Introdução à inteligência artificial

Prévia do material em texto

Parte superior do formulário
A história da Inteligência Artificial (IA) inclui momentos de otimismo exagerado e expectativas irrealistas, particularmente durante seus primeiros anos de desenvolvimento. Os pesquisadores acreditavam que seria relativamente simples criar máquinas capazes de realizar tarefas inteligentes, como tradução automática e resolução de problemas complexos. Na década de 1960, figuras proeminentes, como Alan Turing e John McCarthy, contribuíram para o desenvolvimento teórico da IA. Alan Turing propôs o famoso "Teste de Turing," um marco importante na avaliação da IA, que avalia a capacidade de uma máquina em exibir comportamento inteligente indistinguível do de um ser humano. John McCarthy também desempenhou um papel vital na história da IA desenvolvendo a linguagem de programação LISP, amplamente usada na pesquisa em IA.
A partir desse contexto, selecione a alternativa que contém o nome do teste proposto por Alan Turing, que ainda hoje é uma referência importante na avaliação da inteligência artificial:
Alternativas:
· O Teste de
Inteligência Cognitiva.
· O Teste de Inteligência Mecânica.
· O Teste de Turing e McCarthy.
· O Teste de Inteligência Lógica.
· O Teste de Turing.
checkCORRETO
Resolução comentada:
O Teste de Turing,
proposto por Alan Turing, é um dos marcos mais significativos na história da
Inteligência Artificial. Ele estabelece um critério para avaliar a capacidade
de uma máquina em exibir comportamento inteligente, de forma que esse
comportamento seja indistinguível do de um ser humano. Em outras palavras, se
uma máquina passar no Teste de Turing, ela deve ser capaz de realizar tarefas
de maneira tão "inteligente" que um observador humano não consiga
distinguir se a resposta está vindo de um ser humano ou de uma máquina.
Código da questão: 81151
2)
No cenário atual, a Inteligência Artificial (IA) desempenha um papel cada vez mais relevante em várias indústrias e campos de aplicação. Com sua capacidade de processar e analisar grandes volumes de dados, a IA traz inúmeras possibilidades e aprimoramentos em áreas diversas, desde a saúde até o setor financeiro, mobilidade e atendimento ao cliente.
A partir desse contexto, analise as assertivas a seguir e identifique as corretas:
I. Na área da saúde, a IA é usada para diagnósticos mais precisos, graças à sua capacidade de analisar imagens médicas e identificar anomalias, como lesões e tumores, com alta precisão. Isso leva a diagnósticos precoces e tratamentos mais eficazes.
II. Na indústria, a IA é empregada para otimizar a produção e a manutenção, monitorando o desempenho de equipamentos e prevendo falhas. Isso resulta em uma redução de custos e na prevenção de paradas não programadas.
III. No setor financeiro, a IA desempenha um papel crucial na análise de dados em tempo real para prever tendências de mercado, apoiando decisões de investimento e gerenciamento de riscos. Ela também é eficaz na detecção de fraudes.
IV. Na mobilidade, a IA tem um impacto limitado, principalmente no desenvolvimento de veículos autônomos. No entanto, ainda não tem sido uma ferramenta eficaz para melhorar a segurança no trânsito ou reduzir congestionamentos.
V. Em atendimento ao cliente, a IA não desempenha um papel significativo, uma vez que os sistemas baseados em IA são incapazes de fornecer suporte personalizado e ainda não conseguem compreender a linguagem natural dos clientes.
São verdadeiras:
Alternativas:
· I e IV, apenas.
· II e IV, apenas.
· III e IV, apenas.
· I, II e III, apenas.
checkCORRETO
· II e III, apenas.
Resolução comentada:
A primeira afirmação é verdadeira. A IA na área da saúde é uma realidade, com algoritmos capazes de analisar imagens médicas com alta precisão, o que leva a diagnósticos mais precisos e tratamentos mais eficazes.
A segunda afirmação é verdadeira. Na indústria, a IA tem se mostrado eficaz na otimização de processos e na manutenção preditiva, reduzindo custos e evitando falhas inesperadas.
A terceira afirmação é verdadeira. A IA no setor financeiro é amplamente usada para análise de dados em tempo real, previsão de tendências de mercado e detecção de fraudes, auxiliando em decisões de investimento e gerenciamento de riscos.
A quarta afirmação é falsa. Na mobilidade, a IA tem um papel fundamental no desenvolvimento de veículos autônomos, com potencial para melhorar a segurança no trânsito e reduzir congestionamentos no futuro.
A quinta afirmação é falsa.
