ESTUDOS DISCIPLINARES XI QUEST UNID I

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Curso
	ESTUDOS DISCIPLINARES XI
	Teste
	QUESTIONÁRIO UNIDADE I
	Iniciado
	02/11/22 19:09
	Enviado
	02/11/22 19:13
	Status
	Completada
	Resultado da tentativa
	5 em 5 pontos  
	Tempo decorrido
	4 minutos
	Resultados exibidos
	Todas as respostas, Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários, Perguntas respondidas incorretamente
· Pergunta 1
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	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:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	b. 
Deep Learning (Aprendizado Profundo).
	Respostas:
	a. 
IA (Inteligência Artificial).
	
	b. 
Deep Learning (Aprendizado Profundo).
	
	c. 
Data Science (Ciência de Dados).
	
	d. 
Visão Computacional.
	
	e. 
Machine Learning (Aprendizado de Máquina).
	Comentário da resposta:
	Resposta: B
Comentário: No Deep Learning, as grandes redes neurais artificiais são alimentadas com algoritmos de aprendizado e quantidades cada vez maiores de dados, ampliando continuamente sua capacidade de "pensar" e "aprender”. " Deep" se refere às muitas camadas que a rede neural acumula com o tempo, e o desempenho melhora quanto mais profunda a rede for. Hoje, grande parte do Deep
Learning acontece sob a supervisão humana, mas o objetivo é criar redes neurais que consigam treinar a si mesmas e "aprender" de modo independente.
	
	
	
· Pergunta 2
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	Podemos definir como uma aplicação real de IA o seguinte exemplo:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	e. 
Todas as alternativas estão corretas.
	Respostas:
	a. 
Um filtro de spam.
	
	b. 
Um classificador de documentos.
	
	c. 
Um identificador de faces.
	
	d. 
Um gerador automático de códigos.
	
	e. 
Todas as alternativas estão corretas.
	Comentário da resposta:
	Resposta: E
Comentário: A inteligência artificial é utilizada como forma de potencializar os resultados, aumentar a produtividade e economizar tempo. Ela pode ser implementada em diversos setores para melhorar o desempenho de tarefas e ajudar os profissionais de gestão a mapear processos.
	
	
	
· Pergunta 3
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	A melhor abordagem para o raciocínio sob incerteza e quase todas as aplicações atuais de IA pode ser definida por:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	a. 
Probabilidades.
	Respostas:
	a. 
Probabilidades.
	
	b. 
Incertezas.
	
	c. 
Certezas.
	
	d. 
Dúvidas.
	
	e. 
Pesquisa e Desenvolvimento.
	Comentário da resposta:
	Resposta: A
Comentário: O campo de pesquisa em computação probabilística não é novo, mas os avanços em processamento de alto desempenho e algoritmos de aprendizagem profunda podem levá-lo a uma nova era. Nos próximos anos, devemos acompanhar o desenvolvimento significativo dos sistemas de Inteligência Artificial em termos de confiabilidade, segurança, facilidade de manutenção e desempenho, incluindo o surgimento de hardware projetado especificamente para computação probabilística. Esses avanços são essenciais para o uso dessas aplicações no mundo real – de casas até cidades inteligentes.
	
	
	
· Pergunta 4
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	Sobre os itens a seguir, é correto afirmar que:
 
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.
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	e. 
I, II e III são corretos.
	Respostas:
	a. 
Somente I é correto.
	
	b. 
Somente I e III são corretos.
	
	c. 
Somente II é correto.
	
	d. 
Somente II e III são corretos.
	
	e. 
I, II e III são corretos.
	Comentário da resposta:
	Resposta: E
Comentário: O MNIST é um dataset de dígitos escritos à mão amplamente usado por quem está estudando sobre Machine Learning. O classificador de vizinho mais próximo está entre os classificadores mais simples possíveis, e quando recebe um item para classificar, ele encontra o item de dados de treinamento mais semelhante ao novo item e exibe seu rótulo. Exemplos: sistema de recomendação de músicas e filmes que coleta dados sobre o comportamento dos usuários e realiza novas sugestões.
	
	
	
· Pergunta 5
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	O Perceptron pode ser usado para:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	a. 
Tarefas de classificação binária.
	Respostas:
	a. 
Tarefas de classificação binária.
	
	b. 
Criar hipérboles de IA.
	
	c. 
Trabalhar como o principal algoritmo durante o inverno da IA.
	
	d. 
Reconhecimento de imagens.
	
	e. 
Todas as opções estão erradas.
	Comentário da resposta:
	Resposta: A
Comentário: O Perceptron é um classificador linear (binário).
	
