Inteligência Artificial Fundamentos 2 0

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Inteligência Artificial Fundamentos 2.0
Quais as técnicas de IA são utilizadas em carros autônomos (marque a melhor resposta)?
A. Busca de rota mais conveniente.
B. Visão computacional para identificar obstáculos.
B. C. Tomada de Decisão sobre incerteza.
C. Definição de quadros técnicos de tecnologia de IA.
F. Somente D é falsa.
A segurança no trânsito deve melhorar à medida que a confiabilidade dos sistemas ultrapassar o nível humano. Assim, os humanos manterão o papel de surpevisão, enquanto as máquinas irão cuidar da direção.Verdadeiro
O reconhecimento facial já é uma commodity usado em muitos aplicativos, empresas e governos, como por exemplo: a organização de suas fotos de acordo com as pessoas, a marcação automática nas mídias sociais e o controle de passaportes.Verdadeiro
Marque a melhor resposta.
A. Os algoritmos que determinam o conteúdo que você vê na internet são baseados em IA.
B. As informações que encontramos no Netflix no decorrer de um dia típico são personalizadas para cada cliente.
C. C. Muitos editores on-line, como sites de empresas de jornais e de radiodifusão, bem como mecanismos de pesquisa, como o Google, controlam e personalizam tudo o que  você vê.
D. D. A primeira página da versão impressa do New York Times é sempre a mesma, independente do leitor que acessar.E. Todas estão corretas.
Marque a questão incorreta.
Sim, esta afirmação é falsa. IA é em essência Matemática e Estatística. Você estudou atentamente o conteúdo! Parabéns!
A confusão sobre o significado de IA é agravada pelas visões da IA presentes em várias obras literárias e cinematográficas de ficção científica.
Verdadeiro
Marque abaixo uma tarefa fácil de ser realizada por um Robô de IA: Jogar xadrez e resolver exercícios matemáticos.
___________ é a capacidade de executar tarefas em ambientes complexos sem orientação constante de um usuário. Autonomia
Deep Learning é um subcampo do aprendizado de máquina, que em si é um subcampo da IA, que em si é um subcampo da ciência da computação. Verdadeiro
É um subcampo do aprendizado de máquina, que em si é um subcampo da IA, que em si é um subcampo da ciência da computação. 
Essa é a definição de: Muito bem! Continue assim!
Como a IA é uma disciplina, você não deveria dizer “uma IA”, assim como não dizemos “uma biologia”.Verdadeiro 
________________ significa construir e programar robôs para que eles possam operar em cenários complexos do mundo real. De certa forma, a robótica é o último desafio da IA, uma vez que, requer uma combinação de virtualidade em todas as áreas da IA. Robótica
A seguinte definição está relacionada a qual conceito? 
E um termo genérico recente (termo que abrange várias sub-disciplinas) que inclui aprendizado de máquina e estatística, certos aspectos da ciência da computação, incluindo algoritmos, armazenamento de dados e desenvolvimento de aplicativos para Web.Data Science.
No teste, um interrogador humano interage com dois jogadores, A e B, trocando mensagens escritas (em um bate-papo). Se o interrogador não puder determinar qual jogador, A ou B, é um computador e qual é um humano, o computador então passou no teste. O argumento é que, se um computador é indistinguível de um humano em uma conversa geral de linguagem natural, ele deve ter alcançado a inteligência no nível humano. Como é chamado esse teste: Teste de Turing. 
Marque a questão correta:
IA forte seria uma "mente" genuinamente inteligente e autoconsciente. Enquanto a IA fraca é o que realmente temos, ou seja, sistemas que exibem comportamentos inteligentes, apesar de serem “meros“ computadores.
Algoritmos de busca não parecem necessariamente métodos de IA muito legais. No entanto, eles podem ser usados para resolver tarefas que a maioria de nós admitiria exigir inteligência tais como: navegar ou jogar xadrez. Verdadeiro
Você está em uma viagem pela Itália e precisa chegar até o shopping center mais próximo. Então você pega o seu smartphone e digita o endereço do destino. Essa classe de problema pertence à: Pesquisa e Planejamento.
Na questão de travessia do Frango, podemos dizer que o estado inicial é FFFF e o estado do objetivo é NNNN.Falso
Para formalizar um problema de planejamento, usamos conceitos como:
Os três acima estão corretos.
O Espaço de Estado significa o conjunto de situações possíveis.Verdadeiro
Podemos definir Transições como: Possíveis movimentos entre um estado e outro como NNNN para FNFN.
