INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA DEVS

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EM2120031 - SISTEMAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA
	 
	 
	 1.
	Ref.: 4329328
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Com o objetivo de obter informações por meio do aprendizado de máquina, verificou-se que o processo que estava sendo realizado consistia em examinar as características dos objetos e agrupá-los de acordo com suas semelhanças; verificou-se também o uso de algoritmos de aprendizado não supervisionados. Identifique que ação está sendo realizada:
		
	
	Redução dimensional
	 
	Classificação
	
	Regressão
	
	Estimativa de densidade
	 
	Clustering
	
	
	 2.
	Ref.: 4332290
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Acerca dos conceitos de aprendizado de máquina, julgue os itens seguintes:
I. Em aprendizado de máquina, as árvores de decisão podem ser usadas com sistemas de classificação, para atribuir informação de tipo.
II. As aglomerações, tipos de informação obtidos por meio do aprendizado de máquina, caracterizam-se por se ligarem a um único e específico evento, em torno do qual ocorrem várias ações, com produção sistêmica de informações gerenciais que apoiarão uma nova ocorrência do mesmo tipo de evento.
III. Para a realização de prognósticos por meio de técnicas de aprendizado de máquina, parte-se de uma série de valores existentes obtidos de dados históricos, bem como de suposições controladas a respeito das condições futuras, para prever outros valores e situações que ocorrerão e, assim, planejar e preparar as ações organizacionais.
Assinale a alternativa correta:
		
	
	Apenas III está correta.
	
	Apenas II está correta.
	
	Apenas I está correta.
	 
	I e III estão corretas.
	
	I e II estão corretas.
	
	
	 
		
	02492 - FUNDAMENTOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	 
	 
	 3.
	Ref.: 6041782
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Em relação à aplicação da Inteligência Artificial na indústria de alimentos, pode-se afirmar que:
I - A indústria de alimentos e bebidas já está utilizando a Inteligência Artificial em diferentes atividades.
II - A classificação de produtos para fabricação é um dos exemplos da aplicação da IA na indústria de alimentos.
III - O serviço de atendimento ao cliente não recebeu investimentos das grandes empresas, como, por exemplo, a IBM.
Assinale a opção correta:
		
	
	Os itens I e III estão corretos.
	
	Os itens I, II e III estão corretos.
	
	Apenas o item II está correto.
	 
	Os itens I e II estão corretos.
	
	Apenas o item III está correto.
	
	
	 4.
	Ref.: 6041774
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Em relação às definições sobre Inteligência Artificial, pode-se afirmar que:
I - O campo de estudos que procura emular comportamento inteligente em termos de processos educacionais.
II - A automação de atividades que associamos ao pensamento humano, atividades como tomadas de decisão, resolução de problemas, aprendizado etc.
III - O estudo das computações que tornam possível perceber, raciocinar e agir.
IV - A automação de atividades repetitivas realizadas por nós, seres humanos nas fábricas e indústrias, apenas.
Escolha a alternativa correta.
		
	
	Apenas os itens I, II e IV estão corretos.
	
	Apenas os itens I e III estão corretos.
	
	Apenas o item IV está correto.
	 
	Os itens I, II e III estão corretos.
	
	Apenas os itens II e III estão corretos.
	
	
	 
		
	7393 - REDES NEURAIS ARTIFICIAIS (RNA)
	 
	 
	 5.
	Ref.: 7805475
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Um hospital público de uma grande cidade da região sudeste do Brasil está implantando uma rede Perceptron de múltiplas camadas (Multilayer Perceptron) para prever a ocorrência de diabetes. Essa rede perceptron de múltiplas camadas usará qual tipo de aprendizado em sua construção?
		
	
	Aprendizado oculto
	
	Aprendizado de pesos
	 
	Aprendizado supervisionado
	
	Aprendizado final
	
	Aprendizado Não supervisionada
	
	
	 6.
	Ref.: 7805484
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Em uma rede neural artificial, esse componente é caracterizado como uma coleção de números predeterminados contidos no programa, que são multiplicados pelo valor digitado no nó oculto, e em seguida um único número é criado adicionando entradas ponderadas. Assinale a alternativa que apresenta para qual componente de uma rede neural artificial essa definição é relevante.
		
	
	Activation function (Função de ativação)
	
	Viés (Bias)
	 
	Camada de pesos (Weight layer)
	
	Camada oculta (Hidden layer)
	 
	Camada de saída (Output layer)
	
	
	 
		
	7394 - DEEP LEARNING
	 
	 
	 7.
	Ref.: 7803184
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Esse tipo de rede de deep learning são geralmente utilizadas para reconhecimento de imagem e vídeo, detecção de objetos, reconhecimento de caracteres, jogos (xadrez e Go) e reconhecimento de padrões e/ou visão computacional. Qual das opções abaixo atende a essa definição?
		
	
	Autoencoders.
	 
	Generative Adversarial Network (GANs).
	
	Redes Multilayer Perceptron.
	
	Recurrent Neural Networks (RNN).
	 
	Convolutional Neural Networks (CNN).
	
	
	 8.
	Ref.: 7803047
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Consiste em técnicas e modelos que podem aprender com dados e fornecer aplicativos de Inteligência Artificial. Depende mais da entrada humana para entender as distinções entre diferentes entradas de dados, uma vez que especialistas humanos precisam criar uma hierarquia de recursos, normalmente aprendendo com dados mais estruturados. Uma outra definição diz que essa técnica é a ciência de fazer os computadores agirem sem serem explicitamente programados.  
Qual das opções abaixo atende a essa definição?
		
	
	Perceptron de múltiplas camadas.
	
	Inteligência artificial.
	
	Deep learning.
	 
	Aprendizagem de máquina (Machine learning).
	
	Inteligência de negócios (Business intelligence).
	
	
	 
		
	7395 - VISÃO COMPUTACIONAL E RECONHECIMENTO DE IMAGEM
	 
	 
	 9.
	Ref.: 7805284
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Juntamente com a área de visão computacional é normalmente mencionada a de reconhecimento de imagens, porém, apesar de estarem relacionadas, há distinções entre elas. Selecione a opção correta que apresente um exemplo de reconhecimento de imagens:
		
	
	Modificar as características principais de uma imagem
	 
	Melhorar a qualidade de uma imagem
	
	Ampliar uma imagem
	
	Fazer uma operação de uma imagem
	 
	Detectar um elemento específico dentro de uma imagem
	
	
	 
		
	7396 - PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL E RECONHECIMENTO DE VOZ
	 
	 
	 10.
	Ref.: 7806842
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Felipe trabalha para um jornal e desenvolveu um site para as novas notícias serem exibidas em categorias como esportes, política, economia e saúde. O sistema foi um sucesso e facilitou a disseminação de notícias, e assinaturas de novos leitores. Sendo assim, Felipe foi convidado a incorporar notícias antigas do arquivo da agência de notícias na nova plataforma. Porém, elas não estão categorizadas como as novas, somente digitalizadas. Dado que Felipe fez aulas de NLP na faculdade, qual seria o jeito inteligente dele resolver esse problema sem ter que olhar notícia a notícia ele mesmo e atribuir um rótulo? Ele iria precisar usar qual destes algoritmos depois de ter feito todo o pré-processamento em NLP necessário?
		
	
	KMEANS
	
	Regressão Linear
	 
	Floresta Aleatória
	 
	Agrupador DBSCAN
	
	Regressor de Vetor de Suporte