Em atendimento ao cliente, chatbots e assistentes virtuais baseados em IA são
capazes de fornecer suporte personalizado e compreender a linguagem natural, o
que melhora significativamente a experiência do cliente e permite um
atendimento eficiente 24 horas por dia. Portanto, a afirmação é falsa
Código da questão: 81155
3)
A gestão e monitoramento eficaz dos serviços de Inteligência Artificial (IA) desempenham um papel fundamental na garantia de que esses sistemas funcionem de maneira eficiente, confiável e segura. Para alcançar esse objetivo, é necessário estabelecer estruturas organizacionais claras, definir responsabilidades e criar políticas e procedimentos que orientem o desenvolvimento e a operação dos serviços de IA. Além disso, o uso de métricas e indicadores-chave de desempenho (KPIs) é fundamental para avaliar o funcionamento desses sistemas.
Sobre esses elementos, analise as assertivas a seguir e identifique as corretas:
I. No gerenciamento de serviços de IA, a criação de um centro de excelência em IA é opcional e não tem influência na eficácia do gerenciamento.
II. Para garantir o funcionamento eficiente dos sistemas de IA, é essencial estabelecer uma estrutura organizacional clara que defina responsabilidades e papéis.
III. Métricas e indicadores-chave de desempenho, como os KPIs, são comuns no monitoramento de serviços de IA e variam de acordo com os objetivos específicos do serviço.
IV. Os KPIs utilizados para avaliar sistemas de IA incluem apenas medidas relacionadas à precisão e ao uso de recursos computacionais.
V. O monitoramento contínuo dos KPIs é importante para identificar tendências e problemas de desempenho nos sistemas de IA.
São verdadeiras:
Alternativas:
· I, II, III e IV, apenas.
· II, III e V, apenas.
checkCORRETO
· II e IV, apenas.
· I e IV, apenas.
· III e IV, apenas.
Resolução comentada:
Seguem as respectivas justificativas:
I: Incorreta, pois a criação de um centro de excelência em IA pode influenciar positivamente a eficácia do gerenciamento.
II: Correta, pois estabelecer uma estrutura organizacional clara é essencial para definir responsabilidades e papéis.
III: Correta, pois o uso de KPIs é comum no monitoramento de serviços de IA e varia de acordo com os objetivos específicos do serviço.
IV: Incorreta, pois os KPIs para avaliar sistemas de IA incluem uma variedade de medidas, não apenas precisão e uso de recursos computacionais.
V:Correta, pois o monitoramento contínuo dos KPIs é importante para identificar tendências e problemas de desempenho nos sistemas de IA.
Código da questão: 86822
4)
Em termos de hardware, uma infraestrutura robusta é fundamental para suportar as demandas computacionais intensivas da IA. Isso envolve a disponibilidade de servidores potentes e escaláveis, __________________ ou ____________ especializadas em acelerar os cálculos necessários para treinar e executar modelos de IA. Por exemplo, empresas que desejam implementar um sistema de reconhecimento de imagem baseado em IA podem precisar de __________ equipados com GPUs para processar grandes volumes de dados de imagem em tempo hábil
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas:
Alternativas:
· Processadores,
aplicativos móveis, servidores.
· unidades de processamento gráfico (GPUs); unidades de processamento
tensorial (TPUs); servidores.
checkCORRETO
· Servidores, unidades
de processamento central (CPUs), data centers.
· GPUs, redes neurais,
Processadores.
· TPUs, Inteligência
Artificial, memória RAM.
Resolução comentada:
Em termos de hardware, uma infraestrutura robusta é fundamental para
suportar as demandas computacionaisintensivas da IA. Isso envolve a
disponibilidade de servidores potentes e escaláveis, unidades de processamento
gráfico (GPUs) ou unidades de processamento tensorial (TPUs) especializadas em
acelerar os cálculos necessários para treinar e executar modelos de IA. As GPUs
(Graphics Processing Units) e TPUs (Tensor Processing Units) são
particularmente eficientes em lidar com operações matemáticas em paralelo, que
são comuns em algoritmos de IA, permitindo um processamento mais rápido e
eficiente dos dados. Por exemplo, empresas que desejam implementar um sistema
de reconhecimento de imagem baseado em IA podem precisar de servidores
equipados com GPUs para processar grandes volumes de dados de imagem em tempo
hábil.
Código da questão: 81171
5)
No contexto da inteligência artificial, dos algoritmos de busca e dos jogos, o espaço de busca e os estados de busca desempenham papéis cruciais. Esses conceitos são fundamentais para a resolução de problemas e a tomada de decisões.
Qual das seguintes opções melhor descreve a função do espaço de busca e dos estados de busca nesses contextos?
Alternativas:
· O espaço de busca
refere-se a todas as soluções viáveis, e os estados de busca são as diferentes
maneiras de explorar o espaço em busca de soluções.
· O espaço de busca é
sinônimo de estados de busca, ambos representando as possibilidades de
resolução de um problema.
