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Revisar envio do teste: QUESTIONÁRIO UNIDADE IESTUDOS DISCIPLINARES VIII 6671-10_SEI_AD_0721_R_20231 CONTEÚDO
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ESTUDOS DISCIPLINARES VIII 
QUESTIONÁRIO UNIDADE I 
02/05/23 
02/05/23 
Completada
Resultado da tentativa 5 em 5 pontos  
Tempo decorrido
Resultados exibidos Todas as respostas, Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários, Perguntas respondidas incorretamente
Pergunta 1
Resposta Selecionada: b. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
É um subcampo do aprendizado de máquina, que em si é um subcampo da IA, que em si é um subcampo da Ciência da Computação.
Essa é a de�nição de:
Deep Learning (Aprendizado Profundo).
IA (Inteligência Arti�cial).
Deep Learning (Aprendizado Profundo).
Data Science (Ciência de Dados).
Visão Computacional.
Machine Learning (Aprendizado de Máquina).
Resposta: B
Comentário: No Deep Learning, as grandes redes neurais arti�ciais são alimentadas com algoritmos de aprendizado e
quantidades cada vez maiores de dados, ampliando continuamente sua capacidade de "pensar" e "aprender”. "Deep"
se refere às muitas camadas que a rede neural acumula com o tempo, e o desempenho melhora quanto mais
profunda a rede for. Hoje, grande parte do Deep
Learning acontece sob a supervisão humana, mas o objetivo é criar redes neurais que consigam treinar a si mesmas e
"aprender" de modo independente.
Pergunta 2
Resposta Selecionada: e. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
Podemos de�nir como uma aplicação real de IA o seguinte exemplo:
Todas as alternativas estão corretas.
Um �ltro de spam.
Um classi�cador de documentos.
Um identi�cador de faces.
Um gerador automático de códigos.
Todas as alternativas estão corretas.
Resposta: E
Comentário: A inteligência arti�cial é utilizada como forma de potencializar os resultados, aumentar a produtividade
e economizar tempo. Ela pode ser implementada em diversos setores para melhorar o desempenho de tarefas e
ajudar os pro�ssionais de gestão a mapear processos.
Pergunta 3
UNIP EAD BIBLIOTECAS MURAL DO ALUNO TUTORIAISCONTEÚDOS ACADÊMICOS
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
http://company.blackboard.com/
https://ava.ead.unip.br/webapps/blackboard/execute/courseMain?course_id=_289020_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/blackboard/content/listContent.jsp?course_id=_289020_1&content_id=_3408342_1&mode=reset
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_10_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_27_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_47_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_29_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_25_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/login/?action=logout
Resposta Selecionada: a. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da resposta:
A melhor abordagem para o raciocínio sob incerteza e quase todas as aplicações atuais de IA pode ser de�nida por:
Probabilidades.
Probabilidades.
Incertezas.
Certezas.
Dúvidas.
Pesquisa e Desenvolvimento.
Resposta: A
Comentário: O campo de pesquisa em computação probabilística não é novo, mas os avanços em processamento de
alto desempenho e algoritmos de aprendizagem profunda podem levá-lo a uma nova era. Nos próximos anos,
devemos acompanhar o desenvolvimento signi�cativo dos sistemas de Inteligência Arti�cial em termos de
con�abilidade, segurança, facilidade de manutenção e desempenho, incluindo o surgimento de hardware projetado
especi�camente para computação probabilística. Esses avanços são essenciais para o uso dessas aplicações no mundo
real – de casas até cidades inteligentes.
Pergunta 4
Resposta Selecionada: e. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da resposta:
Sobre os itens a seguir, é correto a�rmar que:
 
I. No caso de reconhecimento de dígitos MNIST, uma maneira comum de medir a similaridade de imagem é contar as correspondências
pixel a pixel.
II. Um exemplo típico de uma aplicação do método do vizinho mais próximo é prever o comportamento do usuário em aplicativos de IA,
como sistemas de recomendação.
III. Os sistemas de recomendação atuais usam �ltragem colaborativa em vez dos metadados inseridos manualmente.
I, II e III são corretos.
Somente I é correto.
Somente I e III são corretos.
Somente II é correto.
Somente II e III são corretos.
I, II e III são corretos.
Resposta: E
Comentário: O MNIST é um dataset de dígitos escritos à mão amplamente usado por quem está estudando sobre
Machine Learning. O classi�cador de vizinho mais próximo está entre os classi�cadores mais simples possíveis, e
quando recebe um item para classi�car, ele encontra o item de dados de treinamento mais semelhante ao novo item
e exibe seu rótulo. Exemplos: sistema de recomendação de músicas e �lmes que coleta dados sobre o
comportamento dos usuários e realiza novas sugestões.
Pergunta 5
O Perceptron pode ser usado para:
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
Resposta Selecionada: a. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da resposta:
Tarefas de classi�cação binária.
Tarefas de classi�cação binária.
Criar hipérboles de IA.
Trabalhar como o principal algoritmo durante o inverno da IA.
Reconhecimento de imagens.
Todas as opções estão erradas.
Resposta: A
Comentário: O Perceptron é um classi�cador linear (binário).
Pergunta 6
Resposta Selecionada: d. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
Sobre os itens a seguir, é correto a�rmar que:
 
