ATIVIDADE FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL- VALOR 10,0 PONTOS_ Revisão da tentativa2

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Iniciado em domingo, 19 mai 2024, 17:42
Estado Finalizada
Concluída em domingo, 19 mai 2024, 17:57
Tempo
empregado
15 minutos 22 segundos
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Questão 1
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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 a afirmativa V está correta.
b. Apenas as afirmativas IV e V estão corretas.
c. Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
d. Apenas a afirmativa IV está correta.
e. Apenas a afirmativa I está correta.
Sua resposta está correta.
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/ ATIVIDADE FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL- VALOR 10,0 PONTOS
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Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 3
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. Ignorar as transformações no mercado de trabalho.
c. Excluir a necessidade de políticas públicas para gerenciar transformações.
d. Investir em habilidades como criatividade e pensamento crítico, além de adquirir conhecimento básico sobre IA.
e. Enfatizar a preparação individual em detrimento da preparação coletiva.
Sua resposta está correta.
O campo da Inteligência Artificial é sustentado por uma variedade de ferramentas e tecnologias avançadas. Este segmento
explora as principais ferramentas e linguagens de programação utilizadas na IA, com um foco especial em Python e TensorFlow.
 
Assinale abaixo os destaques dessas tecnologias:
a. Os dois ainda há falta de recursos para trabalhar com grandes conjuntos de dados.
b. Python se destaca devido à sua complexidade de programação e TensorFlow é uma plataforma de código aberto
amplamente utilizada para IA.
c. Python se destaca devido à sua simplicidade e vasta biblioteca de recursos de IA, enquanto TensorFlow é uma
plataforma de código aberto amplamente utilizada para deep learning.

d. Eles não compõem a espinha dorsal de muitos sistemas de IA modernos.
e. TensorFlow é uma plataforma de código aberto amplamente utilizada para deep learning. Python tem sua popularidade
em outras áreas, não relacionadas à IA.
Sua resposta está correta.
Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 5
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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 envolve tentativa e erro.
b. Não recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades.
c. Não utiliza algoritmos.
d. Envolvimento de feedback na forma de recompensas ou penalidades.
e. Ele não tem autonomia em tomar decisões, não sendo adequado para navegação robótica.
Sua resposta 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 está em um estágio teórico e experimental.
b. A IA fraca possui capacidades cognitivas abrangentes.
c. A IA fraca é adaptativa e dinâmica.
d. A IA fraca imita completamente a inteligência humana.
e. A IA fraca é projetada para tarefas específicas.
Sua resposta está correta.
Questão 6
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 7
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. Avanços em algoritmos de aprendizado de máquina, aumento da capacidade de processamento e disponibilidade
de grandes conjuntos de dados.

b. Redução na capacidade de processamento.
c. Retrocesso em algoritmos de aprendizado de máquina.
d. Limitação na adaptação das máquinas.
e. Restrição de conjuntos de dados.
Sua resposta está correta.
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. Isaac Newton.
b. Charles Babbage.
c. Ada Lovelace.
d. Alan Turing.
e. John von Neumann.
Sua resposta está correta.
Questão 8
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 as afirmativas I e III estão corretas.
b. Apenas a afirmativa I está correta.
c. Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
d. Apenas a afirmativa II está correta.
e. Apenas a afirmativa III está correta.
Sua resposta está correta.
Questão 9
Correto
Atingiu 1,00 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 quese 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 III e IV estão corretas.
b. Apenas as afirmativas I, II e IV estão corretas.
c. Apenas as afirmativas I e IV estão corretas.
d. Apenas as afirmativas II, III e IV estão corretas.
e. Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
Sua resposta está correta.
Questão 10
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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 estrutura de algoritmos, realizando padrões.
b. São inspiradas pela complexidade e funcionalidade do cérebro humano.
c. São inspiradas pela automação de processos, permitindo um avanço visual.
d. São inspiradas pela complexidade do código fonte.
e. São inspiradas pela engenharia de características, possibilitando respostas padrões.
Sua resposta está correta.
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