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<p>uso da mineração de dados, ou data mining, aumentou nos últimos anos, em razão da grande quantidade de dados produzidos pela sociedade, devido à ampliação do acesso à internet e outros meios de produção de gerando, assim, um big data, ou seja, uma grande quantidade de dados que, se não forem tratados de maneira adequada, não produzem informação. Por meio da utilização de ferramentas de mineração de dados, é possível que os dados sejam analisados a fim de se descobrir problemas e oportunidades, observando padrões de comportamento e auxiliando na tomada de Data mining: the textbook. New York: Springer, 2015 (adaptado). Diante disso leia a situação a seguir. Milene é líder da seção de data mining e utilizou a tarefa de classificar e direcionar os colaboradores para exercerem suas atividades de acordo com os perfis de cada um. Durante uma conversa informal com os colaboradores, Milene foi questionada sobre o emprego da tarefa de classificação em outros segmentos. Considerando as informações apresentadas e a aplicação da tarefa de classificação, julgue os itens a seguir. Milene pode explicar para os colaboradores que a tarefa de classificação pode diagnosticar em que lugar uma certa doença pode estar presente. II. Segundo Milene, usando a tarefa de classificação, um educandário pode identificar qual turma é a mais indicada para um determinado aluno. III. Milene pode dizer que a tarefa de classificação pode ser utilizada para determinar em que momento uma transação de cartão de crédito pode ser considerada uma fraude. É correto o que se afirma em Alternativas A) I, apenas. B) e III, apenas C) Marcada pelo aluno e II, apenas. D) III, E) Gabarito da questão e III.</p><p>Visualizar questão aprendizado de máquina, tradução de machine learning, tem como objetivo treinar máquinas para aprender através de dados coletados. Esse tipo de aprendizado pode ser classificado em aprendizado supervisionado (supervised learning), aprendizado não supervisionado (unsupervised learning) e, ainda, aprendizado por reforço (reinforcement learning), de forma que cada uma dessas classificações possui suas técnicas de aprendizado, por exemplo, as árvores de decisão, no aprendizado supervisionado. Enfim, o aprendizado de máquina é uma técnica utilizada para realizar a classificação de textos, utilizando o Processamento de Linguagem Natural (PLN), auxiliando, por exemplo, na filtragem de conteúdos, como de e-mails Spam. SILVA, Michel Bernardo Fernandes da. Processamento de Linguagem Natural. Porto Alegre: SAGAH, 2020 (adaptado). Diante disso, considere a situação apresentada a seguir. Marcelino está iniciando um desenvolvimento no segmento de inteligência artificial e utilizará o PLN visando desenvolver aplicativos para a classificação de textos. Para atingir o seu objetivo, ele usará o aprendizado de máquina (machine learning). Diante disso, antes de iniciar o desenvolvimento, Marcelino pesquisou sobre os segmentos em que são aplicados o aprendizado de máquina, com o objetivo auxiliar na sua tomada de decisão. Acerca das aplicações de aprendizado de máquina (machine learning), as quais Marcelino encontrou em sua pesquisa, julgue os itens a seguir. I. Durante levantamentos, Marcelino percebeu que o aprendizado de máquina é bastante utilizado por empresas, através dos chatbots, os quais são aplicativos ou robôs disponibilizados em chats de websites e mídias sociais, com o objetivo de realizar atendimentos de clientes como se fossem pessoas. II. Ao pesquisar, Marcelino detectou que o aprendizado de máquina é usado em sistemas de recomendação, os quais estão presentes nos serviços de streaming por assinatura, em que o aplicativo oferece sugestões de filmes e séries ao usuário, utilizando como referência o que ele assiste nesse serviço. III. Em suas pesquisas, verificou que o aprendizado de máquina é bastante utilizado na recuperação de informações, funcionalidade a qual tem o objetivo de buscar informações em documentos não estruturados, para atender às necessidades dos clientes, utilizando como fonte um grande volume de coleções de documentos. É correto que se afirma em Alternativas A) Marcada pelo aluno B) III, apenas.