av inteligencia artificial para devs -2

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12 Questão / Acerto: 0,2 / 0,2 
De acordo com os paradigmas de Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo simbolista 
lida apenas com símbolos gráficos. 
é um modelo que aprende a partir dos dados. 
lida com conhecimento explícito e representado simbolicamente. 
é formado por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento. 
não possui conhecimento representado explicitamente. LI
 
LI
pa
 
CI
C 
4 
Respondido em 04/10/2023 20:43:14 
Explicação: 
A Inteligência Artificial possui vários paradigmas. Um deles é o paradigma simbólico, que consiste em estruturas 
simbólicas que podem ser compreendidas por seres humanos. Dessa maneira, é correto afirmar que o modelo 
simbolista lida com conhecimento explícito, facilmente interpretado por humanos. Os resultados são descrições 
simbólicas das entidades dadas e devem ser compreensíveis como simples pedaços de informação e diretamente 
interpretáveis em linguagem natural. 
2º Questão / Acerto: 0,2 / 0,2 
Correlacione os itens a seguir: 
(S) Treinamento supervisionado 
(N) Treinamento não supervisionado 
com 
| - A rede neural artificial aprende a partir de padrões conhecidos. 
II - O treinamento é direcionado para diminuir o erro na saída. 
III - Os padrões de treinamento possuem apenas entradas. 
Assinale a alternativa correta: 
D MN) INN)e IS) 
DN) IN(N)e I(N) 
D N)II(S)el(S) 
[] WS), I(S)ell(S) 
( Bjo WS) II(S) e (N) 
Respondido em 04/10/2023 20:43:44 
Explicação: 
Resposta correta: I(S), II (S) e III (N) 
3º Questão / Acerto: 0,2 / 0,2 
Nesse tipo de aprendizado, os modelos resultantes envolvem atividades como: o agrupamento de exemplos 
semelhantes (clustering), redução de dimensionalidade e estimativa de densidade. Qual o tipo de 
aprendizado estamos nos referindo?
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Aprendizado supervisionado 
Aprendizado inicial 
Aprendizado Não supervisionado 
Aprendizado oculto 
Backprogation (retropropagation) LJ
 
Di
po
 
CI
T]
 
$ 
Respondido em 04/10/2023 20:43:53 
Explicação: 
Tarefas de aprendizagem não supervisionadas envolvem o agrupamento de exemplos semelhantes (clustering), 
redução de dimensionalidade e estimativa de densidade. 
No aprendizado não supervisionado, a rede aprende e encontra padrões e aufere conclusões dos dados não 
rotulados. 
Questão / Acerto: 0,2 / 0,2 
Essa técnica emprega redes neurais artificiais de várias camadas para obter alta precisão em tarefas como 
detecção de objetos, reconhecimento de fala, tradução de idiomas e outros avanços tecnológicos noticiados 
com frequência pela mídia. Qual das opções abaixo atende a essa definição? 
| Perceptron de múltiplas camadas. 
[E] Deep Learning. 
E Aprendizagem de máquina (Machine learning). 
[] Inteligência artificial. 
[El Inteligência de negócios (Business intelligence). 
Respondido em 04/10/2023 20:44:10 
Explicação: 
Essas características descrevem o Deep Learning. 
Questão / Acerto: 0,2 / 0,2 
Existem diversas técnicas que são usadas para o reconhecimento de imagens. Uma das que mais se 
destaca é a de segmentação de imagens. Nesse sentido, selecione a opção correta a respeito do objetivo 
da técnica de segmentação de imagens. 
Dar nomenclatura para os itens da imagem 
[ã Destacar cores 
ES Suavizar os tons de cores da imagem 
[El Descrever formas dos objetos 
[R]«& — Agrupar os elementos da imagem por semelhanças 
Respondido em 04/10/2023 21:02:46 
Explicação: 
O objetivo da segmentação da imagem é agrupar os elementos através de semelhanças que sejam determinantes 
para defini-los. As demais opções estão erradas, pois elas destacam apenas subitens do objetivo principal da 
técnica de segmentação.
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6º Questão / Acerto: 0,2 / 0,2 
Dado que estamos falando de linguagem, estamos falando também de cultura, de expressões idiomáticas, e 
regionalismos. Sendo assim, cada modelo de NLP terá cobertura de acerto para a linguagem dos conjuntos 
sobre os quais aprendeu. Sendo assim, nesse caso, o que devemos variar ou unir (por concatenação de 
conjunto de dados)? 
Vocabulário 
Dicionário 
Sentenças 
«& Corpus 
Tokens LI
Bg
 
[
I
C
I
]
 