· O espaço de busca
engloba todas as configurações de um sistema, enquanto os estados de busca são
os critérios que guiam a seleção das melhores configurações.
· O espaço de busca é
uma representação abstrata de todas as configurações possíveis de um problema,
enquanto os estados de busca são as etapas intermediárias na busca por uma
solução.
checkCORRETO
· O espaço de busca é o
local físico onde ocorre a busca por soluções, e os estados de busca são as
posições geográficas específicas em que se realizam as pesquisas.
Resolução comentada:
O espaço de busca é
uma representação abstrata de todas as configurações possíveis de um problema.
Ele define os limites e fronteiras dentro dos quais a busca ocorre,
considerando todas as configurações possíveis que podem levar a uma solução. Os
estados de busca, por outro lado, são as diferentes configurações que podem ser
alcançadas ao longo do processo de busca. Cada estado representa uma
configuração única do problema, e eles são as etapas intermediárias durante a
exploração do espaço de busca em direção a uma solução.
Código da questão: 81156
6)
A implantação de serviços de IA é um processo que envolve várias etapas essenciais para garantir o sucesso da integração da inteligência artificial em uma organização.
Essas etapas são fundamentais para garantir que a IA possa ser usada de maneira eficaz e eficiente. No processo de implantação de serviços de IA, selecione a alternativa que contém algumas das etapas fundamentais a serem consideradas:
Alternativas:
· A seleção e treinamento
do modelo de IA.
checkCORRETO
· O número de
funcionários da organização.
· A escolha do local de
hospedagem para os dados.
· As diretrizes de
marca da empresa.
· O tamanho da equipe
de TI responsável.
Resolução comentada:
Durante essa etapa, as organizações escolhem um modelo de IA apropriado para o problema ou aplicação em questão e, em seguida, treinam esse modelo com dados relevantes. O treinamento é uma parte vital para garantir que o modelo seja capaz de fazer previsões ou tomar decisões precisas.
Selecionar o modelo de IA correto e treiná-lo
com dados de alta qualidade é essencial para obter resultados eficazes na
implantação de serviços de IA. Portanto, essa etapa é uma parte fundamental do
processo.
Código da questão: 81170
7)
As redes neurais generativas adversariais (GANs) são um modelo fundamental no campo da inteligência artificial, usado para gerar dados sintéticos que se assemelham a exemplos reais. Dentro de uma GAN, o gerador e o discriminador desempenham papéis cruciais.
A partir desse contexto, analise as afirmativas a seguir e assinale-as com V (verdadeiro) ou F (falso):
(   ) O gerador é responsável por criar exemplos de dados sintéticos a partir de um espaço latente de baixa dimensionalidade.
(   ) O objetivo do gerador é aprender a mapear o espaço latente para o espaço dos dados reais.
(   ) O discriminador é projetado para criar exemplos reais e gerados pelo gerador.
(   ) O discriminador é treinado apenas com exemplos reais.
(   ) O discriminador é uma rede neural treinada para maximizar a capacidade de produzir amostras geradas.
Assinale a alternativa
que contenha a sequência correta de V e F:
Alternativas:
· V – V – F – V – F.
· V – V – F – F – F.
checkCORRETO
· V – F – V – V – F.
· V – V – V – V – F.
· F – V – F – V – F.
Resolução comentada:
A primeira afirmação é verdadeira. O gerador gera amostras de dados sintéticos, como imagens ou texto, usando vetores de números aleatórios como entrada.
A segunda afirmação é verdadeira. O gerador é treinado para produzir amostras que se pareçam com dados reais, aprendendo a mapear do espaço latente para o espaço de dados reais.
A terceira afirmação é falsa. O discriminador não cria exemplos, mas sim avalia se uma amostra de dados é real ou gerada.
A quarta afirmação é falsa. O discriminador é treinado com um conjunto de dados que inclui exemplos reais e gerados, permitindo-lhe distinguir entre eles.
A quinta afirmação é falsa. O papel do discriminador é avaliar a autenticidade das amostras, ajustando seus parâmetros para tomar decisões de discriminação precisas.
Código da questão: 81179
8)
Um dos conceitos fundamentais na IA é o _______________. Esse princípio, trata-se de uma abordagem que permite aos sistemas de IA adquirirem conhecimento e melhorarem seu desempenho por meio da_________ . Em vez de serem programados explicitamente para realizar uma tarefa, esse recurso deve ser treinado com base em ____________ que lhes permitem aprender e se adaptar.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas:
Alternativas:
· Dados, aprendizado por reforço, visão computacional.
· aprendizado de máquina; experiência; dados e
algoritmos.
checkCORRETO
· Experiência do usuário, processamento de imagem, aprendizado
supervisionado.
· Internet das Coisas, aprendizado profundo, processamento de texto.
