Inteligência Artificial Para Devs- Simulado 1

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1 Marcar para revisão Em relação às definições sobre Inteligência Artificial, pode-se afirmar que: A arte de criar máquinas que executem funções que exijam inteligência quando executada por pessoas. Il o estudo de como fazer computadores realizarem coisas nas quais, no momento, as pessoas são melhores. III ramo da ciência da computação que está interessada em automatizar comportamento inteligente. IV o estudo e desenvolvimento específico para criação de máquinas para substituir os soldados nos confrontos proporcionados pela guerra. Escolha a alternativa correta. A Apenas os itens e estão corretos. Apenas os itens e IV estão corretos. C Apenas o item III está correto. D Apenas o item está correto. E Os itens I, e III estão corretos. 2 Marcar para revisão o paradigma conexionista, também conhecido por redes neurais artificiais, forma um paradigma de IA que tem inspiração no comportamento do cérebro, além de outras características. Assinale a alternativa que representa uma característica desse paradigma: Processam a informação de forma paralela e distribuída. Generalizam conhecimento aprendido. III Lidam com conhecimento não simbolicamente representado. IV São algoritmos de otimização. V o conhecimento é aprendido por meio do estímulo e resposta. A Apenas as afirmativas I, e III estão corretas. B Apenas as afirmativas e V estão corretas. C Apenas as afirmativas e III estão corretas. D Apenas as afirmativas I, II, III e V estão corretas. E Apenas as afirmativas I, e V estão corretas.3 Marcar para revisão o aprendizado de máquina comporta vários métodos de aprendizagem de acordo com o sinal. Identifique a opção que exemplifica esses métodos: A Método de aprendizado inteligente e não inteligente Método de aprendizado estruturado e não estruturado Método de aprendizado supervisionado e não supervisionado D Método de aprendizado por classificação e regressão E Método de aprendizado por associação memorização 4 Marcar para revisão A respeito dos modelos de aprendizado de máquina, assinale a opção correta: o agrupamento (ou clustering) realiza identificação de grupos de dados que apresentam co- A ocorrência. A classificação realiza o aprendizado de uma função que pode ser usada para mapear os valores B associados aos dados em um ou mais valores reais. A regressão ou predição promove aprendizado de uma função que pode ser usada para mapear C dados em uma de várias classes discretas definidas previamente, bem como encontrar tendências que possam ser usadas para entender e explorar padrões de comportamento dos dados. As regras de associação identificam grupos de dados, em que estes têm características semelhantes D aos do mesmo grupo, os grupos têm características diferentes entre si. Os métodos de classificação supervisionada podem ser embasados em separabilidade (entropia), E utilizando árvores de decisão e variantes, e em particionamento, utilizando SVM (support vector machines).5 Marcar para revisão A mineração de dados é a tarefa de encontrar estruturas interessantes em uma estrutura de dados, por exemplo, padrões estatísticos, modelos preditivos, relacionamentos escondidos etc. Considerando a figura a seguir, que mostra as áreas relacionadas à mineração de dados, assinale a opção correta: Aprendizado de Máquina Banco de Dados Mineração de Dados Visualização Estatística A visualização é usada apenas de uma forma ilustrativa, sem facilitar a descoberta humana, e banco A de dados contém os dados a serem pesquisados. As estatísticas têm como foco a teoria e a avaliação de hipóteses, irrelevante no processo de aprendizado de máquina. machine learning tem uma índole heurística, que foca na melhoria de desempenho de um agente de aprendizagem. A classificação encontra agrupamentos naturais de instâncias dado um grupo de dados não D etiquetado. A regressão é uma tarefa de prever um rótulo de classe discreto. E a classificação é a tarefa de prever E um valor contínuo. 6 Marcar para revisão Normalmente, a rede neural artificial é configurada em camadas. As camadas são compostas de vários "nós" interconectados, cada um com uma "função de ativação". Como é chamada a camada onde ocorre o resultado final do processamento de uma rede neural artificial? A Camada oculta (Hidden layer) B Camada de entrada (Input layer) C Camada de pesos (Weight layer) D Camada de retropropagação E Camada de saída (Output layer)7 Marcar para revisão As Redes neurais artificiais são muito utilizadas para encontrar soluções e escalar processos para facilitar a tomada de decisões. Dentre as opções abaixo, qual a opção que representa uma desvantagem das redes neurais artificiais? A Requer alto poder computacional B A rede neural aprende com os dados analisados e não requer reprogramação C Funciona bem com dados lineares e não lineares D Arquitetura facilmente adaptável a vários domínios de problemas