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Inteligência Artificial

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A gestão e monitoramento eficaz dos serviços de Inteligência Artificial (IA) desempenham um papel fundamental na garantia de que esses sistemas funcionem de maneira eficiente, confiável e segura. Para alcançar esse objetivo, é necessário estabelecer estruturas organizacionais claras, definir responsabilidades e criar políticas e procedimentos que orientem o desenvolvimento e a operação dos serviços de IA. Além disso, o uso de métricas e indicadores-chave de desempenho (KPIs) é fundamental para avaliar o funcionamento desses sistemas.
Sobre esses elementos, analise as assertivas a seguir e identifique as corretas:
I. No gerenciamento de serviços de IA, a criação de um centro de excelência em IA é opcional e não tem influência na eficácia do gerenciamento.
II. Para garantir o funcionamento eficiente dos sistemas de IA, é essencial estabelecer uma estrutura organizacional clara que defina responsabilidades e papéis.
III. Métricas e indicadores-chave de desempenho, como os KPIs, são comuns no monitoramento de serviços de IA e variam de acordo com os objetivos específicos do serviço.
IV. Os KPIs utilizados para avaliar sistemas de IA incluem apenas medidas relacionadas à precisão e ao uso de recursos computacionais.
V. O monitoramento contínuo dos KPIs é importante para identificar tendências e problemas de desempenho nos sistemas de IA.
I, II, III e IV, apenas.
II, III e V, apenas.
II e IV, apenas.
I e IV, apenas.
III e IV, apenas.
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Introdução à inteligência artificial
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Introdução à inteligência artificial

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Vamos analisar cada uma das assertivas: I. No gerenciamento de serviços de IA, a criação de um centro de excelência em IA é opcional e não tem influência na eficácia do gerenciamento. Falso. A criação de um centro de excelência em IA pode ser muito benéfica e influenciar positivamente a eficácia do gerenciamento. II. Para garantir o funcionamento eficiente dos sistemas de IA, é essencial estabelecer uma estrutura organizacional clara que defina responsabilidades e papéis. Verdadeiro. Uma estrutura organizacional clara é fundamental para o gerenciamento eficaz de serviços de IA. III. Métricas e indicadores-chave de desempenho, como os KPIs, são comuns no monitoramento de serviços de IA e variam de acordo com os objetivos específicos do serviço. Verdadeiro. Os KPIs são essenciais e devem ser adaptados aos objetivos de cada serviço. IV. Os KPIs utilizados para avaliar sistemas de IA incluem apenas medidas relacionadas à precisão e ao uso de recursos computacionais. Falso. Os KPIs podem incluir uma variedade de métricas, não se limitando apenas à precisão e uso de recursos. V. O monitoramento contínuo dos KPIs é importante para identificar tendências e problemas de desempenho nos sistemas de IA. Verdadeiro. O monitoramento contínuo é crucial para a manutenção e melhoria dos sistemas. Com base nas análises, as assertivas corretas são II, III e V. Portanto, a alternativa correta é: II, III e V, apenas.

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A história da Inteligência Artificial (IA) inclui momentos de otimismo exagerado e expectativas irrealistas, particularmente durante seus primeiros anos de desenvolvimento. Os pesquisadores acreditavam que seria relativamente simples criar máquinas capazes de realizar tarefas inteligentes, como tradução automática e resolução de problemas complexos. Na década de 1960, figuras proeminentes, como Alan Turing e John McCarthy, contribuíram para o desenvolvimento teórico da IA. Alan Turing propôs o famoso "Teste de Turing," um marco importante na avaliação da IA, que avalia a capacidade de uma máquina em exibir comportamento inteligente indistinguível do de um ser humano. John McCarthy também desempenhou um papel vital na história da IA desenvolvendo a linguagem de programação LISP, amplamente usada na pesquisa em IA.
A partir desse contexto, selecione a alternativa que contém o nome do teste proposto por Alan Turing, que ainda hoje é uma referência importante na avaliação da inteligência artificial:
O Teste de Inteligência Cognitiva.
O Teste de Inteligência Mecânica.
O Teste de Turing e McCarthy.
O Teste de Inteligência Lógica.
O Teste de Turing.