	
	
· Pergunta 6
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	Sobre os itens a seguir, é correto afirmar que:
 
I. A GAN é um tipo de rede neural que gera as imagens reais a partir de pontos de dados.
II. Redes incluindo camadas convolucionais são chamadas de redes neurais convolucionais (CNNs). Sua principal propriedade é que elas podem detectar recursos da imagem, como pontos claros ou escuros (ou cores específicas), bordas em várias orientações e padrões.
III. O Perceptron é um dos primeiros modelos formais de computação neural e por causa de seu papel fundamental na história das redes neurais: “mãe de todas as redes neurais artificiais”.
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	d. 
Somente II e III são corretos.
	Respostas:
	a. 
Somente I é correto.
	
	b. 
Somente I e III são corretos.
	
	c. 
Somente II é correto.
	
	d. 
Somente II e III são corretos.
	
	e. 
I, II e III são corretos.
	Comentário da resposta:
	Resposta: D
Comentário: A afirmativa I está incorreta, pois a rede neural GAN é constituída por processos paralelos, rede adversária e rede generativa, à medida que a rede generativa lentamente se torna melhor, o modelo adversário também precisa melhorar, e o ciclo continua até que, finalmente, as imagens geradas são quase indistinguíveis das imagens reais.
	
	
	
· Pergunta 7
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	Sobre os itens a seguir, é correto afirmar que:
 
I. A segurança no trânsito deve melhorar à medida que a confiabilidade dos sistemas ultrapassar o nível humano. Assim, os humanos manterão o papel de supervisão, enquanto as máquinas irão cuidar da direção.
II. O reconhecimento facial já é uma commodity usada 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.
III. Um carro autônomo é um exemplo de um elemento inteligente que se programa automaticamente desde sua autocriação.
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	b. 
Somente I e II são corretos.
	Respostas:
	a. 
Somente I é correto.
	
	b. 
Somente I e II são corretos.
	
	c. 
Somente II é correto.
	
	d. 
Somente II e III são corretos.
	
	e. 
I, II e III são corretos.
	Comentário da resposta:
	Resposta: B
Comentário: Um carro autônomo é programado por profissionais com conhecimentos da área de inteligência artificial e áreas correlatas.
	
	
	
· Pergunta 8
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	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?
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	c. 
Teste de Turing.
	Respostas:
	a. 
Argumento da Sala Chinesa.
	
	b. 
Teste AB.
	
	c. 
Teste de Turing.
	
	d. 
Nerd IA.
	
	e. 
Inteligência Emocional.
	Comentário da resposta:
	Resposta: C
Comentário: Um computador passará no Teste de Turing se um interrogador humano, depois de propor algumas perguntas por escrito,não for capaz de distingui-lo de um humano.
	
	
	
· Pergunta 9
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	Marque a questão incorreta:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	e. 
Métodos de IA não envolvem Matemática e Estatística.
	Respostas:
	a. 
IA também pode ser usada para gerar ou alterar conteúdo visual.
	
	b. 
Técnicas de reconhecimento facial e de objetos podem ser usadas para reconhecer outros carros e obstáculos em torno de um carro autônomo.
	
	c. 
Mesmo os pesquisadores de IA não têm uma definição exata de IA.
	
	d. 
Cinquenta anos atrás, por exemplo, métodos automáticos de busca e planejamento eram considerados pertencentes ao domínio da IA.
	
	e. 
Métodos de IA não envolvem Matemática e Estatística.
	Comentário da resposta:
	Resposta: E
Comentário: Através dos métodos de IA, estamos tentando reproduzir nas máquinas o mesmo processo de aprendizagem dos seres humanos, e fazemos isso através de algoritmos de Machine Learning, que, em última instância, nada mais são do que Matemática e Estatística.
	
	
	
· Pergunta 10
0,5 em 0,5 pontos
	
	
	
	Sobre os itens a seguir, é correto afirmar que:
 
I. Os algoritmos que determinam o conteúdo que você vê na internet são baseados em IA.
II. As informações que encontramos na Netflix no decorrer de um dia típico são personalizadas para cada cliente.
III. 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.
IV. A primeira página da versão impressa do New York Times é sempre a mesma, independente do leitor que acessar.
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	e. 
Todas as afirmações estão corretas.
	Respostas:
	a. 
Somente I e II são corretos.
	
	b. 
Somente II e III são corretos.
	
	c. 
Somente III e IV são corretos.
	
	d. 
Somente IV e I são corretos.
	
	e. 
Todas as afirmações estão corretas.
	Comentário da resposta:
	Resposta: E
Comentário: Todas as aplicações mencionadas nas afirmações se relacionam aos benefícios tecnológicos da área de inteligência artificial.
	
	
	
Quarta-feira, 2 de Novembr