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A segunda afirmação é falsa. A aplicação da IA na automatização de processos de recrutamento e seleção não se baseia na análise de dados por meio de algoritmos de Redes Neurais Artificiais (RNAs). Em vez disso, algoritmos de aprendizado de máquina, como árvores de decisão, classificadores bayesianos, entre outros, são mais comuns para essa tarefa. Redes Neurais Artificiais são algoritmos de aprendizado profundo, que, geralmente, não são a escolha primária para análise de currículos.

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Ed

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A afirmação de que a aplicação da IA na automatização de processos de recrutamento e seleção não se baseia na análise de dados por meio de Redes Neurais Artificiais (RNAs) é, de fato, uma simplificação. Embora algoritmos de aprendizado de máquina, como árvores de decisão e classificadores bayesianos, sejam frequentemente utilizados, as RNAs também podem ser aplicadas em contextos de recrutamento, especialmente quando se trata de analisar grandes volumes de dados e identificar padrões complexos. Portanto, a escolha do algoritmo depende do contexto e dos objetivos específicos da análise.

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Sobre as capacidades e usos dos VAEs, analise as assertivas a seguir e identifique as corretas:
I. VAEs podem ser treinados em grandes conjuntos de dados textuais para aprender a distribuição latente da linguagem, permitindo a geração de sequências de texto coerentes e fluídas, como frases e histórias.
II. Os VAEs não têm a capacidade de gerar texto coerente, uma vez que sua principal função é reduzir a dimensionalidade dos dados de entrada.
III. Os VAEs não têm sido utilizados para a representação de dados, pois seu foco principal está na geração de conteúdo.
IV. Os VAEs não possuem a capacidade de manipulação no espaço latente, pois seu objetivo principal é a redução de dimensionalidade.
V. Não é possível realizar operações de manipulação no espaço latente com VAEs, uma vez que seu principal propósito é a geração de dados e não a exploração de novas possibilidades criativas.
São verdadeiras:
III e IV, apenas.
I e IV, apenas.
II e IV, apenas.
I, apenas.
II, apenas.

As $\qquad$ são modelos de aprendizado de máquina que se destacam na geração de conteúdo artificial de alta qualidade, como imagens, áudio e texto. Essas redes consistem em duas partes principais: o $\qquad$ e o $\qquad$ , que trabalham em conjunto por meio de um processo competitivo.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas.
Redes Generosas Adversas (GANs); criador; distinto.
Modelos de Linguagem Generativos (GANs); designer; identificador.
Redes Autoregressivas Geradoras (GAGs); produtor; classificador.
Técnicas de Geração de Imagens (GANs); modelador; avaliador.
Redes Adversárias Generativas (GANs); gerador; discriminador.

Uma das técnicas mais amplamente utilizadas nos sistemas de recomendação é a filtragem colaborativa. Essa abordagem utiliza dados sobre as $\qquad$ e comportamentos de um grupo de usuários, a fim de fazer recomendações para outros indivíduos com gostos semelhantes. Existem duas principais abordagens dentro da filtragem colaborativa: $\qquad$ e $\qquad$ . Na filtragem baseada em usuário, o sistema identifica usuários com preferências semelhantes e sugere itens que esses usuários tenham gostado.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas:
Comportamentos; filtragem colaborativa; filtragem baseada em modelo.
Avaliações; filtragem baseada em idade; filtragem baseada em localização.
Interesses; filtragem colaborativa; filtragem baseada em conteúdo.
Preferências; filtragem baseada em usuário; filtragem baseada em item.
Classificação; filtragem baseada em conteúdo; filtragem baseada em categoria.

Na geração de dados, a $\qquad$ é uma ferramenta essencial para criar $\qquad$ . Uma técnica comumente usada é a amostragem aleatória, em que ada elemento da população tem a mesma probabilidade de ser selecionado para a amostra. Isso garante que a amostra seja imparcial e representativa do conjunto de dados original. A probabilidade é fundamental para determinar o tamanho da amostra e avaliar a precisão das $\qquad$ obtidas.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas.
Incerteza; amostras aleatórias; projeções.
Probabilidade; amostras representativas; estimativas.
Exatidão; amostras selecionadas; predições.
Aleatoriedade; amostras variadas; observações.
Confiabilidade; amostras não representativas; inferências.

A automatização de tarefas com o auxílio da Inteligência Artificial (IA) traz benefícios significativos, como a $\qquad$ , aumento da eficiência e liberação de recursos para tarefas mais estratégicas. Com exemplos práticos de aplicação da IA na automatização de processos e a variedade de plataformas e ferramentas disponíveis, as organizações têm a oportunidade de impulsionar sua $\qquad$ e alcançar resultados excepcionais. A combinação da automatização de tarefas com a $\qquad$ abre caminho para um futuro promissor, onde os avanços tecnológicos continuam a impulsionar o crescimento e a inovação.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas.
Diminuição de eficiência; economia; automação.
Aumento de erros; lucratividade; automação.
Redução de inovação; eficiência; aprendizado de máquina.
Expansão de recursos; agilidade; aprendizado profundo.
Redução de erros; produtividade; Inteligência Artificial.