No cenário atual, a Inteligência Artificial (IA) desempenha um papel cada vez mais relevante em várias indústrias e campos de aplicação. Com sua capacidade de processar e analisar grandes volumes de dados, a IA traz inúmeras possibilidades e aprimoramentos em áreas diversas, desde a saúde até o setor financeiro, mobilidade e atendimento ao cliente.
A partir desse contexto, analise as assertivas a seguir e identifique as corretas:
I. Na área da saúde, a IA é usada para diagnósticos mais precisos, graças à sua capacidade de analisar imagens médicas e identificar anomalias, como lesões e tumores, com alta precisão. Isso leva a diagnósticos precoces e tratamentos mais eficazes.
II. Na indústria, a IA é empregada para otimizar a produção e a manutenção, monitorando o desempenho de equipamentos e prevendo falhas. Isso resulta em uma redução de custos e na prevenção de paradas não programadas.
III. No setor financeiro, a IA desempenha um papel crucial na análise de dados em tempo real para prever tendências de mercado, apoiando decisões de investimento e gerenciamento de riscos. Ela também é eficaz na detecção de fraudes.
IV. Na mobilidade, a IA tem um impacto limitado, principalmente no desenvolvimento de veículos autônomos. No entanto, ainda não tem sido uma ferramenta eficaz para melhorar a segurança no trânsito ou reduzir congestionamentos.
V. Em atendimento ao cliente, a IA não desempenha um papel significativo, uma vez que os sistemas baseados em IA são incapazes de fornecer suporte personalizado e ainda não conseguem compreender a linguagem natural dos clientes.
I e IV, apenas.
II e IV, apenas.
III e IV, apenas.
I, II e III, apenas.
II e III, apenas.

Em termos de hardware, uma infraestrutura robusta é fundamental para suportar as demandas computacionais intensivas da IA. Isso envolve a disponibilidade de servidores potentes e escaláveis, __________________ ou ____________ especializadas em acelerar os cálculos necessários para treinar e executar modelos de IA. Por exemplo, empresas que desejam implementar um sistema de reconhecimento de imagem baseado em IA podem precisar de __________ equipados com GPUs para processar grandes volumes de dados de imagem em tempo hábil.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas:
Processadores, aplicativos móveis, servidores.
unidades de processamento gráfico (GPUs); unidades de processamento tensorial (TPUs); servidores.
Servidores, unidades de processamento central (CPUs), data centers.
GPUs, redes neurais, Processadores.
TPUs, Inteligência Artificial, memória RAM.

No contexto da inteligência artificial, dos algoritmos de busca e dos jogos, o espaço de busca e os estados de busca desempenham papéis cruciais. Esses conceitos são fundamentais para a resolução de problemas e a tomada de decisões.
Qual das seguintes opções melhor descreve a função do espaço de busca e dos estados de busca nesses contextos?
O espaço de busca refere-se a todas as soluções viáveis, e os estados de busca são as diferentes maneiras de explorar o espaço em busca de soluções.
O espaço de busca é sinônimo de estados de busca, ambos representando as possibilidades de resolução de um problema.
O espaço de busca engloba todas as configurações de um sistema, enquanto os estados de busca são os critérios que guiam a seleção das melhores configurações.
O espaço de busca é uma representação abstrata de todas as configurações possíveis de um problema, enquanto os estados de busca são as etapas intermediárias na busca por uma solução.
O espaço de busca é o local físico onde ocorre a busca por soluções, e os estados de busca são as posições geográficas específicas em que se realizam as pesquisas.

