A IA promete continuar sua trajetória de crescimento e inovação. Com o avanço contínuo da tecnologia, novas aplicações e melhorias nos sistemas existentes são inevitáveis. No entanto, é fundamental que este progresso seja gerenciado com responsabilidade, garantindo que os benefícios da IA sejam distribuídos justamente e que seus desafios sejam abordados de forma ética e transparente.
De acordo com nossos estudos assinale abaixo uma preocupação ética relacionada à IA:
a.
Desemprego tecnológico.
b.
Privacidade de dados e viés em algoritmos.
c.
Inovação contínua.
d.
Aumento da eficiência.
e.
Crescimento da tecnologia
De acordo com nossos estudos assinale abaixo uma preocupação ética relacionada à IA:
a.
Desemprego tecnológico.
b.
Privacidade de dados e viés em algoritmos.
c.
Inovação contínua.
d.
Aumento da eficiência.
e.
Crescimento da tecnologia
Respostas
Ed 
há 2 anos
A preocupação ética relacionada à IA é a alternativa b) Privacidade de dados e viés em algoritmos. A IA pode coletar e processar grandes quantidades de dados, o que pode levar a violações de privacidade se não for gerenciada adequadamente. Além disso, os algoritmos de IA podem ser tendenciosos e perpetuar preconceitos e discriminação se não forem projetados com cuidado e ética.
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Naná Conceição
ano passado
Letra B, Privacidade de dados e viés em algoritmos.
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A Inteligência Artificial está remodelando inúmeras indústrias, trazendo eficiência, insights e novas capacidades.
De acordo com nossos estudos, análise abaixo quais são alguns setores-chave nos quais a Inteligência Artificial está sendo aplicada?
I. Saúde;
II. Transporte;
III. Finanças;
IV. Varejo;
V. Turismo.
a. Apenas as afirmativas I, II e III estão corretas.
b. Apenas as afirmativas II, IV e V estão corretas.
c. Apenas as afirmativas IV e V estão corretas.
d. Apenas as afirmativas I, III e IV estão corretas.
e. Apenas as afirmativas II, III e IV estão corretas.
Desde o século XX, a IA evoluiu consideravelmente, passando por várias fases de otimismo, desafios e renascimento.
Qual teórico questionou a possibilidade de as máquinas pensarem, marcando o início da jornada da IA no século XX? Assinale a alternativa correta:
a. Ada Lovelace.
b. Isaac Newton.
c. Charles Babbage.
d. Alan Turing.
e. John von Neumann.
À medida que a Inteligência Artificial (IA) avança, é essencial se preparar para seus impactos sociais a longo prazo.
Qual é a importância destacada em nossos estudos sobre o preparo para os impactos sociais de longo prazo da IA? Assinale a alternativa correta:
a. Enfatizar a preparação individual em detrimento da preparação coletiva.
b. Investir apenas em habilidades técnicas.
c. Investir em habilidades como criatividade e pensamento crítico, além de adquirir conhecimento básico sobre IA.
d. Ignorar as transformações no mercado de trabalho.
e. Excluir a necessidade de políticas públicas para gerenciar transformações.
A IA está redefinindo as estruturas econômicas tradicionais, introduzindo novos paradigmas de eficiência e produtividade.
Assinale abaixo de que forma a IA está impactando as estruturas econômicas tradicionais:
a. Mantendo processos que eram exclusivamente humanos.
b. Redefinindo cadeias de valor, automatizando processos e criando novos métodos de interação.
c. Aumentando a complexidade das cadeias de valor.
d. Criando barreiras para a entrada de novas empresas.
e. Limitando a personalização de serviços.
O aprendizado de máquina se manifesta de maneiras distintas, cada uma adequada para diferentes tipos de problemas e conjuntos de dados.
Relacione abaixo os três tipos principais de aprendizado com seu significado:
( ) Aprendizado supervisionado.
( ) Aprendizado não supervisionado.
( ) Aprendizado por reforço.
( ) Lida com dados que não estão rotulados. Os algoritmos tentam encontrar padrões ou estruturas intrínsecas nos dados sem a orientação de um resultado específico.
( ) Os modelos são treinados usando um conjunto de dados rotulado. Isso significa que cada exemplo no conjunto de dados é composto de entradas e a saída desejada correspondente.
( ) Exemplos incluem algoritmos de Q-learning e redes neurais profundas utilizadas em sistemas como o AlphaGo.
( ) O modelo, ou agente, aprende a tomar decisões por meio de tentativas e erros. O agente executa ações em um ambiente e recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades.
As redes neurais, centrais no avanço do deep learning consistem em camadas de neurônios artificiais que processam dados de forma coletiva.
Assinale abaixo qual é a inspiração das redes neurais e seu papel no avanço do deep learning?
a. São inspiradas pela automação de processos, permitindo um avanço visual.
b. São inspiradas pela complexidade e funcionalidade do cérebro humano.
c. São inspiradas pela complexidade do código fonte.
d. São inspiradas pela engenharia de características, possibilitando respostas padrões.
e. São inspiradas pela estrutura de algoritmos, realizando padrões.
As redes neurais, centrais no avanço do deep learning, são inspiradas pela complexidade e funcionalidade do cérebro humano.
Assinale abaixo o que caracteriza as redes neurais no contexto da Inteligência Artificial:
a. São algoritmos específicos para processamento de linguagem natural.
b. São inspiradas pela complexidade do cérebro humano e consistem em camadas de neurônios que processam informações de forma coletiva.
c. Referem-se a sistemas autônomos de aprendizado profundo.
d. São limitadas ao processamento de dados visuais.
e. Utilizam exclusivamente o algoritmo 'backpropagation' para aprendizagem.
O aprendizado por reforço é particularmente útil em situações onde a sequência de ações é crítica, como jogos ou navegação robótica.
Assinale abaixo como o aprendizado por reforço difere dos outros tipos de aprendizado de máquina:
a. Não utiliza algoritmos.
b. Envolvimento de feedback na forma de recompensas ou penalidades.
c. Ele não tem autonomia em tomar decisões, não sendo adequado para navegação robótica.
d. Não envolve tentativa e erro.
e. Não recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades.
O deep learning tem sido fundamental para avanços significativos em áreas como visão computacional, permitindo que as máquinas não apenas vejam, mas também compreendam e interpretem o conteúdo visual. No processamento de linguagem natural, ele possibilita que as máquinas entendam e respondam a linguagem humana de maneira mais natural e precisa.
Analise abaixo o que proporciona o processamento mais profundo e abstrato de dados no deep learning:
I. Redes neurais com uma única camada oculta.
II. Aprendizado supervisionado.
III. Backpropagation.
IV. Redes neurais com várias camadas ocultas.
V. Algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina.
a. Apenas as afirmativas IV e V estão corretas.
b. Apenas a afirmativa V está correta.
c. Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
d. Apenas a afirmativa I está correta.
e. Apenas a afirmativa IV está correta.
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