I. A GAN é um tipo de rede neural que gera as imagens reais a partir de pontos de dados.
II. Redes incluindo camadas convolucionais são chamadas de redes neurais convolucionais (CNNs). Sua principal propriedade é que elas
podem detectar recursos da imagem, como pontos claros ou escuros (ou cores especí�cas), bordas em várias orientações e padrões.
III. O Perceptron é um dos primeiros modelos formais de computação neural e por causa de seu papel fundamental na história das
redes neurais: “mãe de todas as redes neurais arti�ciais”.
Somente II e III são corretos.
Somente I é correto.
Somente I e III são corretos.
Somente II é correto.
Somente II e III são corretos.
I, II e III são corretos.
Resposta: D
Comentário: A a�rmativa I está incorreta, pois a rede neural GAN é constituída por processos paralelos, rede
adversária e rede generativa, à medida que a rede generativa lentamente se torna melhor, o modelo adversário
também precisa melhorar, e o ciclo continua até que, �nalmente, as imagens geradas são quase indistinguíveis das
imagens reais.
Pergunta 7
Resposta Selecionada: b. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
Sobre os itens a seguir, é correto a�rmar que:
 
I. A segurança no trânsito deve melhorar à medida que a con�abilidade dos sistemas ultrapassar o nível humano. Assim, os humanos
manterão o papel de supervisão, enquanto as máquinas irão cuidar da direção.
II. O reconhecimento facial já é uma commodity usada em muitos aplicativos, empresas e governos, como, por exemplo: a organização
de suas fotos de acordo com as pessoas, a marcação automática nas mídias sociais e o controle de passaportes.
III. Um carro autônomo é um exemplo de um elemento inteligente que se programa automaticamente desde sua autocriação.
Somente I e II são corretos.
Somente I é correto.
Somente I e II são corretos.
Somente II é correto.
Somente II e III são corretos.
I, II e III são corretos.
Resposta: B
Comentário: Um carro autônomo é programado por pro�ssionais com conhecimentos da área de inteligência
arti�cial e áreas correlatas.
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
Pergunta 8
Resposta Selecionada: c. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
No teste, um interrogador humano interage com dois jogadores, A e B, trocando mensagens escritas (em um bate-papo). Se o
interrogador não puder determinar qual jogador, Aou B, é um computador e qual é um humano, o computador então passou no teste.
O argumento é que, se um computador é indistinguível de um humano em uma conversa geral de linguagem natural, ele deve ter
alcançado a inteligência no nível humano. Como é chamado esse teste?
Teste de Turing.
Argumento da Sala Chinesa.
Teste AB.
Teste de Turing.
Nerd IA.
Inteligência Emocional.
Resposta: C
Comentário: Um computador passará no Teste de Turing se um interrogador humano, depois de propor algumas
perguntas por escrito, não for capaz de distingui-lo de um humano.
Pergunta 9
Resposta
Selecionada:
e. 
Respostas: a. 
b.
c. 
d.
e. 
Comentário da
resposta:
Marque a questão incorreta:
Métodos de IA não envolvem Matemática e Estatística.
IA também pode ser usada para gerar ou alterar conteúdo visual.
Técnicas de reconhecimento facial e de objetos podem ser usadas para reconhecer outros carros e obstáculos
em torno de um carro autônomo.
Mesmo os pesquisadores de IA não têm uma de�nição exata de IA.
Cinquenta anos atrás, por exemplo, métodos automáticos de busca e planejamento eram considerados
pertencentes ao domínio da IA.
Métodos de IA não envolvem Matemática e Estatística.
Resposta: E
Comentário: Através dos métodos de IA, estamos tentando reproduzir nas máquinas o mesmo processo de
aprendizagem dos seres humanos, e fazemos isso através de algoritmos de Machine Learning, que, em última
instância, nada mais são do que Matemática e Estatística.
Pergunta 10
Resposta Selecionada: e. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Sobre os itens a seguir, é correto a�rmar que:
 
I. Os algoritmos que determinam o conteúdo que você vê na internet são baseados em IA.
II. As informações que encontramos na Net�ix no decorrer de um dia típico são personalizadas para cada cliente.
III. Muitos editores on-line, como sites de empresas de jornais e de radiodifusão, bem como mecanismos de pesquisa, como o Google,
controlam e personalizam tudo o que você vê.
IV. A primeira página da versão impressa do New York Times é sempre a mesma, independente do leitor que acessar.
Todas as a�rmações estão corretas.
Somente I e II são corretos.
Somente II e III são corretos.
Somente III e IV são corretos.
Somente IV e I são corretos.
Todas as a�rmações estão corretas.
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
Terça-feira, 2 de Maio de 2023 20h08min36s GMT-03:00
Comentário da
resposta:
Resposta: E
Comentário: Todas as aplicações mencionadas nas a�rmações se relacionam aos benefícios tecnológicos da
área de inteligência arti�cial.
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