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O Natural Language Toolkit, ou mais comumente NLTK, é um conjunto de bibliotecas e programas para processamento simbólico e estatístico de linguagem natural para inglês escrito na linguagem de programação Python. Qual processo podemos aplicar a esse framework para dividir uma frase em palavras ou tokens individuais?
A N-gramas
B Tokenização
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Inteligência Artificial para Devs
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Para dividir uma frase em palavras ou tokens individuais, o processo mais adequado é a tokenização. A tokenização é uma técnica que consiste em segmentar um texto em unidades menores, que podem ser palavras, frases ou outros elementos. Analisando as opções: A) N-gramas - Este é um método que envolve a criação de sequências de 'n' itens (palavras ou caracteres) a partir de um texto, mas não é especificamente o processo de dividir uma frase em tokens individuais. B) Tokenização - Este é o processo correto para dividir uma frase em palavras ou tokens. Portanto, a resposta correta é: B) Tokenização.

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O aprendizado de máquina comporta vários métodos de aprendizagem de acordo com o sinal.
Identifique a opção que exemplifica esses métodos:
Método de aprendizado por classificação e regressão
Método de aprendizado estruturado e não estruturado
Método de aprendizado por associação e memorização
Método de aprendizado supervisionado e não supervisionado
Método de aprendizado inteligente e não inteligente

O algoritmo de aprendizado de máquina K-means é um algoritmo de agrupamento estatístico que permite separar um conjunto de dados em K grupos disjuntos. Qual a técnica usada para isso?
Regressão
Associação
Simbolização
Clusterização
Classificação

Um CIO de uma grande empresa farmacêutica quer implantar um projeto de deep learning com o objetivo de buscar insights para o crescimento da empresa no mercado e, portanto, precisa identificar os pontos positivos (prós) de uma solução de Deep Learning. Quais são os pontos positivos do Deep Learning?
Alto custo de implementação.
Necessidade de grande quantidade de dados limpos.
Baixo tempo de treinamento das soluções.
Arquitetura facilmente adaptável a vários domínios de problemas.
Dificuldade na interpretação das informações.

Em uma rede neural artificial, esse componente é uma variável incluída na soma da função de ativação, com o objetivo de aumentar o grau de liberdade desta função, portanto, a capacidade de aproximação da rede. O valor deste componente é ajustado da mesma forma que os pesos sinápticos e pode ser atualizado e alterado pela rede neural durante o treinamento, assim como os pesos. As redes neurais artificiais, não sabem antecipadamente quais os valores a escolher para esse componente e permite mover valores em uma direção ou outra. Qual opção abaixo corresponde, corretamente, a esta definição?
Camada oculta (Hidden layer)
Feed Forward
Camada de saída (Output layer)
Backpropagation
Viés (Bias)

Correlacione os itens a seguir: (S) Treinamento supervisionado (N) Treinamento não supervisionado com I - A rede neural artificial aprende a partir de padrões conhecidos. II - O treinamento é direcionado para diminuir o erro na saída. III - Os padrões de treinamento possuem apenas entradas. Assinale a alternativa correta:
I(N), II(N) e III (S)
I(N), II(N) e III (N)
I(N), II(S) e III (S)
I(S), II(S) e III (S)
I(S), II (S) e III (N)

De acordo com os paradigmas de Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo simbolista lida com conhecimento explícito e representado simbolicamente. não possui conhecimento representado explicitamente. é formado por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento. lida apenas com símbolos gráficos. é um modelo que aprende a partir dos dados.

Representam partes componentes de um sistema especialista:
Não é possível a identificação das partes componentes de um sistema especialista.
Motor de inferência - Base de conhecimento - Base de dados

De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, é uma das principais características dos sistemas nebulosos: (Escolha a alternativa CORRETA)
São formados por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento
Modela o funcionamento dos neurônios do cérebro
Lidar com o raciocínio aproximado utilizando conceitos imprecisos

Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, qual é o principal funç do termo de momento aplicado à formula de ajuste dos pesos?
Para frear a convergência, inibindo a atração de mínimos locais e permitindo a convergência para o mínimo global
Para explorar múltiplos pontos de mínimo da função
Para acelerar a convergência utilizando um fator multiplicador arbitrado pelo algoritmo
Para frear a convergência para o valor de mínimo da função de erro, uma vez que uma descida mais lenta impede que se passe do ponto desejado
Para acelerar a convergência utilizando a tendência de correção do ciclo anterior

Ainda que não pareça quando um computador escuta nossa voz por um microfone, ele também pode ser capaz de compreendê-la dado que tenha um componente de ______________ programado nele. Que opção melhor se encaixa na lacuna?
Inteligência Artificial
Processamento de Áudio e Voz
Processamento de Sinais
Processamento de Imagem
Processamento da Linguagem Natural

Em relação aos métodos de busca com informação (busca heurística) e sem informação (busca desinformada), aplicados a problemas em que todas as ações têm o mesmo custo, o grafo de busca tem fator de ramificação finí e as ações não retornam a estados já visitados. (Escolha a alternativa CORRETA)
A segunda solução encontrada pela estratégia de busca em largura é a solução ótima.
A primeira solução encontrada pela estratégia de busca em profundidade é a solução ótima.
A estratégia de busca gulosa é eficiente porque expande apenas os nós que estão no caminho da solução.
A estratégia de busca A* é eficiente porque expande apenas os nós que estão no caminho da solução.
As estratégias de busca com informação usam funções heurísticas, pois quando bem definidas, permitem melhorar a eficiência da busca.