Respondido em 04/10/2023 20:57:49 
Explicação: 
Precisaremos combinar corpus, uma vez que quanto mais variado for o conjunto de treinamento mais apto estará 
o modelo. Logo ao incorporarmos diferentes corpus o modelo será capaz de compreender ambas as linguagens 
7º Questão / Acerto: 0,2 / 0,2 
A introdução da Inteligência Artificial em nossas rotinas trouxe o termo casa inteligente. Sobre o assunto, 
julgue as opções. 
L] As casas inteligentes são uma das tecnologias mais antigas da IA, com seu modelo projetado nos 
anos 1960. 
E As vantagens de uma casa inteligente são: segurança e personalização, porém, devido ao elevado 
custo, ainda não saíram do papel, atualmente, são apenas projetos. 
[1 Com a possibilidade de ajustar intensidade e potência e personalizar a usabilidade de aparelhos e 
eletrodomésticos, devido à ausência de economia de energia, o preço que se paga pelos gadgets 
não é viável. 
[] Atualmente, as casas inteligentes são a realidade em uma grande maioria de cidades pelo mundo, 
principalmente no Brasil. 
[R]& As casas inteligentes têm o objetivo de oferecer diversos recursos de automação que prometem 
tornar a vida mais tranquila. 
Respondido em 04/10/2023 20:45:12 
Explicação: 
A casa inteligente, também conhecida como casa conectada - do inglês, Connected Home - é uma casa que 
possui sistemas avançados de automação para providenciar monitoramento e controle sobre as funções de toda a 
construção, como, por exemplo, controles de temperatura, multimídia, portas e janelas. 
8 Questão / Acerto: 0,2 / 0,2 
Comparando inteligência humana com inteligência artificial, os sistemas que pensam e agem como 
humanos, e os sistemas que pensam e agem racionalmente são, respectivamente: 
[E Lógica, Teste de Turing, Agentes racionais e Ciência Cognitiva. 
[E Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Agentes racionais e Lógica. 
[] Ciência Cognitiva, Lógica, Teste de Turing e Agentes racionais.
Impresso 
ga 
10º 
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E Lógica, Teste de Turing, Ciência Cognitiva e Agentes racionais. 
[E]& Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Lógica e Agentes racionais. 
Respondido em 04/10/2023 21:07:16 
Explicação: 
Resposta correta: Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Lógica e Agentes racionais. 
Questão / Acerto: 0,2 /0,2 
As Redes Neurais Artificiais têm sido amplamente usadas por exemplo em tarefas de reconhecimento de 
imagem, diagnóstico na medicina, processamento de linguagem natural, previsão de séries temporais, e têm 
uma infinidade de aplicações possíveis. Você já se perguntou como funcionam os sistemas de 
reconhecimento de imagem e voz? Como um aplicativo do seu celular faz para detectar rostos, ou um 
mecanismo de buscas sugere um termo? 
Entendendo que as redes neurais artificiais possuem vantagens e desvantagens, analise as afirmativas a 
seguir: 
|. Requer muitos dados de treinamento limpos. 
Il. Arquitetura facilmente adaptável a vários domínios de problemas. 
HI. Dificuldade na interpretação dos resultados. 
IV. A rede neural aprende com os dadosanalisados e não requer reprogramação. 
V. Requer alto poder computacional. 
Assinale a seguir a alternativa que apresenta apenas as afirmativas relacionadas às vantagens das redes 
neurais artificiais: 
E Il, apenas. 
[El le V, apenas. 
ja Ile lle IV, apenas. 
R]& Ile IV, apenas. 
[] |, Il, Ill e IV, apenas. 
Respondido em 04/10/2023 20:46:28 
Explicação: 
As redes neurais artificiais podem ser utilizadas em uma ampla gama de aplicações, além de normalmente 
trazerem vantagem competitiva para as organizações que as utilizam, porém, os projetos que envolve a aplicação 
de redes neurais artificiais, costumam ser custosos e demandam mais tempo que outros projetos de software. 
Nesse contexto é importante identificar as vantagens das redes neurais artificiais para que os projetos possam ser 
patrocinados pela administração das organizações e conhecidos pelas partes envolvidas (stakeholders) da 
organização. As principais vantagens das redes neurais artificiais são: arquitetura facilmente adaptável a vários 
domínios de problemas e a característica da rede neural aprender com os dados analisados e não requerer 
programação. 
Questão / Acerto: 0,2 / 0,2 
As redes ( ) usam aprendizado não supervisionado para treinar dois modelos em paralelo, 
colocando, desta forma, uma contra a outra, dando origem ao termo "adversária". Essas redes são 
utilizadas para sintetizar novas imagens com base em outras imagens de treinamento, sendo muito 
utilizadas também para modelar outros domínios, tais como: som, vídeo, geração de imagens de descrições 
de texto. Qual opção preenche corretamente a lacuna?
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Recurrent Neural Networks (RNN). 
Redes Multilayer Perceptron. 
Deep learning. 
«& —Generative Adversarial Network (GANSs). 
Autoencoders. D
I
B
 
DI
 
CI
C]
 
Respondido em 04/10/2023 20:46:09 
Explicação: 
Essas características descrevem as redes GANs.