ATIVIDADE - SEMANA DE CONHECIMENTOS GERAIS - 52-2023

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11/07/2023, 15:32 Unicesumar - Ensino a Distância
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ATIVIDADE - SEMANA DE CONHECIMENTOS GERAIS - 52/2023
Período:22/05/2023 08:00 a 25/06/2023 23:59 (Horário de Brasília)
Status:ENCERRADO
Nota máxima:1,00
Gabarito:Gabarito será liberado no dia 26/06/2023 00:00 (Horário de Brasília)
Nota obtida:0,90
1ª QUESTÃO
A abolição formal da escravidão no Brasil ocorreu há mais de 130 anos, mas ainda lutamos para romper os
grilhões do trabalho escravo contemporâneo. As ações para o combate à condição análoga à de escravo
requerem ação conjunta do Estado, da sociedade e dos empresários. As denúncias também são importantes
e podem ocorrer, também, por meio de vários canais, como, por exemplo, o disque 100.
Quais são as ações de combate ao trabalho em condição análoga à de escravo no Brasil? Analise as
afirmativas a seguir:
I. Os processos judiciais.
II. As multas impostas a quem sujeitou o outro à condição análoga à de escravo.
III. A pressão da sociedade exigindo postura ética das empresas por meio da recusa de consumo de
produtos e serviços que se valem da escravidão contemporânea.
IV. A eficaz fiscalização por parte do Ministério Público do Trabalho.
V. A elaboração de leis que tenham como objetivo aniquilar o trabalho escravo contemporâneo.
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I, II, III e V, apenas.
I, II, III, IV e V.
III e IV, apenas.
I, II, III e IV, apenas.
I e V, apenas.
2ª QUESTÃO
Segundo Gontijo e Gomes (2019, p. 314), em referência ao material dos autores Norvig e Russell (2014),
dentro da Ciência da Computação, o Aprendizado de Máquina é um subcampo da Inteligência Artificial (IA)
que investiga técnicas computacionais capazes de adquirir automaticamente novas habilidades e
conhecimentos. A premissa básica do AM é a construção de algoritmos que possam receber dados de
entrada e extrair desses dados algum tipo de modelo ou padrão.
Fonte: GONTIJO, J. V.; GOMES, A. K. Algoritmos de Aprendizado de Máquina nas Humanidades Digitais: um
mapeamento suporte para revisão de literatura. In: ESCOLA REGIONAL DE INFORMÁTICA DE GOIÁS (ERI-
GO), 7., 2019, Goiânia. Anais 
. . .
. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019. p. 313–322.
Com base nos materiais disponibilizados e na palestra IA: “IA, te seduz ou te assusta”, a IA pode ser
dividida em várias subáreas, incluindo:
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ALTERNATIVAS
Cálculo da transformada de Hough, processamento de linguagem natural e digitalização da imagem.
Aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e visão computacional.
Digitalização da imagem, processamento de linguagem natural e visão computacional.
Cálculo da transformada de Hough, aprendizado de máquina e digitalização da imagem.
Aprendizado de máquina, visão computacional e digitalização de imagem.
3ª QUESTÃO
Muitas corretoras de valores norte-americanas vem se utilizando de sistemas sofisticados de IA. Em seu
trabalho Gomes (2010 , p. 243), em referência ao material dos autores Stairs e Reynolds (2006), descreve que
Charles M. Schwab (Califórnia, EUA) aplica um sistema inteligente para ajudar seus clientes na utilização de
seu site. A T. Rower Price (Maryland, EUA) usa reconhecimento de voz para obter dados de ações, pensões,
saldos de conta-corrente pelo telefone utilizando comandos de voz simples. A TDWaterhouse (Ontario, CA)
usa um sistema semelhante para responder às dúvidas dos clientes, isso fez com que caísse a demanda de
chamadas ao departamento de serviços a clientes.
Fonte: GOMES, D. dos S. Inteligência Artificial: conceitos e aplicações. Revista Olhar Científico, v. 1, n. 2,
dez. 2010.
De acordo com o trabalho citado, pode-se afirmar que esses sistemas inteligentes utilizam em seus
modelos:
ALTERNATIVAS
Processamento de Linguagem Natural.
Árvore de Decisões.
Visão Computacional.
Random Forest.
Redes Neurais.
