IA: Aprendizagem Profunda e Visão Computacional

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Questão 1
Completo
Atingiu 0.10 de
0.10
Situação Finalizada
Iniciado sábado, 27 set. 2025, 12:34
Concluído sábado, 27 set. 2025, 12:41
Duração 7 minutos 24 segundos
Nota 1.00 de um máximo de 1.00(100%)
Aprendizagem Profunda é uma subárea de Aprendizagem
de Máquina que investiga técnicas para simular o
comportamento do cérebro humano em tarefas como
reconhecimento visual, reconhecimento de fala e
processamento de linguagem natural. Algoritmos de
aprendizagem profunda objetivam produzir representações
hierárquicas de alto nível dos dados de entrada, por meio de
camadas de processamento sequencial em uma rede
neural artificial.
Assinale a alternativa que descreve como os modelos de
visão computacional baseados em aprendizado profundo
superaram abordagens tradicionais:
a. Apresentam capacidade de lidar com variações
extremas na iluminação.
b. Apresentam redução na quantidade de dados
necessários para treinamento.
c. Apresentam melhor compreensão de
características de imagem complexas e
hierárquicas.
d. Apresentam maior rapidez na execução de
algoritmos.
e. Eliminam a necessidade de pré-processamento de
imagens.
Sua resposta está correta.
https://moodleposead.unifatecie.edu.br/course/view.php?id=11541
https://moodleposead.unifatecie.edu.br/course/section.php?id=140014
Questão 2
Completo
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Questão 3
Completo
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0.10
Entre uma das soluções que estão ganhando grande
destaque no cenário da IA atualmente, estão as IAs
conversacionais, que se caracterizam por terem um baixo
custo de implementação e facilitarem uma infinidade de
processos, sobretudo dentro de empresas, mas se
estendendo a uma infinidade de serviços e tarefas.
Assinale a alternativa que descreve uma característica
importante das interfaces de IA conversacionais.
a. São estáticas e não podem aprender com
interações do usuário.
b. Dependem exclusivamente de comandos de texto.
c. Utilizam processamento de linguagem natural para
compreender e responder às perguntas dos
usuários.
d. São exclusivas para interação por voz.
e. Têm uma única maneira de apresentar
informações.
Sua resposta está correta.
Para utilizar visão computacional para os mais diversos
tipos de análise, os sistemas procuram linhas e bordas dos
objetos, compõem padrões e estruturas simples que são
então combinadas em outras estruturas e, por fim,
combinam esses elementos em objetos de interesse. Em
visão computacional, um dos desafios é a detecção de
objetos em imagens. Assinale a alternativa que descreve
qual técnica é comumente utilizada para identificar regiões
de interesse em uma imagem:
a. Análise de Componentes Principais (PCA).
b. Regressão Logística.
c. Algoritmos Genéticos.
d. Redes Neurais Convolucionais (CNNs).
e. K-Vizinhos Mais Próximos (K-NN).
Sua resposta está correta.
Questão 4
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Questão 5
Completo
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0.10
A TPU é um circuito integrado específico de aplicativos
(ASIC, na sigla em inglês) projetado pelo Google para redes
neurais. As TPUs têm recursos especializados, como a
unidade de multiplicação de matrizes (MXU) e a topologia
de interconexão proprietária, que as tornam ideais para
acelerar o treinamento e a inferência de IA.
Assinale a alternativa que descreve qual é a principal
função das TPUs (Tensor Processing Units):
a. Renderização de gráficos em jogos.
b. Cálculos de criptografia.
c. Decodificação de vídeos em alta definição.
d. Processamento de grandes volumes de dados.
e. Execução de sistemas operacionais.
Sua resposta está correta.
A Inteligência Artificial tornou-se essencial para o
desenvolvimento de software no atual cenário tecnológico
em rápida evolução. Ele permite que os aplicativos
executem tarefas que antes eram consideradas de domínio
exclusivo dos seres humanos, como a compreensão e a
geração de linguagem humana, o reconhecimento de
padrões nos dados e a tomada de decisões inteligentes.
