ATIVIDADE FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL- VALOR 10,0 PONTOS_ Revisão da tentativa

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Iniciado em sábado, 10 fev 2024, 04:36
Estado Finalizada
Concluída em sábado, 10 fev 2024, 05:04
Tempo
empregado
27 minutos 40 segundos
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Questão 1
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
A IA promete continuar sua trajetória de crescimento e inovação. Com o avanço contínuo da tecnologia, novas aplicações e
melhorias nos sistemas existentes são inevitáveis. No entanto, é fundamental que este progresso seja gerenciado com
responsabilidade, garantindo que os benefícios da IA sejam distribuídos justamente e que seus desafios sejam abordados de
forma ética e transparente.
De acordo com nossos estudos assinale abaixo uma preocupação ética relacionada à IA:
a. Desemprego tecnológico.
b. Aumento da eficiência.
c. Crescimento da tecnologia.
d. Inovação contínua.
e. Privacidade de dados e viés em algoritmos.
Sua resposta está incorreta.
A resposta correta é:
Privacidade de dados e viés em algoritmos.
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/ ATIVIDADE FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL- VALOR 10,0 PONTOS

https://www.eadunifatecie.com.br/course/view.php?id=32278
https://www.eadunifatecie.com.br/course/view.php?id=32278
https://www.eadunifatecie.com.br/my/
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https://www.eadunifatecie.com.br/mod/quiz/view.php?id=1096062
Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Atualmente, a IA está presente em quase todos os aspectos da vida moderna. Ela transformou setores inteiros, oferecendo
soluções inovadoras para problemas complexos em saúde, finanças, transporte, também levantou questões importantes sobre
ética, privacidade e o futuro do trabalho, desafiando-nos a equilibrar os benefícios da tecnologia com considerações sociais e
morais.
 
O que impulsionou o rápido desenvolvimento da IA? Assinale a alternativa correta:
a. Retrocesso em algoritmos de aprendizado de máquina.
b. Restrição de conjuntos de dados.
c. Limitação na adaptação das máquinas.
d. Avanços em algoritmos de aprendizado de máquina, aumento da capacidade de processamento e disponibilidade
de grandes conjuntos de dados.

e. Redução na capacidade de processamento.
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
Avanços em algoritmos de aprendizado de máquina, aumento da capacidade de processamento e disponibilidade de grandes
conjuntos de dados.

Questão 3
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
A Inteligência Artificial (IA) representa um dos avanços tecnológicos mais significativos da era moderna. Definida como a
capacidade das máquinas de simular a inteligência humana, a IA abrange tudo, desde algoritmos simples até sistemas
complexos capazes de aprendizado e adaptação. A IA pode ser categorizada de várias formas, mas uma distinção fundamental é
entre IA fraca e IA forte.
 
O que caracteriza a Inteligência Artificial fraca (IA estreita) em comparação com a IA forte? Assinale a alternativa correta:
a. A IA fraca imita completamente a inteligência humana.
b. A IA fraca é projetada para tarefas específicas.
c. A IA fraca está em um estágio teórico e experimental.
d. A IA fraca possui capacidades cognitivas abrangentes.
e. A IA fraca é adaptativa e dinâmica.
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
A IA fraca é projetada para tarefas específicas.

Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
As redes neurais, centrais no avanço do deep learning, são inspiradas pela complexidade e funcionalidade do cérebro humano.
Esta abordagem permite que as máquinas realizem tarefas complexas, como reconhecimento de padrões e tomada de decisões,
de forma mais eficiente e intuitiva.
 
Assinale abaixo o que caracteriza as redes neurais no contexto da Inteligência Artificial:
a. Referem-se a sistemas autônomos de aprendizado profundo.
b. São limitadas ao processamento de dados visuais.
c. São algoritmos específicos para processamento de linguagem natural.
d. Utilizam exclusivamente o algoritmo "backpropagation" para aprendizagem.
e. São inspiradas pela complexidade do cérebro humano e consistem em camadas de neurônios que processam
informações de forma coletiva.

Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
São inspiradas pela complexidade do cérebro humano e consistem em camadas de neurônios que processam informações de
forma coletiva.

Questão 5
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Uma parte crucial do aprendizado de máquina é o processamento e a preparação dos dados. A qualidade e a quantidade dos
dados podem afetar significativamente o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina. Um bom trabalho de
engenharia de características pode melhorar a precisão e eficácia dos modelos de aprendizado de máquina, tornando-os mais
adaptáveis a diferentes tipos de problemas de dados.
A engenharia de características envolve:
I. A seleção, modificação e criação de características a partir de dados brutos;
II. Um tipo específico de algoritmo para preparação de grandes conjuntos de dados;
III. O feedback na forma de recompensas ou penalidades e o desenvolvimento de modelos eficazes.
 
Assinale a alternativa correta:
a. Apenas a afirmativa I está correta.
b. Apenas a afirmativa III está correta.
c. Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
d. Apenas as afirmativas I e III estão corretas.
e. Apenas a afirmativa II está correta.
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
Apenas a afirmativa I está correta.