E As redes neurais funcionam mesmo que uma ou algumas unidades não respondam à rede 8 Marcar para revisão Em uma rede neural artificial, a função de ativação é uma mudança não linear nos valores antes de enviar os valores de resultado. É uma função que mapeia corretamente a camada anterior para as restrições (geralmente 0/1) da próxima camada, usada para dar ao modelo "efeito de camada oculta", poder real de "ativar" a rede neural artificial. Qual das opções abaixo é uma função de ativação? A Backpropagation Bias C Feed Forward D Feed Backward Network E Sigmoid 9 Marcar para revisão Nos primeiros anos de seu surgimento, a ciência conhecida como Inteligência Artificial causou controvérsia nos mais diversos campos, essencialmente pelo nome adotado para defini-la e por sua multidisciplinaridade característica, que tornou complexa a filiação em somente uma área do conhecimento. Com relação aos primeiros anos da Inteligência Artificial, assinale a alternativa correta: o Teste de Turing consistia em uma série de problemas que eram resolvidos pela máquina de Turing A por meio de técnicas de Inteligência Artificial. Os primeiros anos da Inteligência Artificial foram repletos de insucessos, principalmente pela B dificuldade de resolver operações aritméticas complexas. Na década de 1980, os sistemas especialistas passaram a ser considerados viáveis para utilização no mercado empresarial. Nos últimos anos, a Inteligência Artificial vem buscando teorias e técnicas completamente novas, de D forma a abandonar as descobertas feitas no passado. A deep learning é a mais nova tecnologia de Inteligência Artificial, porém, apenas no meio acadêmico E é aplicada, nos negócios não tem aplicabilidade.10 Marcar para revisão Em relação às definições sobre Inteligência Artificial, pode-se afirmar que: o campo de estudos que procura emular comportamento inteligente por meio de sistemas computacionais. automação de atividades que associamos ao pensamento humano, atividades como tomadas de decisão, resolução de problemas, aprendizado etc. III o estudo das computações que tornam possível perceber, raciocinar e agir. IV A automação de atividades repetitivas realizadas por nós, seres humanos nas fábricas e indústrias, apenas. Escolha a alternativa correta. A Apenas os itens e III estão corretos. B Apenas os itens I, e IV estão corretos. Apenas os itens e III estão corretos. D Apenas o item IV está correto. E Os itens I, Il e III estão corretos.Gabarito da prova Nota Confira o gabarito da prova de Inteligência Artificial Para Devs 0,8/ 1,0 Realizada em 22/01/2026 o conteúdo do gabarito é apresentado de maneira resumida para preservar a integridade do nosso banco de questões. Questão Enunciado Sua resposta Resposta correta Tema Consultar 1 Correta Em relação às Os itens I, e III estão Os itens I, e III estão 2 FUNDAMENTOS DE definições sobre o corretos. corretos. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ID: 654d3a9b134266c15971efe1 Inteligência 2 Incorreta paradigma Apenas as afirmativas I, Apenas as afirmativas I, 2 FUNDAMENTOS DE conexionista, também o e III estão corretas. ID: 654d3ab2134266c15971f73a II, III e V estão correta... INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL conhecido por red... Método de Método de 3 Correta o aprendizado de 3 SISTEMAS DE aprendizado aprendizado máquina comporta APRENDIZADO DE ID: 654d3d31134266c1597392cd supervisionado e não supervisionado e não vários métodos d... MÁQUINA supervi... supervi... Os métodos de Os métodos de 4 Correta A respeito dos modelos 3 SISTEMAS DE classificação classificação de aprendizado de APRENDIZADO DE o ID: 654d3d31134266c15973929d supervisionada podem supervisionada podem máquina, MÁQUINA S... S... A mineração de dados é a tarefa de encontrar 5 Correta machine learning tem machine learning tem 3 SISTEMAS DE estru... uma índole uma índole heurística, APRENDIZADO DE o ID: 654d3d31134266c159739315 que que MÁQUINA 6 Correta Normalmente, a rede Camada de saída Camada de saída 4 REDES NEURAIS neural artificial é ID: 654d3ef0134266c15974e310 (Output layer) (Output layer) ARTIFICIAIS (RNA) configurad. 7 Correta As Redes neurais Requer alto poder Requer alto poder 4 - REDES NEURAIS artificiais são muito o ID: 654d3ef0134266c15974e304 computacional computacional ARTIFICIAIS (RNA) utilizadas 8 Correta Em uma rede neural 4 REDES NEURAIS artificial, a função de Sigmoid Sigmoid ID: 654d3ef0134266c15974e31c ARTIFICIAIS (RNA) ativaçã 9 Correta Nos primeiros anos de Na década de 1980, os Na década de 1980, os 2 FUNDAMENTOS DE seu surgimento, a sistemas especialistas sistemas especialistas INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ID: 654d3a9b134266c15971f041 ciência CO... passa.. passa... 10 Incorreta Em relação às Apenas os itens e III Os itens I, Il e III estão 2 FUNDAMENTOS DE o ID: 68337dffd44b61f9e1451321 definiç&. estão corretos. corretos. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL