Fundamentos da inteligência artificial

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	terça, 26 mar 2024, 14:02
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	terça, 26 mar 2024, 14:22
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Questão 1
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Texto da questão
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 as afirmativas I e III estão corretas.
b.
Apenas a afirmativa III está correta.
c.
Apenas a afirmativa I está correta.
d.
Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
e.
Apenas a afirmativa II está correta.
Feedback
Sua resposta está incorreta.
A resposta correta é:
Apenas a afirmativa I está correta.
Questão 2
Correto
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Texto da questão
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.
Redução na capacidade de processamento.
b.
Avanços em algoritmos de aprendizado de máquina, aumento da capacidade de processamento e disponibilidade de grandes conjuntos de dados.
c.
Restrição de conjuntos de dados.
d.
Limitação na adaptação das máquinas.
e.
Retrocesso em algoritmos de aprendizado de máquina.
Feedback
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
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Texto da questão
O aprendizado por reforço é particularmente útil em situações onde a sequência de ações é crítica, como jogos ou navegação robótica. Exemplos incluem algoritmos de Q-learning e redes neurais profundas utilizadas em sistemas como o AlphaGo.
 
Assinale abaixo como o aprendizado por reforço difere dos outros tipos de aprendizado de máquina:
a.
Não utiliza algoritmos.
b.
Não recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades.
c.
Ele não tem autonomia em tomar decisões, não sendo adequado para navegação robótica.
d.
Envolvimento de feedback na forma de recompensas ou penalidades.
e.
Não envolve tentativa e erro.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
Envolvimento de feedback na forma de recompensas ou penalidades.
Questão 4
Correto
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Texto da questão
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.
São limitadas ao processamento de dados visuais.
b.
São inspiradas pela complexidade do cérebro humano e consistem em camadas de neurônios que processam informações de forma coletiva.
c.
Utilizam exclusivamente o algoritmo "backpropagation" para aprendizagem.
d.
Referem-se a sistemas autônomos de aprendizado profundo.
e.
São algoritmos específicos para processamento de linguagem natural.
Feedback
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
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Texto da questão
O deep learning tem sido fundamental para avanços significativos em áreas como visão computacional, permitindo que 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 I está correta.
c.
Apenas a afirmativa V está correta.
d.
Apenas a afirmativa IV está correta.
e.
Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
Apenas a afirmativa IV está correta.
Questão 6
Correto
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Texto da questão
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:
 
( 1 ) Aprendizado supervisionado.
( 2 ) Aprendizado não supervisionado.
( 3 ) 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.
3, 2, 1, 1.
b.
1, 3, 2, 2.
c.
2, 3, 1, 1.
d.
1, 2, 3, 3.
e.
2, 1, 3, 3.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
2, 1, 3, 3.
Questão 7
Correto
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Texto da questão
A IA está redefinindo as estruturas econômicas tradicionais, introduzindo novos paradigmas de eficiência e produtividade. Essas mudanças estão influenciando as estratégias empresariais e a dinâmica do mercado, levando a uma maior personalização dos serviços e a modelos de negócios inovadores.
 
Assinale abaixo de que forma a IA está impactando as estruturas econômicas tradicionais:
a.
Limitando a personalização de serviços.
b.
Criando barreiras para a entrada de novas empresas.
c.
Aumentando a complexidade das cadeias de valor.
d.
Mantendo processos que eram exclusivamente humanos.
e.
Redefinindo cadeias de valor, automatizando processos e criando novos métodos de interação.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
Redefinindo cadeias de valor, automatizando processos e criando novos métodos de interação.
Questão 8
Correto
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Texto da questão
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 tendenciosospodem 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 I e IV estão corretas.
b.
Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
c.
Apenas as afirmativas I, II e IV estão corretas.
d.
Apenas as afirmativas II, III e IV estão corretas.
e.
Apenas as afirmativas III e IV estão corretas.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
Apenas as afirmativas II, III e IV estão corretas.
Questão 9
Correto
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Texto da questão
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.
Alan Turing.
b.
Isaac Newton.
c.
John von Neumann.
d.
Ada Lovelace.
e.
Charles Babbage.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
Alan Turing.
Questão 10
Correto
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Texto da questão
As redes neurais, centrais no avanço do deep learning consistem em camadas de neurônios artificiais que processam dados de forma coletiva, imitando a maneira como os neurônios biológicos se comunicam e processam informações.
Assinale abaixo qual é a inspiração das redes neurais e seu papel no avanço do deep learning?
a.
São inspiradas pela engenharia de características, possibilitando respostas padrões.
b.
São inspiradas pela complexidade do código fonte.
c.
São inspiradas pela automação de processos, permitindo um avanço visual.
d.
São inspiradas pela estrutura de algoritmos, realizando padrões.
e.
São inspiradas pela complexidade e funcionalidade do cérebro humano.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
São inspiradas pela complexidade e funcionalidade do cérebro humano.
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