4ª QUESTÃO
Segundo Gontijo e Gomes (2019, p. 314), em referência ao material do autor Tan (2013), os algoritmos de
Aprendizado de Máquina empregados em IA podem ser classificados em duas principais categorias, de
acordo com o tipo da tarefa de aprendizado. Nas tarefas preditivas ou de classificação, o objetivo é predizer
novos atributos ou classificar novos dados. Nas tarefas descritivas, o objetivo é derivar um modelo ou
padrão que sumariza algum tipo de relação entre os dados.
Fonte: GONTIJO, J. V.; GOMES, A. K. Algoritmos de Aprendizado de Máquina nas Humanidades Digitais: um
mapeamento suporte para revisão de literatura. In: ESCOLA REGIONAL DE INFORMÁTICA DE GOIÁS (ERI-
GO), 7., 2019, Goiânia. Anais 
. . .
. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019. p. 313–322.
Com base nos materiais disponibilizados e na palestra IA: “IA, te seduz ou te assusta”, em muitos
trabalhos de similaridade textual, a técnica de IA aplicada é: 
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ALTERNATIVAS
Random Forest.
Regressão Linear.
Digitalização da Imagem.
Big Data.
Processamento de Linguagem Natural.
Atenção! Questão anulada.
ALTERNATIVAS
Pode-se afirmar que o desenho de uma cadeia produtiva é igual a um fluxograma de produção ou de
industrialização.
Utilizando a análise de filière, parte-se de uma matéria-prima agrícola específica para explicar a lógica do
encadeamento das atividades.
A rede de relações de uma cadeia produtiva deve ser entendida como linear e não como uma rede em que cada
agente tende a ter contatos com um ou mais agentes.
Entre outras convergências, os dois conceitos compartilham a noção de que a agricultura deve ser vista dentro de
um sistema mais amplo, composto, também, por produtores de insumos, agroindústrias, distribuição e
comercialização.
Utilizando a noção de commodity system approach, considera-se cadeias agroindustriais de produção como um
conjunto de relações comerciais e financeiras, as quais estabelecem um fluxo de troca situado de montante a
jusante entre fornecedores e clientes.
6ª QUESTÃO
“Estamos vivenciando uma nova Revolução Industrial. Essa revolução tem sido impulsionada pelo
desenvolvimento de tecnologias avançadas como a Inteligência Artificial (IA). As máquinas não estão
somente fazendo trabalhos manuais, mas também trabalhos racionais, tarefas que requerem o uso do que
se considera inteligência.
As máquinas estão aprendendo a dirigir automóveis. Já existem carros que podem se mover sem motorista,
como os carros do Google e da Tesla. A liberação do uso de alguns desses carros, de forma totalmente
autônoma e independente, está aguardando legislação adequada e a realização de mais testes em
ambientes reais, assim como em situações excepcionais de alto risco” (LUDEMIR, 2021, p. 85).
Fonte: LUDERMIR, T. B. Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: estado atual e tendências. Estudos
Avançados, v. 35, p. 85-94, 2021. Disponível em:
https://www.scielo.br/j/ea/a/wXBdv8yHBV9xHz8qG5RCgZd/?lang=pt&format=html. Acesso em: 5 maio
2023.
Sobre a área de aplicação da automação que já tem diagnósticos automáticos corretos e precisos, às vezes
até mais precisos do que os diagnósticos feitos pelos profissionais de saúde, assinale a alternativa correta:
ALTERNATIVAS
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Diagnóstico de problemas elétricos.
Diagnóstico de problemas de saúde.
Diagnóstico de problemas mecânicos.
Diagnóstico de problemas financeiros.
Diagnóstico de problemas de computadores.
7ª QUESTÃO
Leia o trecho do artigo Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: estado atual e tendências, de
Ludermir (2021):
“O objetivo do Aprendizado de Máquina (AM) é a construção de programas que melhorem seu
desempenho por meio de exemplos (MITCHELL, 1997). Para isso é necessária uma grande quantidade de
exemplos para gerar o conhecimento do computador, que são hipóteses geradas a partir dos dados.
As técnicas de AM são orientadas a dados, isto é, aprendem automaticamente a partir de grandes volumes
de dados. Os algoritmos de AM geram hipóteses a partirdos dados.
