INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E AMBIENTES COGNITIVOS1

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E AMBIENTES COGNITIVOS 
QUESTÃO 1 
Com base no conceito das métricas de ML e na complexidade de modelos, podemos afirmar 
que: 
a )quanto mais complexo o modelo, melhor. 
b )a utilização de métricas como o RMSE para regressão linear é fundamental, a fim de 
compreendermos e avaliarmos a aplicabilidade dos modelos. 
c )o conjunto de testes geralmente é maior do que o conjunto de treinamento, para que uma 
boa análise possa ser obtida. 
d )quanto mais simples o modelo, melhor. 
e )o R-quadrado é uma métrica utilizada na matriz de confusão. 
 
 
QUESTÃO 2 
Dentre as principais áreas de atuação da computação neuromórfica, NÃO faz parte de suas 
características: 
a )a regressão linear. 
b )a robótica. 
c )o processamento de som. 
d )a classificação de imagens. 
e )a detecção de anomalias. 
 
 
 
 
QUESTÃO 3 
O método da convolução é utilizado para qual propósito? Assinale a alternativa correta. 
a )A convolução é utilizada no processamento de imagens, como um filtro de features. 
b )A convolução é utilizada no processamento de imagens para adicionar objetos a elas. 
c )A convolução é utilizada no processamento de imagens para subtrair cores. 
d )A convolução é utilizada no processamento de imagens para restaurar imagens antigas. 
e )A convolução é utilizada no processamento de imagens, como um atenuador de defeitos e 
irregularidades. 
 
QUESTÃO 4 
Sobre IA, Machine Learning e Deep Learning, é correto afirmar que: 
a )Deep Learning e Machine Learning são áreas distintas. Enquanto a primeira foca na 
profundidade da análise dos dados, a segunda foca na aplicação em equipamentos físicos e 
máquinas. 
b )um desenvolvedor pode ser especialista em IA sem conhecer muito sobre Machine Learning 
ou Deep Learning. 
c )Inteligência Artificial é outro nome para Machine Learning. Ambos têm o mesmo objetivo e 
abrangência. 
d )Deep Learning é um subconjunto específico de modelos e algoritmos de ML, em que redes 
neurais multicamadas são utilizadas. 
e )Deep Learning ou aprendizado profundo é o nome que se dá quando são utilizados muitos 
dados de entrada para representar completamente o fenômeno físico. 
 
QUESTÃO 5 
Quando treinamos um modelo de ML por regressão linear: 
a )o treinamento é iterativo e pode rodar infinitamente se não limitarmos o número de testes 
realizados. 
b )utilizamos um modelo estabelecido por princípios físicos e, ao colocar a entrada, obtemos a 
saída. 
c )por meio do conjunto de dados (entrada e saída), treinamos o modelo para encontrar as 
constantes (A e B) que melhor ajustam a equação aos pontos. 
d )é fundamentado em conceitos estatísticos e, por isso, não pode ser determinístico. 
e )é necessário que a variável de saída e a variável de entrada, além de serem relacionáveis 
entre si, utilizem uma relação logarítmica. 
 
 
QUESTÃO 6 
A IA vai alterar profundamente as profissões nos próximos anos. Qual destas profissões será a 
primeira substituída pelos sistemas de IA? 
a )Cientista de dados 
b )Médico intervencionista 
c )Operador de telemarketing 
d )Programador 
e )Biólogo 
 
 
QUESTÃO 7 
A regressão logística pode ser aplicada para: 
a )otimizar problemas de navegação robótica. 
b )classificar desfechos binários, por exemplo: se um cliente vai comprar ou não um produto 
com base em outras variáveis. 
c )reduzir a dimensionalidade de grandes bases de dados. 
d )processamento de linguagem natural. 
e )prever o preço de ações na bolsa de valores. 
 
 
QUESTÃO 8 
No IBM Watson Assistant, entities (entidades) são: 
a )habilidades que o usuário deve possuir para interagir com o chatbot. 
b )variáveis locais do sistema. 
c )assistentes virtuais secundários, usados para suportar a operação. 
d )todos os elementos do fluxo de conversa: o chatbot, o diálogo e o usuário são entidades. 
e )complementos de informação que o Assistente procurará, como o número de produtos 
desejados, CPF etc.