A partir desse contexto, leia e associe as informações indicadas por letras e números, conforme esses princípios:
I. Zapier.
II. UiPath.
III. IFTTT (If This, Then That).
A. Essa plataforma de automação permite a integração de aplicativos e sistemas diferentes. Essas automações conectam aplicativos, de modo que quando um evento ocorre em um aplicativo (por exemplo, um novo e-mail recebido). É uma ferramenta valiosa para simplificar tarefas repetitivas e melhorar a eficiência.
B. Essa plataforma de automação robótica de processos (RPA) permite a automação de tarefas manuais e baseadas em regras, por meio de robôs de software. Esses robôs podem realizar uma variedade de tarefas, desde a extração de dados de documentos até a automação de processos de negócios complexos.
C. Essa plataforma de automação é amplamente utilizada em automação doméstica, mas também tem aplicações em produtividade pessoal e integração de aplicativos. Além disso, simplifica a criação de conexões entre serviços e dispositivos, com base em gatilhos e ações específicos.
Assinale a alternativa que traz a associação correta entre as duas listas.
I-B; II-A; III-C.
I-C; II-B; III-A.
I-C; II-A; III-B.
I-A; II-B; III-C.
I-A; II-C; III-B.

A partir desse contexto, analise as assertivas a seguir e identifique as corretas.
I. A automatização da manutenção preditiva não ajuda a reduzir custos, pelo contrário, seu objetivo principal é evitar paradas não planejadas e garantir a continuidade operacional, o que pode resultar em economia a longo prazo.
II. A aplicação da IA na automatização de processos de recrutamento e seleção não se baseia em algoritmos de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para analisar currículos. Em vez disso, algoritmos de aprendizado de máquina são, geralmente, empregados para essa tarefa.
III. A IA é aplicada na automatização de processos de recrutamento e seleção de pessoal, onde algoritmos de aprendizado de máquina analisam currículos e identificam perfis adequados para vagas específicas. Isso é possível graças ao treinamento desses algoritmos com critérios específicos, como habilidades técnicas, experiência profissional e histórico educacional.
IV. A IA também pode ser usada para conduzir entrevistas automatizadas, empregando algoritmos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) para analisar as respostas dos candidatos. Essa abordagem ajuda a reduzir o viés humano no processo de seleção e acelera o tempo de contratação.
V. A manutenção preditiva é uma aplicação técnica da IA na automatização de processos, envolvendo a coleta de dados em tempo real, por meio de sensores e dispositivos loT para monitorar o funcionamento de máquinas e equipamentos. A IA analisa esses dados em busca de padrões que podem indicar falhas iminentes e agendar manutenções preventivas.
São verdadeiras:
II e III, apenas.
II e IV, apenas.
I, II e III, apenas.
III, IV e V, apenas.
I e IV, apenas.

A primeira afirmação é falsa. A automatização da manutenção preditiva não tem como objetivo reduzir custos imediatamente. Seu foco principal é a prevenção de falhas e paradas não planejadas, o que, a longo prazo, pode levar a economias significativas. Ao evitar paradas de máquinas e equipamentos, as empresas reduzem custos associados à manutenção corretiva e perdas de produção. Portanto, embora a automação da manutenção preditiva possa envolver custos iniciais, seus benefícios financeiros se manifestam a longo prazo.

A terceira afirmação é verdadeira. A IA é aplicada na automatização de processos de recrutamento e seleção de pessoal. Nesse cenário, algoritmos de aprendizado de máquina são usados para analisar uma grande quantidade de currículos. Podem identificar os perfis mais adequados para uma vaga específica. Isso é possível graças ao treinamento desses algoritmos com base em critérios específicos, como habilidades técnicas, experiência profissional e histórico educacional dos candidatos. A IA automatiza a triagem inicial de currículos, poupando tempo e recursos para as equipes de Recursos Humanos.

A quarta afirmação é verdadeira. A IA é empregada para conduzir entrevistas automatizadas. Para isso, são utilizados algoritmos de Processamento de Linguagem Natural (NLP), que analisam as respostas dos candidatos durante as entrevistas. Essa abordagem ajuda a reduzir o viés humano no processo de seleção, pois os algoritmos se baseiam em critérios objetivos para avaliar as respostas. Além disso, essa automação acelera o processo de seleção, garantindo que os candidatos sejam avaliados de forma consistente.

A quinta afirmação é verdadeira. A manutenção preditiva é outra aplicação técnica da IA na automatização de processos. Sensores e dispositivos loT (Internet das Coisas) coletam dados em tempo real sobre o funcionamento de máquinas e equipamentos industriais. A IA é então aplicada para analisar esses dados e identificar padrões que podem indicar falhas iminentes. Algoritmos de aprendizado de máquina são usados para prever quando uma máquina pode apresentar problemas e agendar manutenções preventivas. Isso ajuda a evitar paradas não planejadas, reduz custos e aumenta a eficiência operacional.

A área de Processamento de Linguagem Natural (PLN) tem evoluído rapidamente nos últimos anos, impulsionando avanços significativos em tecnologias como Text Analytics, Language Understanding (LUIS) e chatbots. Esses conceitos desempenham um papel crucial na compreensão e na geração de linguagem humana e são aplicados em várias soluções, desde análise de texto até interações humanas automatizadas. A partir desse contexto, leia e associe as informações indicadas por letras e números: I. Text Analytics. II. Language Understanding (LUIS). III. Chatbot. A. É um programa de computador que utiliza técnicas de PLN para interagir com os seres humanos, por meio de conversas em linguagem natural. São usados em uma variedade de cenários, desde atendimento ao cliente automatizado até assistentes pessoais virtuais. B. É um serviço de Processamento de Linguagem Natural oferecido pela Microsoft, projetado para ajudar a compreender as intenções e entidades em textos e interações com os usuários. C. Se refere ao processo de extrair informações valiosas e insights a partir de texto não estruturado. Isso inclui tarefas como análise de sentimentos, classificação de documentos, extração de entidades e detecção de tópicos em grandes volumes de texto. Assinale a alternativa que traz a associação correta entre as duas listas.
I-C; II-A; III-B.
I-B; II-A; III-C.
I-A; II-B; III-C.
I-C; II-B; III-A.
I-A; II-C; III-B.