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Atividade Fundamentos DA Inteligência Artificial- Valor 10,0
Pontos Revisão da tentativa
Educação Física (UniFatecie)
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Iniciado em sexta, 8 mar 2024, 10:14
Estado Finalizada
Concluída em sábado, 9 mar 2024, 15:40
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1 dia 5 horas
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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 III está correta.
b. Apenas a afirmativa I 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.
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 possui capacidades cognitivas
abrangentes.
b. A IA fraca é projetada para tarefas específicas.
c. A IA fraca é adaptativa e dinâmica.
d. A IA fraca está em um estágio teórico e
experimental.
e. A IA fraca imita completamente a inteligência
humana.
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
A IA fraca é projetada para tarefas específicas.
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 I e IV estão corretas.
b. Apenas as afirmativas I, II e IV estão corretas.
c. Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
d. Apenas as afirmativas II, III e IV estão corretas.
e. Apenas as afirmativas III e IV estão corretas.
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
Apenas as afirmativas II, III e IV estão corretas.
A Inteligência Artificial está remodelando inúmeras
indústrias, trazendo eficiência, insights e novas
capacidades.
De acordo com nossos estudos, análise abaixo quais são
alguns setores-chave nos quais a Inteligência Artificial está
sendo aplicada?
 
I. Saúde;
II. Transporte;
III. Finanças;
IV. Varejo;
V. Turismo.
 
Assinale a alternativa correta:
a. Apenas as afirmativas II, IV e V estão corretas.
b. Apenas as afirmativas I, III e IV estão corretas.
c. Apenas as afirmativas II, III e IV estão corretas.
d. Apenas as afirmativas I, II e III estão corretas.
e. Apenas as afirmativas IV e V estão corretas.
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
Apenas as afirmativas I, III e IV estão corretas.
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. Avanços em algoritmos de aprendizado de
máquina, aumento da capacidade de
processamento e disponibilidade de grandes
conjuntos de dados.

b. Limitação na adaptação das máquinas.
c. Restrição de conjuntos de dados.
d. Redução na capacidade de processamento.
e. Retrocesso em algoritmos de aprendizado de
máquina.
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.
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. AdaLovelace.
b. John von Neumann.
c. Alan Turing.
d. Charles Babbage.
e. Isaac Newton.
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
Alan Turing.
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 complexidade e
funcionalidade do cérebro humano.

b. São inspiradas pela automação de processos,
permitindo um avanço visual.
c. São inspiradas pela complexidade do código
fonte.
d. São inspiradas pela engenharia de características,
possibilitando respostas padrões.
e. São inspiradas pela estrutura de algoritmos,
realizando padrões.
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
São inspiradas pela complexidade e funcionalidade do
cérebro humano.
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 em habilidades como criatividade e
pensamento crítico, além de adquirir
conhecimento básico sobre IA.

b. Excluir a necessidade de políticas públicas para
gerenciar transformações.
c. Enfatizar a preparação individual em detrimento
da preparação coletiva.
d. Ignorar as transformações no mercado de
trabalho.
e. Investir apenas em habilidades técnicas.
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
Investir em habilidades como criatividade e pensamento
crítico, além de adquirir conhecimento básico sobre IA.
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 inspiradas pela complexidade do cérebro
humano e consistem em camadas de
neurônios que processam informações de
forma coletiva.

b. Utilizam exclusivamente o algoritmo
"backpropagation" para aprendizagem.
c. São limitadas ao processamento de dados visuais.
d. São algoritmos específicos para processamento
de linguagem natural.
e. Referem-se a sistemas autônomos de
aprendizado profundo.
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.
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, 3, 2, 2.
b. 1, 2, 3, 3.
c. 3, 2, 1, 1.
d. 2, 1, 3, 3.
e. 2, 3, 1, 1.
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
2, 1, 3, 3.
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