Inteligencia Artificial no Contexto do Servico Publico 1 - Atividade avaliativa 1_ Revisao da tentativa

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Painel / Cursos / Inteligência Artificial no Contexto do Serviço Público / Módulo 1 – Contextualização e conceitos sobre inteligência artificial
/ Atividade avaliativa 1
Questão 1
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Iniciado em segunda, 13 fev 2023, 10:01
Estado Finalizada
Concluída em segunda, 13 fev 2023, 10:02
Tempo
empregado 1 minuto 7 segundos
Notas 4,00/4,00
Avaliar 60,00 de um máximo de 60,00(100%)
O termo inteligência artificial pode ser definido como:
Escolha uma opção:
a. Uma técnica que realiza tarefas de forma automática.
b. Um campo da ciência que estuda como computadores podem realizar tarefas simples para humanos,
mas complexas para sistemas de informática. 
c. Uma ciência voltada para aumentar a inteligência de seres humanos.
d. Uma área de estudo focada na criação de robôs.
e. Uma técnica ou ferramenta independente de outras ciências.
Sua resposta está correta.
A alternativa correta é a letra "b". O foco da inteligência artificial é permitir que um programa seja capaz de
realizar atividades simples para humanos, mas complexas para máquinas. Não é uma técnica, é uma área de
estudo, e não possui foco na melhoria do ser humano ou na criação de robôs, ainda que possa ser utilizada para
esse fim.
Sobre a ciência de dados e a inteligência artificial, é correto afirmar que:
Escolha uma opção:
a. A amostra de treinamento não é relevante, pois a IA irá corrigir qualquer problema de amostra.
b. Cabe ao mecanismo de aprendizagem de máquina efetuar as correções necessárias nos dados, por
exemplo, colocar datas no mesmo formato.
c. A qualidade do modelo gerado é dependente da amostra utilizada, ou seja, amostras ruins gerarão
modelos ruins. 
d. Cientistas de dados não são necessários quando se utiliza as técnicas de mineração de dados mais
recentes.
e. A ciência de dados dispensa tarefas como capturar, limpar e tratar os dados que serão objeto de análise.
Sua resposta está correta.
A alternativa correta é a letra "c". A qualidade do modelo gerado é proporcional à amostra utilizada, ou seja,
bons dados geram bons modelos, dados ruins geram modelos ruins. Por isso, a amostra é relevante para a
qualidade do modelo gerado. O tratamento da amostra é realizado pelo cientista de dados, por isso ele é uma
figura importante para a qualidade do resultado e não é dispensável, mesmo com a utilização das técnicas mais
modernas de qualquer natureza.
Inteligência Artificial no
Contexto do Serviço
Público
Notas
Guia do Participante
Conteúdo em PDF
Módulo 1 –
Contextualização e
conceitos sobre
inteligência artificial
Módulo 2 – Principais
tecnologias para a
utilização da inteligência
artificial
Módulo 3 – Resolução de
problemas nas
organizações públicas
com a utilização da
inteligência artificial
Módulo de Encerramento
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Questão 3
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Em relação aos problemas comuns que uma amostra pode apresentar, assinale a alternativa correta:
Escolha uma opção:
a. O overfitting pode ocorrer quando a amostra de treinamento é muito uniforme.
b. O underfitting pode ocorrer quando a amostra de treinamento é muito variada e o algoritmo apresenta
dificuldades na identificação de padrões.
c. A amostra de treinamento não precisa ser tratada, pois o algoritmo de aprendizado irá se encarregar de
todo o trabalho.
d. Uma possível solução para o problema de underfitting é a adição de mais elementos na amostra de
treinamento. 
e. Não é possível tratar os problemas de underfitting e overfitting.
Sua resposta está correta.
A alternativa correta é a letra "d". As possibilidades de ocorrência do overfitting e underfitting estão invertidas. A
amostra de treinamento deve ser tratada, justamente para evitar os problemas de overfitting e underfitting. A
adição de novos elementos na amostra de treinamento pode resolver o problema de underfitting e é a resposta
da questão.
O algoritmo de deep learning é um tipo de rede neural. A principal característica do deep learning, quando
comparado a uma rede neural simples, é:
Escolha uma opção:
a. Número de camadas de entrada.
b. Número de camadas de saída.
c. Número de camadas ocultas (camadas intermediárias). 
d. Tamanho da amostra de treinamento.
e. Tipo de aprendizagem utilizada.
Sua resposta está correta.
A alternativa correta é a letra "c". O deep learning é um tipo de rede neural com mais de três camadas, variando a
quantidade de camadas ocultas. 
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Principais tecnologias para a utilização 
da inteligência artificial ▶ 
Inteligência Artificial no
Contexto do Serviço
Público
Notas
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Contextualização e
conceitos sobre
inteligência artificial
Módulo 2 – Principais
tecnologias para a
utilização da inteligência
artificial
Módulo 3 – Resolução de
problemas nas
organizações públicas
com a utilização da
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