Questão 6
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
O aprendizado de máquina se manifesta de maneiras distintas, cada uma adequada para diferentes tipos de problemas e
conjuntos de dados, esses diferentes tipos de aprendizado de máquina são combinados para criar soluções mais robustas e
abrangentes.
 
Relacione abaixo os três tipos principais de aprendizado com seu significado:
 
(   ) Aprendizado supervisionado.
(   ) Aprendizado não supervisionado.
(   ) Aprendizado por reforço.
 
(   ) Lida com dados que não estão rotulados. Os algoritmos tentam encontrar padrões ou estruturas intrínsecas nos dados sem
a orientação de um resultado específico.
(   ) Os modelos são treinados usando um conjunto de dados rotulado.  Isso significa que cada exemplo no conjunto de dados é
composto de entradas e a saída desejada correspondente.
( ) Exemplos incluem algoritmos de Q-learning e redes neurais profundas utilizadas em sistemas como o AlphaGo.
(  ) O modelo, ou agente, aprende a tomar decisões por meio de tentativas e erros. O agente executa ações em um ambiente e
recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades.
 
Assinale a alternativa que preenche corretamente as lacunas acima:
a. 1, 2, 3, 3.
b. 2, 3, 1, 1.
c. 2, 1, 3, 3.
d. 3, 2, 1, 1.
e. 1, 3, 2, 2.
Sua resposta está incorreta.
A resposta correta é:
2, 1, 3, 3.

Questão 7
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
À medida que a Inteligência Artificial (IA) avança, é essencial se preparar para seus impactos sociais a longo prazo. A IA
transformará áreas vitais como trabalho, educação e saúde, redefinindo profissões e promovendo avanços em aprendizado
personalizado e cuidados médicos.
 
Qual é a importância destacada em nossos estudos sobre o preparo para os impactos sociais de longo prazo da IA? Assinale a
alternativa correta:
a. Investir apenas em habilidades técnicas.
b. Enfatizar a preparação individual em detrimento da preparação coletiva.
c. Excluir a necessidade de políticas públicas para gerenciar transformações.
d. Ignorar as transformações no mercado de trabalho.
e. Investir em habilidades como criatividade e pensamento crítico, além de adquirir conhecimento básico sobre IA.
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
Investir em habilidades como criatividade e pensamento crítico, além de adquirir conhecimento básico sobre IA.

Questão 8
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
O deep learning tem sido fundamental para avanços significativos em áreas como visão computacional, permitindoque as
máquinas não apenas vejam, mas também compreendam e interpretem o conteúdo visual. No processamento de linguagem
natural, ele possibilita que as máquinas entendam e respondam a linguagem humana de maneira mais natural e precisa.
Analise abaixo o que proporciona o processamento mais profundo e abstrato de dados no deep learning:
 
I. Redes neurais com uma única camada oculta.
II. Aprendizado supervisionado.
III. Backpropagation.
IV. Redes neurais com várias camadas ocultas.
V. Algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina.
 
Assinale a alternativa correta:
a. Apenas as afirmativas IV e V estão corretas.
b. Apenas a afirmativa V está correta.
c. Apenas a afirmativa IV está correta.
d. Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
e. Apenas a afirmativa I está correta.
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
Apenas a afirmativa IV está correta.

Questão 9
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
A eficácia de qualquer modelo de aprendizado de máquina depende em grande parte da qualidade dos dados utilizados para o
treinamento. Dados imprecisos, incompletos ou tendenciosos podem levar a modelos ineficientes, ou injustos. Portanto, é
fundamental que se dedique uma atenção rigorosa à coleta, limpeza e preparação de dados.
 
Este processo inclui técnicas como:
I. Redução de dimensionalidade;
II. Tratamento de valores ausentes;
III. Normalização de dados;
IV. Identificação de outliers.
 
Assinale a alternativa correta:
a. Apenas as afirmativas II, III e IV estão corretas.
b. Apenas as afirmativas III e IV estão corretas.
c. Apenas as afirmativas I e IV estão corretas.
d. Apenas as afirmativas I, II e IV estão corretas.
e. Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
Sua resposta está incorreta.
A resposta correta é:
Apenas as afirmativas II, III e IV estão corretas.

Questão 10
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Desde o século XX, a IA evoluiu consideravelmente, passando por várias fases de otimismo, desafios e renascimento. Nos
primeiros dias, a IA estava focada em imitar o raciocínio humano e resolver problemas lógicos. Com o tempo, o foco se
deslocou para a aprendizagem e adaptação das máquinas, resultando em sistemas mais sofisticados que podemos ver hoje,
como assistentes virtuais, carros autônomos e sistemas de recomendação personalizados.
 
Qual teórico questionou a possibilidade de as máquinas pensarem, marcando o início da jornada da IA no século XX? Assinale a
alternativa correta:
a. Charles Babbage.
b. John von Neumann.
c. Isaac Newton.
d. Ada Lovelace.
e. Alan Turing.
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
Alan Turing.
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