Atividade avaliativa 1_ Revisão da tentativa_Inteligencia artificial no contexto do serviço público

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26/01/2024, 08:08 Atividade avaliativa 1: Revisão da tentativa
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Painel Meus cursos Inteligência Artificial no Contexto do Serviço Público
 Módulo 1 – Contextualização e conceitos sobre inteligência artificial Atividade avaliativa 1
Inteligência Artificial no Contexto do
Serviço Público
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26/01/2024, 08:08 Atividade avaliativa 1: Revisão da tentativa
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Questão 1
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Iniciado em sexta, 26 jan2024, 08:07
Estado Finalizada
Concluída em sexta, 26 jan2024, 08:07
Tempo empregado 53segundos
Notas 3,00/4,00
Avaliar
45,00 de um
máximo de
60,00(75%)
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
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Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
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,
i IA i á
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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
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Questão 3
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
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.
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 pod
ocorrer
quando a
amostra de
treinamento
é muito
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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 over
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
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Questão 4
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Marcar questão
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 incorreta.
A alternativa
correta é a letra
"c". O deep
learning é um
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tipo de rede
neural com
mais de três
camadas,
variando a
quantidade de
camadas
ocultas.