Custos referem-se ao fato de que, muitas vezes, as diferentes transições não são todas iguais. Eles podem diferir de maneiras que tornam algumas transições mais preferíveis ou mais baratas, isso, em um sentido não necessariamente monetário da palavra. Verdadeiro
A IA é indiscutivelmente tão antiga quanto a ciência da computação.Verdadeiro
Quem é conhecido como o pai da IA?
John McCarthy
Em outras palavras, qualquer elemento de inteligência pode ser dividido em pequenos passos, de modo que cada um dos passos seja tão simples e “mecânico” que possa ser escrito como um programa de computador.Verdadeiro
À medida que os computadores se desenvolviam no nível em que era possível experimentar algoritmos de IA práticos nos anos 50, os problemas de inteligência artificial mais distintos (além de decodificar códigos nazistas) eram conhecidos como: Jogos
Intimamente relacionadas aos jogos, as técnicas de busca e planejamento foram uma área onde a IA teve grandes avanços na década de 1960: algoritmos como Minimax ou Alpha-Beta Pruning, que foram desenvolvidos nessa época,  ainda são a base para o jogo. Verdadeiro
Podemos explorar o conceito do valor do jogo para obter um algoritmo chamado algoritmo Minimax. O qual garante uma jogabilidade otimizada, teoricamente falando, em qualquer jogo de soma 1 + 1, de duas pessoas, com informações perfeitas. Falso
Digite a resposta correta para completar a frase:
O________ Minimax pode ser usado para implementar o jogo ideal em qualquer jogo de soma zero determinista, de dois jogadores, com informações perfeitas. Tais jogos incluem jogo da velha, conectar quatro, xadrez, Go, etc. (Pedra-papel-tesoura não pertence a esta classe de jogos, pois envolve informações escondidas do outro jogador; nem Monopólio ou gamão que não são determinísticos. Algoritmo
Se pudermos explorar apenas uma pequena parte da árvore de jogos, precisaremos de uma maneira de parar a recursão minimax antes de chegar a um nó final, ou seja, um nó em que o jogo acabou e o vencedor foi conhecido. Isto é conseguido usando uma função chamada de: Avaliação Heurística.
Uma das razões pelas quais os métodos modernos de IA realmente funcionam no mundo real é a capacidade de lidar com a incerteza.Verdadeiro
A melhor abordagem para o raciocínio sob incerteza e quase todas as aplicações atuais de IA, pode ser definida por:
Probabilidades.
Um carro autônomo precisa usar uma variedade de sensores, incluindo câmeras e sonares, para detectar onde está e o que está ao seu redor. Esses sensores nunca são absolutamente perfeitos, pois, os dados dos sensores sempre incluem alguns erros e imprecisões chamados “ruído”.Verdadeiro
A probabilidade também pode ser usada para quantificar e comparar riscos na vida cotidiana, tais como: 
Quais são as chances de bater seu carro se você exceder o limite de velocidade?
Quais são as chances de que as taxas de juros aumentem em dezembro?
Quais são as chances de que a IA automatize tarefas específicas como detectar ossos fraturados em imagens de raios-x?
Todas estão corretas.
Antes de entrar no mercado, qualquer vacina é testada clinicamente, de modo que seus benefícios e riscos tenham sido quantificados. Os riscos nunca são conhecidos nos mínimos detalhes, mas sua magnitude é geralmente conhecida em grau suficiente para que se possa argumentar se os benefícios superam os riscos. Verdadeiro
Que regra pode ser usada para construir métodos de IA que possam lidar com observações conflitantes e barulhentas. Regra de Bayes.
O classificador Bayes é uma técnica de aprendizado de máquina que pode ser usada para classificar objetos comodocumentos de texto em duas ou mais classes.Verdadeiro
probabilidades posteriores = razão de verossimilhança x probabilidades anteriores Verdadeiro
Podemos definir como uma aplicação real de IA o seguinte exemplo:
Um Filtro de SPAM.
Um Classificador de Documentos.
Um Identificador de Faces.
Um Gerador automático de Códigos.
Todos estão corretos.
O classificador ingênuo de Bayes pode ser usado para determinar as probabilidades das classes dadas várias observações diferentes. Verdadeiro
Um problema em estimar as probabilidades diretamente das contagens é que as contagens iguais a zero levam a estimativas iguais a zero.
