QUESTIONÁRIO UNIDADE 1 - Estudos Disciplinares IX

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ESTUDOS DISCIPLINARES IX 6585-05_SEI_CC_0121_R_20231 CONTEÚDO
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Curso ESTUDOS DISCIPLINARES IX
Teste QUESTIONÁRIO UNIDADE I
Iniciado 07/03/23 11:40
Enviado 07/03/23 11:41
Status Completada
Resultado da
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5 em 5 pontos  
Tempo decorrido 1 minuto
Resultados exibidos Todas as respostas, Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários, Perguntas
respondidas incorretamente
Pergunta 1
Resposta Selecionada: b. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da resposta:
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 de�nição de:
Deep Learning (Aprendizado Profundo).
IA (Inteligência Arti�cial).
Deep Learning (Aprendizado Profundo).
Data Science (Ciência de Dados).
Visão Computacional.
Machine Learning (Aprendizado de Máquina).
Resposta: B
Comentário: No Deep Learning, as grandes redes neurais arti�ciais 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.
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0,5 em 0,5 pontos
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Pergunta 2
Resposta Selecionada: e. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
Podemos de�nir como uma aplicação real de IA o seguinte exemplo:
Todas as alternativas estão corretas.
Um �ltro de spam.
Um classi�cador de documentos.
Um identi�cador de faces.
Um gerador automático de códigos.
Todas as alternativas estão corretas.
Resposta: E
Comentário: A inteligência arti�cial 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 pro�ssionais de gestão a mapear
processos.
Pergunta 3
Resposta Selecionada: a. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da resposta:
A melhor abordagem para o raciocínio sob incerteza e quase todas as aplicações atuais de
IA pode ser de�nida por:
Probabilidades.
Probabilidades.
Incertezas.
Certezas.
Dúvidas.
Pesquisa e Desenvolvimento.
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 signi�cativo dos
sistemas de Inteligência Arti�cial em termos de con�abilidade, segurança,
facilidade de manutenção e desempenho, incluindo o surgimento de
hardware projetado especi�camente para computação probabilística.
Esses avanços são essenciais para o uso dessas aplicações no mundo real
– de casas até cidades inteligentes.
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
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Pergunta 4
Resposta Selecionada: e. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da resposta:
Sobre os itens a seguir, é correto a�rmar 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 �ltragem colaborativa em vez dos
metadados inseridos manualmente.
I, II e III são corretos.
Somente I é correto.
Somente I e III são corretos.
Somente II é correto.
Somente II e III são corretos.
I, II e III são corretos.
Resposta: E
Comentário: O MNIST é um dataset de dígitos escritos à mão amplamente
usado por quem está estudando sobre Machine Learning. O classi�cador
de vizinho mais próximo está entre os classi�cadores mais simples
possíveis, e quando recebe um item para classi�car, ele encontra o item
de dados de treinamento mais semelhante ao novo item e exibe seu
rótulo. Exemplos: sistema de recomendação de músicas e �lmes que
coleta dados sobre o comportamento dos usuários e realiza novas
sugestões.
Pergunta 5
O Perceptron pode ser usado para:
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
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Resposta
Selecionada:
a. 
Respostas: a. 
b. 
c.
d. 
e. 
Comentário da resposta:
Tarefas de classi�cação binária.
Tarefas de classi�cação binária.
Criar hipérboles de IA.
Trabalhar como o principal algoritmo durante o inverno da IA.
Reconhecimento de imagens.
Todas as opções estão erradas.
Resposta: A
Comentário: O Perceptron é um classi�cador linear (binário).
Pergunta 6
Resposta Selecionada: d. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da resposta:
Sobre os itens a seguir, é correto a�rmar 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 especí�cas), 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
arti�ciais”.
Somente II e III são corretos.
Somente I é correto.
Somente I e III são corretos.
Somente II é correto.
Somente II e III são corretos.
I, II e III são corretos.
Resposta: D
Comentário: A a�rmativa 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,
�nalmente, as imagens geradas são quase indistinguíveis das imagens
reais.
Pergunta 7
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
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Resposta Selecionada: b. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
Sobre os itens a seguir, é correto a�rmar que:
 
I. A segurança no trânsito deve melhorar à medida que a con�abilidade dos sistemas
ultrapassar o nível humano. Assim, os humanosmanterão 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.
Somente I e II são corretos.
Somente I é correto.
Somente I e II são corretos.
Somente II é correto.
Somente II e III são corretos.
I, II e III são corretos.
Resposta: B
Comentário: Um carro autônomo é programado por pro�ssionais
com conhecimentos da área de inteligência arti�cial e áreas
correlatas.
Pergunta 8
Resposta Selecionada: c. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
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.
Argumento da Sala Chinesa.
Teste AB.
Teste de Turing.
Nerd IA.
Inteligência Emocional.
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.
0,5 em 0,5 pontos
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Pergunta 9
Resposta
Selecionada:
e. 
Respostas: a. 
b.
c.
d.
e. 
Comentário da
resposta:
Marque a questão incorreta:
Métodos de IA não envolvem Matemática e Estatística.
IA também pode ser usada para gerar ou alterar conteúdo visual.
Técnicas de reconhecimento facial e de objetos podem ser usadas para
reconhecer outros carros e obstáculos em torno de um carro
autônomo.
Mesmo os pesquisadores de IA não têm uma de�nição exata de IA.
Cinquenta anos atrás, por exemplo, métodos automáticos de busca e
planejamento eram considerados pertencentes ao domínio da IA.
Métodos de IA não envolvem Matemática e Estatística.
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
Resposta Selecionada: e. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
Sobre os itens a seguir, é correto a�rmar que:
 
I. Os algoritmos que determinam o conteúdo que você vê na internet são baseados em IA.
II. As informações que encontramos na Net�ix 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.
Todas as a�rmações estão corretas.
Somente I e II são corretos.
Somente II e III são corretos.
Somente III e IV são corretos.
Somente IV e I são corretos.
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
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Terça-feira, 7 de Março de 2023 11h41min49s GMT-03:00
e. 
Comentário da
resposta:
Todas as a�rmações estão corretas.
Resposta: E
Comentário: Todas as aplicações mencionadas nas a�rmações se
relacionam aos benefícios tecnológicos da área de inteligência
arti�cial.
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