pode ser considerado o mais
complexo da Inteligência Artificial porque o design centrado no ser humano está
tentando se afastar do paradigma atual em que uma máquina simplesmente
responde a comandos fornecidos a partir de um teclado, mouse ou simples
comandos verbais.
Questão 7/10 - Inteligência Artificial - IA
Muitas organizações têm realizado investimentos significativos no domínio da Inteligência
Artificial, mas nenhuma com o histórico da IBM, que se destaca na área desde 2014,
quando lançou o Watson, que é uma plataforma de inteligência artificial que se encontra
hoje disponível como serviço na nuvem.
Revisando o caso Watson, da IBM, analise as afirmações a seguir:
I. O Watson é um sistema de computador capaz de analisar questões em linguagem natural
com rapidez.
II. O Watson utiliza técnicas de aprendizagem de máquina, recuperação da informação,
processamento de linguagem natural, entre outras para analisar questões em linguagem
natural.
III. O Watson foi criado baseado em uma arquitetura que permite acomodar diversas
técnicas existentes da IA (inteligência artificial) para abordar não apenas um problema, mas
adaptar-se a muitos domínios.
São corretas:
Nota: 10.0
A Apenas II
B I e II
C I e III
D II e III
E I, II, III
Você assinalou essa alternativa (E)
Você acertou!
Gabarito E. Todas as afirmações são verdadeiras, conforme explicado no TEMA 5. (Aula 2,
TEMA 5, pág.15).
Questão 8/10 - Inteligência Artificial - IA
Os Sistemas Baseados no Conhecimento são uma área dentro da Inteligência Artificial, que
incluem especialistas e outros métodos de solução de problemas em que uma base de
conhecimento e mecanismos de busca é incorporada para executar tarefas como síntese e
construção da avaliação. Em oposição aos Sistemas Baseados no Conhecimento existem
os Programas Processuais Convencionais.
Baseado nos Sistemas Baseados no Conhecimento e nos Programas Processuais
Convencionais, analise as afirmações a seguir:
I. Programas Processuais Convencionais são caracterizados por entrelaçar o domínio do
conhecimento e o software que controla a aplicação do conhecimento.
II. Nos Sistemas Baseados em Conhecimento, a base de conhecimento é totalmente
separada do processo de controle.
III. Um Sistema Baseado em Conhecimento é constituído por 3 elementos, sendo eles: base
de conhecimento, mecanismo de inferência e interface com usuário.
São corretas:
Nota: 10.0
A Apenas II
B I e II
C I e III
D II e III
E I, II, III
Você assinalou essa alternativa (E)
Você acertou!
Gabarito E. Todas as afirmações são verdadeiras, conforme explicado no TEMA 5. (Aula 3,
no TEMA 4, págs.11e 12).
Questão 9/10 - Inteligência Artificial - IA
Um exemplo da geração de conhecimento devido ao gerenciamento de dados pode ser
encontrado na indústria automotiva (Johanson et al., 2014; Schulze et al., 2015), onde
veículos conectados geram dados que ajudam a estabelecer serviços de manutenção
preventiva, segurança ativa e suporte de veículos autônomos. Para viabilizar o
gerenciamento de dados, uma das técnicas utilizadas é o data mining. Revisando o conceito
de data mining, podemos afirmar:
Nota: 10.0
A Data Mining, ou mineração de dados, é o processo de explorar grandes
quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de
associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos
sistemáticos entre variáveis.
Você assinalou essa alternativa (A)
Você acertou!
Gabarito: A. Data mining significa mineração de dados, por isso, as afirmações B, C e E são
falsas. A letra D é falsa porque o objetivo da mineração de dados é detectar padrões
consistentes e relacionamentossistemáticos entre os dados. (Aula 3, Tema 2, no rodapé da
pág. 6).
B Data Mining, ou coleta de dados, consiste em processar grandes quantidades de
dados gerando relatórios com informações relevantes para a tomada de decisão.
C Data Mining, ou coleta de dados, é o processo de organizar grandes quantidades
de dados de forma a facilitar o acesso e uso dos gestores.
D Data Mining, ou mineração de dados, é o processo de armazenar, coletar e utilizar
grandes quantidades rapidamente para melhorar a competitividade das
organizações.
E Data Mining, ou conhecimento dos dados, consiste em, a partir de grandes
quantidades de dados, ensinar a máquina a como tomar decisões assertivas para o
negócio da organização.
Questão 10/10 - Inteligência Artificial - IA
Na área de negócios, a Inteligência Artificial pode ser encontrada em todos os setores, da
manufatura ao varejo, da agricultura aos cuidados da saúde. Ela fornece poderosas
ferramentas e perspectivas para redefinir proposições de valor e modelos de negócios em
cada setor industrial. Pensando na influência da Inteligência Artificial nos diferentes setores
industriais, leia atentamente as afirmações abaixo e marque V para verdadeiro e F para
falso:
( ) Setores como saúde e educação são extremamente rápidos na adoção de tecnologias
de IA devido a carência do setor e necessidade de modernização.
( ) Vários setores são mais lentos na adoção da tecnologia de IA, como os setor de
tecnologia e telecomunicações, por conta do alto custo envolvido.
( ) Setores como saúde e educação são relativamente lentos na adoção de tecnologias de
IA devido a desafios como preocupações regulatórias.
( ) Vários setores lideram a adoção da tecnologia de IA incluindo o setor de alta tecnologia
e telecomunicações, automotivo e montagem e serviços financeiros.
A sequência correta de respostas é:
Nota: 10.0
A V F V F
B F F V V
Você assinalou essa alternativa (B)
Você acertou!
Gabarito: B. Vários setores lideram a adoção da tecnologia de IA incluindo o setor de alta
tecnologia e telecomunicações, automotivo e montagem e serviços financeiros. Setores
como saúde e educação são relativamente lentos na adoção de tecnologias de IA devido a
desafios como preocupações regulatórias, mas também possuem iniciativas significantes.
Papel de destaque neste cenário é o das startups, no qual há um número crescente de
acordos de investimentos em todos estes setores que fazem uso da IA. (Aula 1, pág. 14, no
TEMA 4).
C V V V F
D F V F V
E V F V V