Verdadeiro
A história da IA nunca se deparou com paradigmas concorrentes para lidar com informações incertas e imprecisas. Falso
Quando se trata de aprendizado de máquina, nos concentraremos principalmente aprendizado supervisionado e, em particular, nas tarefas de classificação. Verdadeiro
Quais os 3 Tipos de Aprendizado de Máquina?
Supervisionado, Não Supervisionado e Por Reforço.
Aprendizado Não Supervisionado: comumente usado em situações em que um agente de IA, como um carro autônomo, deve operar em um ambiente e onde o feedback sobre boas ou más escolhas está disponível com algum atraso. Também é usado em jogos em que o resultado pode ser decidido apenas no final do jogo. Falso
Seres humanos ensinando máquinas, tipicamente utilizam que tipo de aprendizagem? Aprendizagem Supervisionada.
Além de aprender como prever o rótulo correto em um problema de classificação, o aprendizado supervisionado também pode ser usado em situações em que o resultado previsto é um número. Verdadeiro
É muito importante ter em mente que a precisão de um preditor aprendido pelo aprendizado de máquina pode ser bem diferente nos dados de treino e nos dados de teste em separado. Como é chamado o método que aprende demais? Overfitting
A primeira coisa a ter em mente para evitar grandes erros é dividir seu conjunto de dados em duas partes: os dados de treinamento e os dados de teste. Verdadeiro
Aprender a evitar overfitting e escolher um modelo que não seja muito restrito, nem flexível demais, é uma das habilidades mais essenciais de um cientista de dados.Verdadeiro
Podemos definir modelagem generativa como:Um exemplo de aprendizagem não supervisionada.
Os métodos de IA foram desenvolvidos principalmente na década de 1980, e eram chamados de sistemas especialistas. Verdadeiro
Um problema em estimar as probabilidades diretamente das contagens é que as contagens levam a estimativas sempre 1. Falso
Sobre os itens abaixo é correto afirmar:
I.No caso de reconhecimento de dígitos MNIST, uma maneira comum de medir a similaridade de imagem é contar as correspondências pixel a pixel.
II.Um exemplo típico de uma aplicação do método do vizinho mais próximo é prever o comportamento do usuário em aplicativos de IA, como sistemas de recomendação.
III.os sistemas de recomendação atuais usam filtragem colaborativa em vez dos metadados inseridos manualmente.
I, II e III são corretos.
A ideia básica na regressão _____ é somar os efeitos de cada uma das variáveis de recurso para produzir o valor previsto linear
Para avaliar quão bem podemos realmente prever os resultados, não podemos contar com os dados de treinamento. Embora um modelo possa ser um bom preditor nos dados de treinamento, não é uma prova de que ele possa generalizar para quaisquer outros dados. Verdadeiro
O classificador de vizinho mais próximo é a definição de distância ou diferenças entre instâncias. Falso
Uma rede neural pode significar uma rede neural biológica “real”, como a do cérebro, ou uma rede neural artificial simulada em um computador.Verdadeiro
Na linguagem biológica, chamamos os fios que fornecem a entrada para os ______ dos neurônios.dendritos
 
O fio que transmite o sinal de saída é chamado de ______.axônio.
Cada axônio pode ser conectado a um ou mais dendritos nas interseções chamadas de _______.sinapses
Uma rede neural, biológica e artificial, consiste de um grande número de unidades simples, neurônios, que recebem e transmitem sinais uns aos outros. Verdadeiro
Como é chamado o Hardware Especial, que têm a capacidade de executar métodos maciços de aprendizagem profunda. Processamento Paralelo em GPU.
As redes neurais têm sido uma tendência importante na IA desde os anos 60. Atualmente, as redes neurais estão novamente no topo da lista, à medida que o aprendizado profundo é usado para alcançar melhorias significativas em muitas áreas, como linguagem natural e processamento de imagens, que tradicionalmente são pontos sensíveis de IA. Verdadeiro
Uma vez que a combinação linear tenha sido calculada, o neurônio faz mais uma operação. Ele pega a combinação linear e a coloca através da chamada função de ativação. Exemplos típicos da função de ativação incluem:
Função de Identidade.
Função Step.
Função Sigmoide.
Somente uma está correta.
Todas estão corretas
Aprendizagem ou adaptação na rede ocorre quando os pesos são ajustados de modo a fazer com que a rede produza os resultados corretos, assim como na regressão linear ou logística. Verdadeiro
Os neurônios biológicos reais se comunicam enviando impulsos elétricos, chamados “picos”, para que, a qualquer momento, o sinal de saída seja ligado ou desligado (1 ou 0). Verdadeiro
O Perceptron pode ser usado para: Tarefas de classificação binária.