· Processamento de linguagem natural, aprendizado profundo, redes neurais.
Resolução comentada:
Um dos conceitos essenciais em Inteligência Artificial é o Machine
Learning (Aprendizado de Máquina). Esta abordagem permite que sistemas de IA
adquiram conhecimento e melhorem seu desempenho por meio da experiência. Em vez
de serem programados de forma explícita para realizar uma tarefa, esses
sistemas de Machine Learning são treinados com base em dados e algoritmos que
capacitam a aprendizagem e adaptação. Um exemplo prático disso é o
reconhecimento facial. Um sistema de IA treinado para reconhecer faces utiliza
algoritmos de Machine Learning para analisar milhares de imagens faciais já
identificadas. Com base nesse treinamento, o sistema é capaz de identificar e
reconhecer rostos em novas imagens com notável precisão.
Código da questão: 81152
9)
Servidores, GPUs e TPUs são elementos essenciais na computação contemporânea, cada um desempenhando papéis distintos e vitais em diferentes contextos da tecnologia e processamento de dados.
A partir desse contexto, leia e associe as informações indicadas por letras e números de acordo com cada uma das conceituações.
I. Servidores.
II. GPUs (Unidades de Processamento Gráfico).
III. TPUs (Unidades de Processamento Tensorial).
A. Esse elemento são computadores projetados para fornecer serviços, recursos e dados para outros computadores, conhecidos como clientes, em uma rede.
B. São aceleradores de hardware projetados especificamente para tarefas de aprendizado de máquina que envolvem operações de tensor, que são comuns em redes neurais profundas.
C. São processadores especializados em processamento de gráficos e cálculos matemáticos intensivos.
Assinale a alternativa que traz a associação correta entre as duas listas:
Alternativas:· I-C; II-B; III-A.
· I-A; II-C; III-B.
checkCORRETO
· I-B; II-A; III-C.
· I-C; II-A; III-B.
· I-B; II-C; III-A.
Resolução comentada:
A correta associação é:
I-A. Servidores são computadores projetados para fornecer serviços, recursos e dados para outros computadores, conhecidos como clientes em uma rede. Eles desempenham funções de armazenamento, processamento, gerenciamento de rede e oferecem uma variedade de serviços, como hospedagem de sites, armazenamento de dados, compartilhamento de arquivos e muito mais.
II-C. GPUs são processadores especializados em processamento de gráficos e cálculos matemáticos intensivos. Embora originalmente desenvolvidas para renderização de gráficos em jogos e aplicações 3D, as GPUs modernas são amplamente utilizadas em tarefas de aprendizado de máquina e inteligência artificial devido à sua capacidade de processar grandes volumes de dados e realizar operações matemáticas complexas de forma paralela.
III-B. TPUs são aceleradores de hardware projetados especificamente para
tarefas de aprendizado de máquina que envolvem operações de tensor, que são
comuns em redes neurais profundas. Eles são desenvolvidos pelo Google e
oferecem um desempenho excepcional em treinamento e inferência de modelos de
IA, sendo amplamente usados em data centers para aplicativos de IA e machine
learning de alto desempenho.
Código da questão: 81174
10)
A classificação de uma nova instância com base no algoritmo dos k-vizinhos mais próximos (k-NN) é uma tarefa comum em aprendizado de máquina. Este algoritmo depende de um parâmetro crítico, o valor k. Esse valor afeta o processo de classificação, mas é essencial entender como ele o faz para aplicar efetivamente o k-NN. Com base nisso, aqui está a pergunta aprimorada:
Dentro do contexto do algoritmo dos k-vizinhos mais próximos (k-NN), como o valor k influencia especificamente a classificação de uma nova instância?
Alternativas:
· O valor k determina a
quantidade de vizinhos mais próximos considerados na classificação.
checkCORRETO
· O valor k determina o
método de normalização dos dados.
· O valor k determina a
função de distância utilizada para medir a proximidade.
· O valor k influencia
o tipo de algoritmo de pré-processamento de dados aplicado.
· O valor k controla o
número de iterações do algoritmo.
Resolução comentada:
O valor k no
algoritmo dos k-vizinhos mais próximos (k-NN) define quantos vizinhos mais
próximos são considerados ao classificar uma nova instância. Em outras
palavras, se você define um valor de k igual a 3, o algoritmo avaliará as três
instâncias mais próximas no espaço de características para determinar a classe
da nova instância. O valor k desempenha um papel crucial na suavização de
decisões de classificação, já que um valor baixo, como 1, pode levar a
classificações mais sensíveis e suscetíveis a ruído nos dados, enquanto um
valor alto, como 10, pode suavizar as decisões de classificação.
Código da questão: 81162
Parte inferior do formulário
PÚBLICA
PÚBLICA
PÚBLICA