A implantação de serviços de IA é um processo que envolve várias etapas essenciais para garantir o sucesso da integração da inteligência artificial em uma organização. Essas etapas são fundamentais para garantir que a IA possa ser usada de maneira eficaz e eficiente.
No processo de implantação de serviços de IA, selecione a alternativa que contém algumas das etapas fundamentais a serem consideradas:
A seleção e treinamento do modelo de IA.
O número de funcionários da organização.
A escolha do local de hospedagem para os dados.
As diretrizes de marca da empresa.
O tamanho da equipe de TI responsável.

As redes neurais generativas adversariais (GANs) são um modelo fundamental no campo da inteligência artificial, usado para gerar dados sintéticos que se assemelham a exemplos reais. Dentro de uma GAN, o gerador e o discriminador desempenham papéis cruciais.
A partir desse contexto, analise as afirmativas a seguir e assinale-as com V (verdadeiro) ou F (falso):
( ) O gerador é responsável por criar exemplos de dados sintéticos a partir de um espaço latente de baixa dimensionalidade.
( ) O objetivo do gerador é aprender a mapear o espaço latente para o espaço dos dados reais.
( ) O discriminador é projetado para criar exemplos reais e gerados pelo gerador.
( ) O discriminador é treinado apenas com exemplos reais.
( ) O discriminador é uma rede neural treinada para maximizar a capacidade de produzir amostras geradas.
V – V – F – V – F.
V – V – F – F – F.
V – F – V – V – F.
V – V – V – V – F.
F – V – F – V – F.

Um dos conceitos fundamentais na IA é o _______________. Esse princípio, trata-se de uma abordagem que permite aos sistemas de IA adquirirem conhecimento e melhorarem seu desempenho por meio da_________ . Em vez de serem programados explicitamente para realizar uma tarefa, esse recurso deve ser treinado com base em ____________ que lhes permitem aprender e se adaptar.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas:
Dados, aprendizado por reforço, visão computacional.
aprendizado de máquina; experiência; dados e algoritmos.
Experiência do usuário, processamento de imagem, aprendizado supervisionado.
Internet das Coisas, aprendizado profundo, processamento de texto.
Processamento de linguagem natural, aprendizado profundo, redes neurais.

Um dos conceitos essenciais em Inteligência Artificial é o Machine Learning (Aprendizado de Máquina). Esta abordagem permite que sistemas de IA adquiram conhecimento e melhorem seu desempenho por meio da experiência. Em vez de serem programados de forma explícita para realizar uma tarefa, esses sistemas de Machine Learning são treinados com base em dados e algoritmos que capacitam a aprendizagem e adaptação.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas:
Dados, aprendizado por reforço, visão computacional.
aprendizado de máquina; experiência; dados e algoritmos.
Experiência do usuário, processamento de imagem, aprendizado supervisionado.
Internet das Coisas, aprendizado profundo, processamento de texto.
Processamento de linguagem natural, aprendizado profundo, redes neurais.

Servidores, GPUs e TPUs são elementos essenciais na computação contemporânea, cada um desempenhando papéis distintos e vitais em diferentes contextos da tecnologia e processamento de dados.
A partir desse contexto, leia e associe as informações indicadas por letras e números de acordo com cada uma das conceituações.
I. Servidores.
II. GPUs (Unidades de Processamento Gráfico).
III. TPUs (Unidades de Processamento Tensorial).
A. Esse elemento são computadores projetados para fornecer serviços, recursos e dados para outros computadores, conhecidos como clientes, em uma rede.
B. São aceleradores de hardware projetados especificamente para tarefas de aprendizado de máquina que envolvem operações de tensor, que são comuns em redes neurais profundas.
C. São processadores especializados em processamento de gráficos e cálculos matemáticos intensivos.
I-C; II-B; III-A.
I-A; II-C; III-B.
I-B; II-A; III-C.
I-C; II-A; III-B.
I-B; II-C; III-A.

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