Assinale a alternativa que descreve qual é o objetivo
principal dos frameworks e bibliotecas de software em IA:
a. Facilitar a criação e implementação de algoritmos
de compressão de imagem.
b. Automatizar tarefas administrativas em ambientes
de negócios.
c. Simplificar a renderização de gráficos em tempo
real.
d. Fornecer ferramentas para desenvolver e treinar
modelos de inteligência artificial.
e. Acelerar o processamento de texto em
documentos.
Sua resposta está correta.
Questão 6
Completo
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Questão 7
Completo
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0.10
A inteligência artificial está transformando a cultura como
um todo. E enquanto um dos principais pilares da cultura, a
educação precisa ser modificada para que possamos nos
adaptar a todas essas mudanças. Claro que esse tipo de
transformação exige o direcionamento de uma grande
quantidade de investimento e organização de políticas para
tal fim.
Assinale a alternativa que descreve como a inteligência
artificial pode ser usada para personalizar a educação em
larga escala:
a. Criando programas de estudo padronizados para
todos os alunos.
b. Não é possível aplicar IA para personalização em
larga escala na educação.
c. Utilizando algoritmos de recomendação para
sugerir conteúdo de aprendizagem com base no
desempenho individual.
d. Limitando o acesso a recursos educacionais
online.
e. Selecionar apenas os conteúdos das matérias
fundamentais, reduzindo o cansaço na
aprendizagem.
Sua resposta está correta.
À medida que as tecnologias de IA evoluem, elas
começaram a influenciar a própria estrutura do
desenvolvimento de software, capacitando os criadores a
desenvolver aplicativos de forma mais rápida, inteligente e
eficiente.
Assinale a alternativa que descreve qual dessas
ferramentas é mais conhecida por sua flexibilidade e
capacidade de criar rapidamente protótipos de modelos de
IA:
a. TensorFlow.
b. Apache MXNet.
c. Scikit-learn.
d. PyTorch.
e. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK).
Sua resposta está correta.
Questão 8
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Questão 9
Completo
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0.10
Ainda que o processamento de linguagem natural não seja
uma ciência nova, essa tecnologia está avançando
rapidamente graças ao interesse cada vez maior na
comunicação homem-máquina, paralelamente à
disponibilidade de big data, computação mais poderosa e
algoritmos aprimorados.
Assinale a alternativa que descreve qual dessas
ferramentas é mais adequada para implementar modelos
de processamento de linguagem natural:
a. Hugging Face Transformers.
b. Scikit-learn.
c. GitHub.
d. OpenAI Gym.
e. Jupyter Notebook.
Sua resposta está correta.
A lógica tradicional tem se mostrado insuficiente para a
maioria das aplicações e, para resolver esse problema, a
maioria dos Sistemas Especialistas estão sendo
estruturados utilizando a Lógica Difusa, que é uma coleção
de regras difusas para “raciocinar” sobre os dados.
Assinale a alternativa que descreve qual a principal
característica que distingue um Sistema Especialista de um
programa de computador tradicional?
a. A utilização de algoritmos complexos de
otimização.
b. A capacidade de aprender e se adaptar ao longo do
tempo.
c. A habilidade de raciocinar e tomar decisões com
base em conhecimento especializado.
d. A capacidade de processar grandes volumes de
dados.
e. A interface amigável para interação com o usuário.
Sua resposta está correta.
https://www.sas.com/pt_br/insights/big-data/what-is-big-data.html
Questão 10
Completo
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0.10
A Inteligência Artificial vem transformando diversas áreas, e
os sistemas operacionais não ficam de fora desse
processo. Com a evolução tecnológica constante, é
importante compreender como a IA está influenciando e
como isso afetará o futuro da IA nos Sistemas
Operacionais.
Assinale a alternativa que descreve qual é o papel dos
sistemasoperacionais em sistemas de IA?
a. Interpretar e executar algoritmos de aprendizado
de máquina.
b. Armazenar permanentemente grandes volumes de
dados.
c. Realizar cálculos complexos em série.
d. Fornecer energia para o sistema.
e. Gerenciar a interface com o usuário.
Sua resposta está correta.
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