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Inteligência Artificial

A disciplina de Inteligência Artificial (IA) estuda como criar sistemas capazes de realizar tarefas que, até então, eram exclusivas de seres humanos, como reconhecimento de fala, visão computacional, tomada de decisão e aprendizado de máquina. Durante as aulas, os alunos aprendem sobre algoritmos, redes neurais, lógica fuzzy, entre outras técnicas utilizadas na construção de sistemas inteligentes. A disciplina é importante para profissionais da área de tecnologia, que podem aplicar os conhecimentos em IA em diversas áreas, como saúde, finanças, transporte, entre outras, para otimizar processos e melhorar a qualidade de vida das pessoas.

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EXERCICIO 1 - Inteligência Artificial no Contexto do Serviço Público

RESTRICTED

Ciência da Computação

Graduate

Universidade Salvador

Meu principal objetivo em criar uma conta passei direto foi....  retribuir as pessoas que me ajudaram ao longo da minha graduação!
- 1997
- Sistemas de Informação
- Baiano

Gabriel  Azevedo

Outros

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O termo inteligência artificial pode ser definido como:
a. Uma técnica que realiza tarefas de forma automática.
b. Um campo da ciência que estuda c...

O termo inteligência artificial pode ser definido como:
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.

General Studies

Desafios para Aprender: Compartilhando desafios para auxiliar no aprendizado de diversas disciplinas do ensino superior, médio e pós-graduação. Vamos juntos superar esses desafios e aprimorar nossos conhecimentos!

Desafios para Aprender

Sobre a ciência de dados e a inteligência artificial, é correto afirmar que:
a. A amostra de treinamento não é relevante, pois a IA irá corrigir qu...

Sobre a ciência de dados e a inteligência artificial, é correto afirmar que:
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.

Em relação aos problemas comuns que uma amostra pode apresentar, assinale a alternativa correta:
a. O overfitting pode ocorrer quando a amostra de ...

Em relação aos problemas comuns que uma amostra pode apresentar, assinale a alternativa correta:
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.

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:
...

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:
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.

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EXERCICIO 1 - Inteligência Artificial no Contexto do Serviço Público

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