O perceptron é um nome sofisticado para o modelo de neurônio altamente sofisticado com a função de ativação e por isso é considerado a mãe de todas as Redes Neurais Artificiais. Falso
Para construir um classificador de rede neural, precisamos formalizar o problema de uma maneira que possamos resolvê-lo usando os métodos que aprendemos. A GAN é um tipo de rede neural que gera as imagens reais a partir de pontos de dados. Portanto, devemos utilizá-la para nos auxiliar a solucionar nossos. Falso
Redes incluindo camadas convolucionais são chamadas de redes neurais convolucionais (CNNs). Sua principal propriedade é que eles podem detectar recursos da imagem, como pontos claros ou escuros (ou cores específicas), bordas em várias orientações e  padrões. Verdadeiro
Os neurônios convolucionais são normalmente colocados nas camadas inferiores da rede, que processa os pixels brutos de entrada. Neurônios básicos (como o neurônio do perceptron discutido acima) são colocados nas camadas mais altas, que processam a saída das camadas inferiores. Verdadeiro
A conhecida "Era da IA”, é uma ameaça à nossa existência. Falso
Prever o _________ é difícil, mas pelo menos podemos considerar a IA passada e presente e, compreendendo-as, esperamos estar melhor preparados.futuro
Na década de 1960, acreditava-se amplamente que as redes neurais resolviam todos os problemas de IA imitando os mecanismos de aprendizagem na natureza, em particular o cérebro humano.Verdadeiro
A _____________ está ignorando grandes questões sobre o significado da inteligência, da mente e da consciência e concentrando-se em construir soluções praticamente úteis em problemas do mundo real. IA Moderna
A corrente tendência ascendente de IA tem sido fortemente impulsionada pelo retorno de redes neurais e pelas técnicas de aprendizagem profunda capazes de processar imagens e outros dados do mundo real.Verdadeiro
Quais as principais aplicações da IA estão afetando nossas vidas:
Veículos autônomos.
Sistemas de recomendação.
Processamento de imagem e vídeo. 
Todas estão corretas.
Assinale os sistemas de IA irreais:
Sistema de inteligência superior consciente que pode controlar os humanos.
O classificador do vizinho mais próximo, a regressão linear, o mecanismo de jogo AlphaGo, e as redes neurais profundas tem recursos de consciência e já estão começando a evoluir para uma inteligência artificial superinteligente. Falso
A IA, e em particular, o aprendizado de máquina, estão sendo usados para tomar decisões importantes em muitos setores. Isso significa a incorporação de uma tendência a discriminar de acordo com a etnia, o gênero ou outros fatores ao tomar decisões sobre pedidos de emprego, empréstimosbancários e assim por diante.
Esse conceito é conhecido como: Viés Algorítmico.
O viés algorítmico não é uma ameaça hipotética concebida por pesquisadores acadêmicos. É um fenômeno real que já está afetando as pessoas atualmente. Verdadeiro
Como é conhecido o Regulamento que exige que empresas que tenham cliente europeus devam,  à pedido, revelar quais dados eles coletam sobre qualquer indivíduo, garantindo assim o direito de acesso: GDPR – Regulamento Geral Europeu de Proteção de Dados.
A IA está tomando as possibilidades de fabricar evidências para um nível totalmente novo:
O Face2Face é um sistema capaz de identificar as expressões faciais de uma pessoa e colocá-las no rosto de outra pessoa em um vídeo do Youtube, por exemplo.Verdadeiro
O uso de IA leva a novos tipos de ameaças à nossa privacidade, o que pode ser mais difícil de evitar, mesmo se você for cuidadoso ao revelar sua identidade. Verdadeiro
É concebível que alguns trabalhos, como dirigir um caminhão ou um táxi, possam desaparecer dentro de alguns anos. Uma mudança tão abrupta pode levar ao desemprego em massa, pois as pessoas não têm tempo para se treinar para outros tipos de trabalho. Verdadeiro
Marque a alternative correta:
A ação preventiva mais importante para evitar grandes questões sociais como o desemprego em massa ocasionado pelo avanço da IA, bem como, o alto risco de os trabalhos se tornarem obsoletos no futuro próximo, ou até mesmo criarem novos tipos de trabalhos demandados pelo próprio crescimento da IA é:
Ajudar os jovens a obter uma educação abrangente, e ampliar os recursos de capacitação.