Questões sobre Inteligência Artificial

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A
B
C
1 Marcar para revisão
Em relação às definições sobre
Inteligência Artificial, pode-se
afirmar que:
I - A arte de criar máquinas que
executem funções que exijam
inteligência quando executada
por pessoas.
II - O estudo de como fazer
computadores realizarem
coisas nas quais, no momento,
as pessoas são melhores.
III - O 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.
Apenas os itens I e II
estão corretos.
Apenas os itens II e IV
estão corretos.
Apenas o item III está
correto.
D
E
Apenas o item I está
correto.
Os itens I, II 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:
I - Processam a informação de
forma paralela e distribuída.
II - 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
B
C
D
E
Apenas as afirmativas
I, II e III estão
corretas.
Apenas as afirmativas
I e V estão corretas.
Apenas as afirmativas
II e III estão corretas.
Apenas as afirmativas
I, II, III e V estão
corretas.
Apenas as afirmativas
I, II e V estão corretas.
3 Marcar para revisão
(Correio Braziliense,
01/10/2018) Acerca dos
conceitos de aprendizado de
máquina, julgue os itens
seguintes:
I - O aprendizado de máquina
para a detecção de fraude é
baseado em equações
matemáticas e algoritmos, e
funciona em duas etapas. Na
primeira, o sistema recebe
exemplificações de compras
legítimas e ilegítimas. Em
seguida, a máquina avalia
compras reais, levando em
consideração os padrões
observados.
A
B
C
D
E
II - A partir de números e
fórmulas, o aprendizado de
máquina une ponto a ponto
informações sobre
características de transações já
feitas pelo usuário - como
valores médios gastos, horários
de compra, uso de celular,
pontos usados, principais
estabelecimentos -, até chegar
a uma probabilidade de fraude
final.
III - O modo como a máquina
aprende os padrões antes de
começar a analisar compras
não interfere diretamente no
registro de falsos positivos e
fraudes reais.
Assinale a alternativa correta:
Apenas I está correta.
Apenas II está correta.
Apenas III está
correta.
Apenas I e II estão
corretas.
Apenas I e III estão
corretas.
4 Marcar para revisão
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Questão 7 de 10
Respondidas (10) Em branco (0)
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SM1 Inteligência Artificial Para Devs
A
B
C
D
E
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?
Aprendizado inicial
Aprendizado
supervisionado
Aprendizado não
supervisionado
Backpropagation
(retropropagation)
Aprendizado oculto
5 Marcar para revisão
Uma rede varejista possui 32
lojas no estado do Rio de
Janeiro e está planejando a
construção de uma rede neural
artificial para realizar o
agrupamento (clustering) e
segmentação de seus clientes.
Nesse projeto, é necessário
que a rede aprenda e encontre
padrões e tire conclusões dos
dados não rotulados. Essa rede
Finalizar prova
A
B
C
D
E
neural usará qual tipo de
aprendizado?
Aprendizado
supervisionado
Aprendizado de pesos
Aprendizado inicial
Aprendizado não
supervisionado
Aprendizado final
6 Marcar para revisão
Esse componente de uma rede
neural artificial mapeia
corretamente a camada
anterior para as restrições da
próxima (geralmente 0/1). Esse
componente é definido como
uma mudança não linear nos
valores antes de enviar os
valores de resultado. Essa
definição é relativa a qual
componente de uma rede
neural artificial (RNA)?
A
B
C
D
E
Viés (Bias)
Camada de pesos
(Weight layer)
Activation function
(Função de ativação)
Camada de saída
(Output layer)
Camada oculta
(Hidden layer)
7 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:
A
B
C
O Teste de Turing
consistia em uma
série de problemas
que eram resolvidos
pela máquina de
Turing por meio de
técnicas de
Inteligência Artificial.
Os primeiros anos da
Inteligência Artificial
foram repletos de
insucessos,
principalmente pela
dificuldade de
resolver operações
aritméticas
complexas.
Na década de 1980,
os sistemas
especialistas
passaram a ser
considerados viáveis
para utilização no
mercado empresarial.
D
E
Nos últimos anos, a
Inteligência Artificial
vem buscando teorias
e técnicas
completamente
novas, de forma a
abandonar as
descobertas feitas no
passado.
A deep learning é a
mais nova tecnologia
de Inteligência
Artificial, porém,
apenas no meio
acadêmico é aplicada,
nos negócios não tem
aplicabilidade.
8 Marcar para revisão
Em relação às definições sobre
Inteligência Artificial, pode-se
afirmar que:
I - O campo de estudos que
procura emular comportamento
inteligente por meio de
sistemas computacionais.
II - A 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,
A
B
C
D
E
seres humanos nas fábricas e
indústrias, apenas.
Escolha a alternativa correta.
Apenas os itens I e III
estão corretos.
Apenas os itens I, II e
IV estão corretos.
Apenas os itens II e III
estão corretos.
Apenas o item IV está
correto.
Os itens I, II e III estão
corretos.
9 Marcar para revisão
Com o objetivo de extrair
informações por meio do
aprendizado de máquina,
verificou-se que o processo em
análise utiliza algoritmos não
supervisionados para agrupar
objetos com base na
proximidade e na presença de
regiões densas de dados,
identificando conjuntos de
elementos semelhantes em
vizinhanças mais densas.
Nesse caso, a ação que está
sendo realizada é:
A
B
C
D
E
A
B
Regressão
Classificação
Clustering
Estimativa de
densidade
Redução dimensional
10 Marcar para revisão
Em um problema de
aprendizado de máquina, o
algoritmo é treinado com
exemplos em que cada dado
de entrada já está associado à
sua respectiva saída correta.
Durante o treinamento, o
modelo compara sua previsão
com o resultado esperado e
ajusta seus parâmetros para
reduzir os erros.
Esse tipo de aprendizado é
denominado:
Aprendizado
supervisionado
Aprendizado não
supervisionado
C
D
E
Aprendizado por
reforço
Estimativa de
densidade
Redução dimensional