</p><p>Visualizar questão Big Data é um termo que descreve o grande volume de dados estruturados e não estruturados que inundam uma empresa diariamente. No entanto, não é a quantidade de dados que é importante. É que as organizações fazem com os dados que importam. Big Data pode ser analisado para insights que levam a melhores decisões e movimentos estratégicos de negócios. Considerando as informações apresentadas no texto, avalie afirmativa correta: Alternativas A) As organizações conseguem traçar estratégias com foco a partir da quantidade dos dados. B) Marcada pelo aluno A análise de Big Data pode levar a insights e movimentos estratégicos de negócios. C) As decisões empresariais podem utilizar exclusivamente o Big Data. D) Big Data possui maior relevância estratégica para grandes empresas. E) Big Data é definido como um universo de dados estruturados. Feedback: Resposta correta: A análise de Big Data pode levar a insights e movimentos estratégicos de negócios. Correta. Big Data permite às empresas coletar, armazenar e analisar grandes quantidades de dados em tempo real, o que permite descobrir padrões, tendências e insights, que de outra forma poderiam passar despercebidos. A análise de Big Data pode fornecer informações valiosas sobre comportamento dos clientes, as preferências de compra, as tendências do mercado, as e muito Com essas informações, as empresas podem tomar decisões com base em mais informações e estratégicas, como identificar oportunidades de crescimento, otimizar as operações, melhorar a eficiência, reduzir custos e aumentar a satisfação do cliente. Além disso, a análise de Big Data permite que as empresas obtenham insights mais profundos sobre comportamento do cliente, que pode ser usado para personalizar as experiências dele e melhorar sua retenção e Por exemplo, um varejista pode usar a análise de Big Data para identificar produtos que são frequentemente comprados juntos e, em seguida, criar promoções para incentivar as compras combinadas. Distratores: Big Data é definido como um universo de dados estruturados. Incorreta. Big Data é uma abordagem para lidar com grandes volumes de dados, independentemente de sua Embora inicialmente tenha surgido como uma técnica para lidar com grandes conjuntos de dados estruturados, termo Big Data evoluiu para incluir dados não estruturados, como texto, e</p><p>Visualizar questão Processamento de Linguagem Natural (PLN) é utilizado em diversas aplicações, auxiliando na filtragem, sumarização, recuperação e classificação de textos, além de outras aprendizado de máquina (machine learning) utiliza do PLN para realizar, por exemplo, monitoramento de redes sociais, a fim de encontrar informações relevantes que possam ser utilizadas. Com a crescente produção de dados, essa filtragem é importante para que a quantidade de texto a passar por revisão humana seja É importante ressaltar, ainda, que o aprendizado de máquina pode ser classificado em aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. SILVA, Michel Bernardo Fernandes da. Processamento de Linguagem Porto Alegre: SAGAH, 2020 (adaptado). Diante disso, considere a situação apresentada a Helder é um profissional no ramo de Inteligência Artificial e está desenvolvendo um aplicativo para realizar a classificação de textos utilizando o PLN. Durante a implementação, Helder poderá utilizar alguns tipos de aprendizados de máquinas. Considerando alguns dos aprendizados de máquina (machine learning) e seus usos, julgue os itens a seguir. I. Uma opção de desenvolvimento para Helder é o aprendizado por reforço (reinforcement learning), no qual o agente conquistará o conhecimento sobre o método que ele está aplicando, através da correção ou repreensão. II. Helder poderá utilizar, para a implementação, o aprendizado supervisionado (ou supervised learning), no qual existe um grupo pré-determinado de pares de dados de entrada/saída, sendo que as entradas são integradas por vários atributos, padrões e tendências, que são pertinentes aos objetos os quais estão sendo estudados. III. Uma opção para Helder desenvolver o seu aplicativo é o aprendizado não supervisionado (ou unsupervised learning), no qual o aplicativo realiza buscas visando localizar padrões e relações num grupo de informações. Nesse aprendizado, são informados somente os dados de saída, uma vez que os padrões de entradas foram incluídos durante o desenvolvimento do sistema. É correto que se afirma em Alternativas A) Marcada pelo aluno B) e III, C)</p><p>Helder é um profissional no ramo de Inteligência Artificial e está desenvolvendo um aplicativo para realizar a classificação de textos utilizando o Durante a implementação, Helder poderá utilizar alguns tipos de aprendizados de máquinas. Considerando alguns dos aprendizados de máquina (machine learning) e seus usos, julgue os itens a Uma opção de desenvolvimento para Helder é o aprendizado por reforço (reinforcement learning), no qual o agente conquistará o conhecimento sobre método que ele está aplicando, através da correção ou repreensão. II. Helder poderá utilizar, para a implementação, o aprendizado supervisionado (ou supervised learning), no qual existe um grupo pré-determinado de pares de dados de entrada/saída, sendo que as entradas são integradas por vários atributos, padrões e tendências, que são pertinentes aos objetos os quais estão sendo estudados. III. Uma opção para Helder desenvolver o seu aplicativo é o aprendizado não supervisionado (ou unsupervised learning), no qual o aplicativo realiza buscas visando localizar padrões e relações num grupo de informações. Nesse aprendizado, são informados somente os dados de saída, uma vez que os padrões de entradas foram incluídos durante o desenvolvimento do sistema. É correto o que se afirma em Alternativas A) Marcada pelo aluno I, e III. B) e III, apenas. C) e II, apenas. D) I, E) Gabarito da questão III, Referências: SILVA, Michel Bernardo Fernandes da. Processamento de Linguagem Natural Porto Alegre, Sagah, 2020.</p><p>Muitos problemas científicos envolvem a rotulagem de itens de dados com um determinado conjunto finito de classes com base nas características desses itens de As árvores de decisão são a base de diferentes algoritmos de Machine Learning. Elas são construídas por meio da análise de um conjunto de exemplos de treinamento para os quais a classe de rótulos é conhecida. Em seguida, são aplicados na classificação de exemplos nunca Se treinado em dados de alta qualidade, as árvores de decisão podem fazer previsões muito precisas. KINGSFORD, Carl; SALZBERG, Steven L. What are decision trees? Nature biotechnology, V. 26, n. 9, p. 1011-1013, 2008 (adaptado). Diante disso, analise a situação a seguir. Frederico é cientista econômico e trabalha para uma grande rede de fast food que atua em todos os continentes. Ele é responsável por uma tarefa dentro do departamento de projeções financeiras. Por se tratar de uma multinacional, os bancos de dados são extremamente grandes, por isso Frederico precisa entender as aplicações de ferramentas de machine learning, como algoritmos de árvores de decisão. Em relação ao machine learning e à situação apresentada, julgue os itens a seguir. I. Frederico deve compreender que os algoritmos de machine learning buscam aprender com os dados através de métodos e modelos estatísticos, no caso das árvores de decisão, a classificação dos dados ocorre de acordo com a resposta a questões previamente definidas. II. Frederico deve entender que, para analisar de maneira eficiente os grandes volumes de dados da rede de fast food, ele deve criar um raciocínio de classificação através de uma série de perguntas, cujas respostas permitirão uma visualização mais precisa de determinados conjuntos de dados. III. Frederico deve notar que algoritmos baseados em árvores de decisão podem evidenciar redes de relações dentro do banco de dados, o que permite criar indicadores e realizar análises que resultem em projeções de cenários cada vez mais eficientes. É correto o que se afirma em Alternativas A) II, apenas. B) e III, apenas. C) e III, apenas. D) Marcada pelo aluno</p><p>Visualizar questão De acordo com a definição do autor John McCarthy, um dos pais fundadores da inteligência artificial, a IA é a ciência e engenharia de produzir máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes e a simulação de processos de inteligência humana por meio de máquinas, especialmente sistemas de computador. Com base no texto, é certo afirmar que a Inteligência Artificial é a: Alternativas A) Construção de máquinas capazes de pensar e agir por conta própria, sem intervenção humana. B) Ciência que aplica o machine learning para aprendizado profundo de máquina. C) Marcada pelo aluno Simulação de processos de inteligência humana por meio de máquinas, especialmente sistemasdecomputador D) Utilização de técnicas computacionais para modelar e compreender a inteligência humana. E) Criação de robôs capazes de limitar ações humanas, como andar e falar. Feedback: Resposta correta: Simulação de processos de inteligência humana por meio de máquinas, especialmente sistemas de computador. Correta, porque a inteligência artificial é uma área da ciência da computação que busca criar máquinas capazes de realizar tarefas que, até então, só podiam ser executadas por seres humanos. Essas tarefas incluem reconhecimento de reconhecimento de imagens, tomada de