IA_ AV1

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Disciplina: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E AMBIENTES COGNITIVOS
QUESTÃO 1
Uma das principais características da computação neuromórfica é:
a ) usar arquiteturas convencionais de programação.
B ) a baixa velocidade de processamento.
C ) apresentar hardwares atualmente mais baratos do que os computadores tradicionais.
D ) o baixo consumo de energia.
E ) ser configurável para executar diferentes modelos de Machine Learning, como regressão linear, logística ou
redes neurais.
QUESTÃO 2
Considerando o conceito de Inteligência Artificial Geral (AGI) e fazendo um paralelo com alguns 
sistemas retratados em filmes e no uso do dia a dia, qual dos sistemas a seguir poderia ser considerado um
exemplo de AGI? Assinale a alternativa correta.
A ) Computador preditivo para quebrar o código da máquina Enigma, elaborado por Alan Turing em O jogo da 
imitação (2014).
b ) Assistente pessoal Jarvis, do filme Homem de Ferro (2008).
c ) IBM Watson.
D ) Sistema preditivo de jogadas esportivas (beisebol), retratado no filme O homem que mudou o jogo (2011).
 e ) Assistente pessoal Siri, da Apple.
QUESTÃO 3
Um hospital deseja desenvolver um sistema de IA para detecção de doenças por meio de imagens 
radiográficas. Para isso, qual abordagem de aprendizado será provavelmente utilizada? Assinale a 
alternativa correta.
A ) Aprendizado supervisionado - técnicas de classificação
b ) Aprendizado não supervisionado - técnicas de regressão
c ) Aprendizado não supervisionado - técnicas de classificação
d ) Aprendizado não supervisionado
e ) Aprendizado supervisionado - técnicas de regressão
QUESTÃO 4
Na computaçãoquântica,podemos afirmar que:
a ) opera em temperaturas elevadas, sendo necessário seu resfriamento com coolers especiais.
 B ) utiliza registradores para as operações matemáticas.
C ) apresenta memórias mais complexas do que as da computação convencional.
D ) o elemento básico é o qubit, o qual apresenta uma superposição de estados.
E ) o entrelaçamento quântico não é uma propriedade importante para o funcionamento desses sistemas.
QUESTÃO 5
O overfitting ocorre quando:
a ) o conjunto de teste é muito grande.
B ) o conjunto de treinamento é muito pequeno.
C ) o modelo é demasiadamente simples para representar o conjunto de dados.
D ) o modelo é tão complexo que tanto a variação natural quanto a aleatória são representadas por ele, 
apresentando um alto erro no conjunto de testes, mas baixíssimo erro no conjunto de treinamento.
E ) não é utilizada a separação entre conjunto de testes e treinamento.
QUESTÃO 6
Considerando as principais áreas de estudo e aplicação da IA, assinale a alternativa correta.
A ) A otimização de processos não faz parte da área de estudo e aplicação da IA.
B ) A visão computacional, apesar de importante, não faz parte da área de atuação da IA.
C ) A produção de vídeos digitais por IA é uma forte tendência atual e uma das principais áreas de estudo.
D ) Previsão de resultados é uma das áreas mais importantes de estudo e aplicação da IA, na qual técnicas
de regressão podem ser utilizadas, por exemplo.
E ) Determinar padrões em conjunto de dados é um problema que já foi superado e, portanto, não está na alçada
da IA. 
QUESTÃO 7
Sobre o método dos mínimos quadrados, podemos dizer que:
a ) apesar de explicar a regressão logística, o método dos mínimos quadrados não é aplicado em um modelo de 
regressão linear gerado pela linguagem R.
b ) é um método de difícil implementação algorítmica, mas de fácil implementação teórica.
C ) pode ser descrito como uma transformação matemática cujo valor médio das entradas e cujo valor médio 
das saídas são elevados ao quadrado e o menor dos dois valores é a constante A do modelo.
D ) utiliza a equação logarítmica para relacionar uma entrada a uma saída.
E ) é um método estatístico (de otimização) aplicado na técnica de regressão linear, minimizando o erro 
entre o modelo e os dados.
QUESTÃO 8
O modelo de algoritmos evolucionários da ML usa que tipo de aprendizado? Escolha a alternativa correta.
A ) O modelo de algoritmos evolucionários treina os indivíduos por meio do reforço.
B ) O modelo de algoritmos evolucionários usa como aprendizado aqueles indivíduos que mais apareceram na 
contagem. 
C ) O modelo de algoritmos evolucionários usa como aprendizado aqueles indivíduos que não sobreviveram.
D ) O modelo de algoritmos evolucionários treina os indivíduos por meio da repetição.
E ) O modelo de algoritmos evolucionários treina os indivíduos por meio da comparação.