Assinale as afirmações a seguir com V para verdadeiro ou F para falso e depois marque a alternativa correta: ( ) Sistema especialista consiste em uma técnica de IA desenvolvida para resolver problemas em um determinado domínio, cujo conhecimento utilizado é obtido de pessoas que são especialistas naquele domínio. ( ) Dendral foi um sistema desenvolvido em 1965, contendo redes neurais artificiais para resolver problemas relacionados à química orgânica. ( ) A fase da implementação do sistema especialista é considerada a parte mais sensível no desenvolvimento de um SE, muitas vezes, o gargalo do processo.
V-F-V
V-F-F

Comparando-se a atualização dos pesos dos neurônios entre modelos de redes neurais de aprendizado supervisionado e não-supervisionado, verifique quais afirmativas são falsas ou verdadeiras:
Assinale a alternativa correta que preenche os valores de cima para baixo:
( ) Não existem diferenças na atualização dos pesos entre uma rede perceptron multicamadas (MLP) e uma rede competitiva.
( ) Em ambas abordagens de aprendizado, um número reduzido de pesos são atualizados a cada época.
( ) Na rede competitiva os neurônios competem entre si e apenas os pesos associados ao neurônio vencedor são atualizados em uma iteração.
V, V, F
F, V, F
F, F, V
V, F, V
F, V, V

De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, NÃO é uma característica dos sistemas evolucionários: (Escolha a alternativa CORRETA)
Exploram informações históricas para encontrar novos pontos de busca
Busca paralela e estruturada, que é voltada em direção ao reforço da busca de pontos de 'alta aptidão'
Algoritmos de otimização global que baseiam-se nos mecanismos da seleção natural
São formados por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento

Os Sistemas Especialistas são construídos a partir de regras que procuram se aproximar de uma expressão humana de representação do conhecimento. Assim analise as afirmações abaixo: I- nas regras pode-se usar operadores lógicos II- as regras podem produzir uma ou mais conclusões que são acionadas quando as premissas são verdadeiras III- As premissas ou conclusões são também chamadas de situação/ação ou ainda de antecedente/consequente das regras.
Assinale a alternativa CORRETA.
Apenas as afirmativas I e II são corretas.
As afirmativas I, II e III são corretas.
Apenas as afirmativas I e III são corretas.
Apenas a afirmativa I está correta.
Apenas as afirmativas II e III são corretas.

De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo conexionista: (Escolha a alternativa CORRETA):
Lida com raciocínio sobre o conhecimento representado e justifica as decisões
É programado com um algoritmo que reflete o conhecimento que se deseja representar
Aprende a partir dos dados e generaliza o conhecimento aprendido

Os sistemas nebulosos de acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial possuem como principais características:
Estão corretas as afirmacoes:
I- Lidar com o raciocínio aproximado utilizando conceitos imprecisos
II- Modelar o funcionamento dos neurônios do cérebro
III- Capturar informações descritas em linguagem natural e convertê-las para um formato numérico.
Somente II e III
Somente I e III
Somente I e II
Somente I
Somente II

Sobre as aplicações de IA no setor de transporte, julgue as opções a seguir: I - A Inteligência Artificial tem sido aplicada com frequência no sistema de transporte público das cidades. II - Um exemplo de aplicação da IA no setor de transporte são os robôs aptos a oferecer informações a passageiros em estações. III - O uso da IA no setor de transporte pode promover possíveis adaptações nos trajetos de usuários baseadas na análise das experiências coletadas. IV - A Inteligência Artificial ainda está sendo avaliada em relação a sua aplicabilidade no sistema de transporte das cidades. Assinale a opção correta:
Os itens I e III estão corretos.
Os itens II e IV estão corretos.
Apenas o item III está correto.
Apenas os itens I, II e III estão corretos.

Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, o que pode acarretar para a qualidade da rede treinada, o treinamento além do ponto desejado? I - A rede esquece os padrões aprendidos II - Diminuição da capacidade de generalização da rede III - Apenas desperdício de tempo computacional De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:
Somente o item I está correto.
Somente o item III está correto.
Somente os itens II e III estão corretos.
Somente os itens I e III estão corretos.
Somente o item II está correto.

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