decisões, tradução de idiomas, entre outras. Esses sistemas de inteligência artificial são projetados para aprender e melhorar com base em dados e experiências anteriores. Por exemplo, um sistema de reconhecimento de imagens pode ser treinado com milhares de fotos para identificar com precisão objetos, rostos ou padrões específicos. Distratores: Criação de robôs capazes de imitar ações humanas, como andar e falar. Incorreta, porque a habilidade de um robô de andar ou falar pode ser alcançada por meio de programação sem que robô seja realmente "inteligente". Além disso, a inteligência artificial não se limita apenas à criação de robôs e pode ser aplicada em diversos campos, como reconhecimento de processamento de linguagem natural, tomada de decisões e muitos Utilização de técnicas computacionais para modelar e compreender a inteligência</p><p>Visualizar questão Inteligência Artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que se propõe a desenvolver sistemas que simulem a capacidade humana de percepção de um problema, identificando seus componentes para, com isso, resolver problemas e propor/tomar decisões. Na Medicina, Inteligência Artificial é o uso de computadores que, analisando um grande volume de dados e seguindo algoritmos definidos por especialistas na matéria, são capazes de propor soluções para problemas Os computadores podem armazenar e recuperar dados sobre imagens, como lesões dermatológicas ou exames radiológicos, de ultrassom, de ressonância magnética, de tomografia por emissão de pósitrons (PET), de ecocardiogramas, de eletroencefalogramas, eletrocardiogramas, dados de dispositivos (wearable devices) e gerar probabilidades de diagnóstico baseadas em algoritmos de decisão e que podem se automodificar em decorrência dos resultados obtidos (self improvement). Dados de pacientes podem ser coletados seja diretamente de prontuários médicos eletrônicos, seja por meio da digitação de informações de anamnese, do exame clínico do paciente, exames complementares, evolução da enfermidade e medicamentos prescritos, e usando algoritmos definidos que podem ser atualizados com a análise desses dados, bem como propor diagnósticos diferenciais de enfermidades, com as respectivas probabilidades de ocorrência. LOBO, Luiz Carlos. Inteligência Artificial e Medicina. Revista Brasileira de Educação Médica, Rio de Janeiro, V. 41, n. 2, p. 185-193, 2017 (adaptado). Diante do exposto, considere o caso a seguir. Hospital São Matheus pretende instalar um sistema de Inteligência Artificial para diagnóstico mais rápido e eficaz da Covid-19. Para isso, sua equipe de tecnologia da informação implementou robôs com algoritmos wearable device. Considerando o caso apresentado, em que há a aplicação de uma Inteligência Artificial na Medicina, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. A partir dos sistemas de inteligência artificial e do uso do wearable devices, é possível constatar uma série de diagnósticos sem o auxílio de seres humanos. PORQUE II. Na inteligência artificial, algoritmos como o wearable devices trabalham na tomada de decisões a partir de um vasto banco de dados, também conhecido como big data. A respeito dessas asserções, assinale a opção correta. Alternativas A) Marcada pelo aluno As asserções e são proposições verdadeiras, e a é uma justificativa da I. B) As asserções e são proposições falsas.</p><p>o Hospital São Matheus pretende instalar um sistema de Inteligência Artificial para diagnóstico mais rápido e eficaz da Covid-19. Para isso, sua equipe de tecnologia da informação implementou robôs com algoritmos wearable device. Considerando o caso apresentado, em que há a aplicação de uma Inteligência Artificial na Medicina, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre I. A partir dos sistemas de inteligência artificial e do uso do wearable devices, é possível constatar uma série de diagnósticos sem auxílio de seres humanos. PORQUE II. Na inteligência artificial, algoritmos como o wearable devices trabalham na tomada de decisões a partir de um vasto banco de dados, também conhecido como big data. A respeito dessas asserções, assinale a opção correta. Alternativas A) Marcada pelo aluno As asserções e são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I. B) As asserções e são proposições falsas. C) As asserções e são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I. D) Gabarito da questão A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira. E) A asserção é uma proposição verdadeira, e a é uma proposição falsa. Fechar</p><p>Visualizar questão Leia os textos a seguir. TEXTO 1 20 6 =5 X +8+12=30 A Disponível em: Acesso em: 9 ago. de 2021. TEXTO 2 termo inteligência artificial representa um software diferente dos demais, pois é inteligente e visa a fazer os computadores realizarem funções que eram exclusivamente dos seres humanos, por exemplo, praticar a linguagem escrita ou falada, aprender, reconhecer expressões faciais etc. Seu campo tem um longo histórico e muitos avanços, como o reconhecimento de caracteres ópticos, que atualmente são considerados de rotina. SILVA, Fabrício Machado da [et al.). Inteligência Artificial. Porto Alegre: SAGAH, 2019 (adaptado). Considerando a imagem e o texto anteriores relacionados à inteligência artificial na educação, avalie as asserções a A inteligência artificial substitui, por completo, a presença do professor, uma vez que os avanços tecnológicos, que surgiram na área da educação, demonstraram ser eficientes para potencializar o aprendizado tanto na modalidade de educação presencial quanto na modalidade de educação à PORQUE II. A inteligência artificial tem evoluído muito durante os últimos anos, trazendo soluções à educação através da interatividade e de recursos para aprendizagem. A respeito dessas asserções, assinale a opção correta. Alternativas A)</p><p>TEXTO 2 o termo inteligência artificial representa um software diferente dos demais, pois é inteligente e visa a fazer os computadores realizarem funções que eram exclusivamente dos seres humanos, por exemplo, praticar a linguagem escrita ou falada, aprender, reconhecer expressões faciais etc. Seu campo tem um longo histórico e muitos avanços, como o reconhecimento de caracteres que atualmente são considerados de rotina. SILVA, Machado da [et al.). Inteligência Artificial. Porto Alegre: SAGAH, 2019 (adaptado). Considerando a imagem e o texto anteriores relacionados à inteligência artificial na educação, avalie as asserções a seguir. I. A inteligência artificial substitui, por completo, a presença do professor, uma vez que os avanços tecnológicos, que surgiram na área da educação, demonstraram ser eficientes para potencializar o aprendizado tanto na modalidade de educação presencial quanto na modalidade de educação à distância. PORQUE II. A inteligência artificial tem evoluído muito durante os últimos anos, trazendo soluções à educação através da interatividade e de recursos para aprendizagem. A respeito dessas asserções, assinale a opção correta. Alternativas A) As asserções I e são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da B) Gabarito da questão A asserção C) Marcada pelo aluno As asserções e são proposições falsas. D) As asserções I e são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da E) A asserção I é uma proposição verdadeira, e a é uma proposição falsa. Fechar</p><p>Visualizar questão aprendizado de máquina, também conhecido como machine learning, é uma importante área da Tecnologia da Informação, sendo responsável por auxiliar as empresas na tomada de decisão, levando em consideração a opinião de seus clientes a respeito de seus produtos ou serviços. Os algoritmos utilizados para realizar a análise das opiniões dos usuários podem determinar as emoções e os sentimentos desse usuário naquele Entretanto, para que as máquinas consigam emitir resultados nessas análises, é preciso que elas compreendam os sentimentos expressados pelos humanos, o que pode ser realizado através do Processamento de Linguagem Natural (PLN). BEZERRA, Wheslley Processamento de Linguagem Porto Alegre: SAGAH, 2020 (adaptado). Diante disso, considere a situação apresentada a seguir. Alessandro é formado em Tecnologia de Informação e especialista em Inteligência Atualmente, desenvolve aplicações utilizando o PLN e está criando um aplicativo para analisar as emoções de textos. Para atingir seu objetivo, ele precisa identificar e utilizar as palavras e emoções que são atribuídas aos sentimentos. Considerando quais palavras Alessandro deve identificar com base nessas informações, julgue os itens a seguir. I. As palavras relacionadas ao sentimento de surpresa são: admirar, animação, anseio, belo etc. II. As palavras relacionadas ao sentimento de alegria são: expectativa, prodígio, fantástico, encantamento etc. III. Entre todos os sentimentos existentes, os mais utilizados nas classificações são: a alegria, a surpresa, desgosto, o medo, a raiva e a tristeza. É correto que se afirma em Alternativas A) Marcada pelo aluno I, e III. B) I, C) e II, apenas. D) Gabarito da questão III, apenas.</p>