 A inferência indutiva é um dos principais métodos utilizados para derivar conhecimento novo e predizer
eventos futuros em Aprendizado de Máquina. A generalização pode não ser feita de maneira correta na
inferência indutiva. As chances de as generalizações serem corretas aumentam de acordo com a qualidade
dos dados. O mesmo fenômeno acontece com AM, dados mais precisos levam a generalizações mais
precisas. Existem três tipos principais de Aprendizado de Máquina: Supervisionado, Não Supervisionado e
por Reforço” (LUDERMIR, 2021, p. 88). 
Fonte: LUDERMIR, T. B. Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: estado atual e tendências. Estudos
Avançados, v. 35, p. 85-94, 2021. Disponível em:
https://www.scielo.br/j/ea/a/wXBdv8yHBV9xHz8qG5RCgZd/?lang=pt&format=html. Acesso em: 5 maio
2023.
Sobre os objetivos do Aprendizado de Máquina (AM), analise as afirmativas a seguir:
I. Desenvolver algoritmos que se tornem tão capazes quanto humanos em várias tarefas.
II. Criar sistemas que sejam significantemente mais capazes que humanos em praticamente todas as tarefas.
III. Construir programas que melhorem seu desempenho por meio de exemplos.
IV. Derivar conhecimento novo e predizer eventos futuros.
V. Aprender automaticamente a partir de grandes volumes de dados.
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I, apenas.
I e II, apenas.
II e IV, apenas.
I, III e V, apenas.
III, IV e V, apenas.
8ª QUESTÃO
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De acordo com Ricardo Antunes (2018), indústrias 4.0 levarão à escravidão digital.
Fonte: https://portal.trt3.jus.br/internet/conheca-o-trt/comunicacao/noticias-juridicas/ricardo-antunes-
industrias-4-0-levarao-a-escravidao-digital. Acesso em: 15 maio 2023.
Sobre o tema no contexto apresentado pelo autor, assinale a alternativa correta:
ALTERNATIVAS
O trabalho on-line surge para romper a separação entre o tempo de vida no trabalho e o tempo de vida fora dele.
O uso de ferramentas digitais no trabalho é prejudicial aos seres humanos.
O modo de trabalho contemporâneo é mais prejudicial do que àquele praticado no Brasil Colônia.
O trabalho on-line surge para erradicar o trabalho em condição análoga à de escravo no Brasil.
O trabalho on-line surge para fortalecer a separação entre o tempo de vida no trabalho e o tempo de vida fora dele,
evitando a prática da escravidão digital.
9ª QUESTÃO
Em seu artigo, Gomes (2010, p. 239), em referência ao material dos autores Russell e Norvig (2004), discute
que o primeiro grande trabalho reconhecido como IA foi realizado por Warrem Macculloch e Walter Pitts
em 1943. Eles se basearam em três fontes: “o conhecimento da fisiologia básica e da função dos neurônios
do cérebro, uma análise formal da lógica proposicional criada por Russell e Whitehead e a teoria da
computação de Turing” (GOMES, 2010, p. 236).
Fonte: GOMES, D. dos S. Inteligência Artificial: conceitos e aplicações. Revista Olhar Científico, v. 1, n. 2,
dez. 2010.
Após uma leitura atenta do artigo "Inteligência Artificial: conceitos e aplicações", responda: esses
pesquisadores sugeriram um modelo de neurônios artificiais, no qual cada neurônio era caracterizado por
“ligado” ou “desligado”, desse modo, pode-se afirmar que nasce o primeiro algoritmo de:
ALTERNATIVAS
Processamento de Linguagem Natural.
Visão Computacional.
Random Forest.
Redes Neurais.
Física pura.
10ª QUESTÃO
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Em seu artigo, Gomes (2010, p. 239), em referência ao material dos autores Monard e Branaukas (2000), cita
que a inteligência artificial é um ramo da Ciência da Computação cujo interesse é fazer com que os
computadores pensem ou se comportem de forma inteligente. Por ser um tópico muito amplo, IA também
está relacionada com Psicologia, Biologia, lógica matemática, Linguística, Engenharia, Filosofia, dentre
outras áreas científicas.
Fonte: GOMES, D. dos S. Inteligência Artificial: conceitos e aplicações. Revista Olhar Científico, v. 1, n. 2,
dez. 2010.
Com base nos materiais disponibilizados e na palestra IA: “IA, te seduz ou te assusta”, a A técnica de IA
que associa métodos de computação e um sistema biologico para seus modelos é:
ALTERNATIVAS
Random Forest.
Regressão Linear.
Visão Computacional.
Redes Neurais.
Máquina de Suporte Vetorial.