Inteligência Artificial no Contexto do Serviço Público modulo1

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Inteligência Artificial no Contexto do Serviço Público 
 
MODULO 1 
 
 
Questão 1 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
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Texto da questão 
O termo inteligência artificial pode ser definido como: 
Escolha uma opção: 
a. Uma técnica que realiza tarefas de forma automática. 
b. Um campo da ciência que estuda como computadores podem realizar tarefas simples para 
humanos, mas complexas para sistemas de informática. 
c. Uma ciência voltada para aumentar a inteligência de seres humanos. 
d. Uma área de estudo focada na criação de robôs. 
e. Uma técnica ou ferramenta independente de outras ciências. 
Feedback 
Sua resposta está correta. 
A alternativa correta é a letra "b". O foco da inteligência artificial é permitir que um programa 
seja capaz de realizar atividades simples para humanos, mas complexas para máquinas. Não é 
uma técnica, é uma área de estudo, e não possui foco na melhoria do ser humano ou na 
criação de robôs, ainda que possa ser utilizada para esse fim. 
 
Questão 2 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Iniciado em domingo, 30 mai 2021, 12:14 
Estado Finalizada 
Concluída em domingo, 30 mai 2021, 12:18 
Tempo empregado 3 minutos 33 segundos 
Notas 4,00/4,00 
Avaliar 60,00 de um máximo de 60,00(100%) 
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Texto da questão 
Sobre a ciência de dados e a inteligência artificial, é correto afirmar que: 
Escolha uma opção: 
a. A amostra de treinamento não é relevante, pois a IA irá corrigir qualquer problema de 
amostra. 
b. Cabe ao mecanismo de aprendizagem de máquina efetuar as correções necessárias nos 
dados, por exemplo, colocar datas no mesmo formato. 
c. A qualidade do modelo gerado é dependente da amostra utilizada, ou seja, amostras ruins 
gerarão modelos ruins. 
d. Cientistas de dados não são necessários quando se utiliza as técnicas de mineração de 
dados mais recentes. 
e. A ciência de dados dispensa tarefas como capturar, limpar e tratar os dados que serão 
objeto de análise. 
Feedback 
Sua resposta está correta. 
A alternativa correta é a letra "c". A qualidade do modelo gerado é proporcional à amostra 
utilizada, ou seja, bons dados geram bons modelos, dados ruins geram modelos ruins. Por 
isso, a amostra é relevante para a qualidade do modelo gerado. O tratamento da amostra é 
realizado pelo cientista de dados, por isso ele é uma figura importante para a qualidade do 
resultado e não é dispensável, mesmo com a utilização das técnicas mais modernas de 
qualquer natureza. 
Questão 3 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
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Texto da questão 
Em relação aos problemas comuns que uma amostra pode apresentar, assinale a alternativa 
correta: 
Escolha uma opção: 
a. O overfitting pode ocorrer quando a amostra de treinamento é muito uniforme. 
b. O underfitting pode ocorrer quando a amostra de treinamento é muito variada e o algoritmo 
apresenta dificuldades na identificação de padrões. 
c. A amostra de treinamento não precisa ser tratada, pois o algoritmo de aprendizado irá se 
encarregar de todo o trabalho. 
d. Uma possível solução para o problema de underfitting é a adição de mais elementos na 
amostra de treinamento. 
e. Não é possível tratar os problemas de underfitting e overfitting. 
Feedback 
Sua resposta está correta. 
A alternativa correta é a letra "d". As possibilidades de ocorrência do overfitting e underfitting 
estão invertidas. A amostra de treinamento deve ser tratada, justamente para evitar os 
problemas de overfitting e underfitting. A adição de novos elementos na amostra de 
treinamento pode resolver o problema de underfitting e é a resposta da questão. 
Questão 4 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
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Texto da questão 
O algoritmo de deep learning é um tipo de rede neural. A principal característica do deep 
learning, quando comparado a uma rede neural simples, é: 
Escolha uma opção: 
a. Número de camadas de entrada. 
b. Número de camadas de saída. 
c. Número de camadas ocultas (camadas intermediárias). 
d. Tamanho da amostra de treinamento. 
e. Tipo de aprendizagem utilizada. 
Feedback 
Sua resposta está correta. 
A alternativa correta é a letra "c". O deep learning é um tipo de rede neural com mais de três 
camadas, variando a quantidade de camadas ocultas.