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Inteligência Artificial

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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 Lógica.
O Teste de Turing e McCarthy.
O Teste de Inteligência Mecânica.
O Teste de Inteligência Cognitiva.
O Teste de Turing.

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Respostas

Ed

há 12 meses

A alternativa correta é: O Teste de Turing. Esse teste, proposto por Alan Turing, é uma referência importante na avaliação da inteligência artificial.

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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.
Assinale a alternativa que traz a associação correta entre as duas listas:
I-B; II-C; III-A.
I-C; II-A; III-B.
I-B; II-A; III-C.
I-C; II-B; III-A.
I-A; II-C; III-B.

A partir desse contexto, leia e associe as informações indicadas por letras e números de acordo com as definições a seguir:
I. Redes Neurais Generativas Adversariais (GANs).
II. Gerador (Generator).
III. Discriminador (Discriminator).
A. Esse elemento é uma rede neural responsável por criar exemplos de dados sintéticos. Ele aceita entradas na forma de vetores de números aleatórios e gera saídas que se assemelham a exemplos reais do conjunto de dados de treinamento.
B. Esses elementos são uma arquitetura de rede neural utilizada em inteligência artificial e aprendizado profundo. Elas consistem em duas redes principais, o gerador e o discriminador, que funcionam de forma adversarial.
C. Esse elemento recebe como entrada uma amostra de dados e estima a probabilidade de ser uma amostra real ou gerada. É treinado com um conjunto de dados que contém exemplos reais e gerados, ajustando seus parâmetros para maximizar a capacidade de discriminar corretamente entre as duas classes.
Assinale a alternativa que traz a associação correta entre as duas listas:
I-C; II-A; III-B.
I-C; II-B; III-A.
I-A; II-C; III-B.
I-B; II-C; III-A.
I-B; II-A; III-C.

A partir desse contexto, leia e associe as informações indicadas por letras e números de forma correta:
I. Redes Neurais Convolucionais (CNNs).
II. Modelos Generativos Adversariais (GANs).
III. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3).
A. Trata-se de um tipo especial de rede neural projetado para processar dados que têm uma estrutura de grade, como imagens ou sequências de tempo. Elas se destacam em tarefas de visão computacional, como classificação de imagens e detecção de objetos.
B. Trata-se de uma arquitetura de rede neural que consiste em duas partes principais: o gerador e o discriminador. Essas redes são treinadas em conjunto, com o gerador produzindo dados falsos e o discriminador tentando distingui-los dos dados reais.
C. Trata-se de um dos modelos de linguagem mais avançados na área de Processamento de Linguagem Natural (NLP). Ele é um tipo de modelo de IA que foi pré-treinado em vastas quantidades de texto e pode ser afinado para várias tarefas de processamento de linguagem.
Assinale a alternativa que traz a associação correta entre as duas listas:
I-C; II-A; III-B.
I-A; II-B; III-C.
I-B; II-A; III-C.
I-A; II-C; III-B.
I-C; II-B; III-A.

Um dos principais conceitos na aprendizagem estatística é o de modelos probabilísticos, como as $\qquad$ . Esses modelos representam as relações entre as variáveis por meio de um grafo acíclico direcionado, onde cada nó representa uma variável e as arestas indicam dependências $\qquad$ . As redes Bayesianas permitem a modelagem de incerteza e a realização de $\qquad$ estimando probabilidades posteriores com base nas evidências observadas. Essa capacidade de modelagem probabilística é especialmente útil em ambientes onde a incerteza é inerente, como em sistemas de diagnóstico médico ou previsão de risco financeiro.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas:
Árvores de Decisão; análises de risco; modelagem probabilística.
Algoritmos Bayesianos; probabilidades condicionais; cálculos probabilísticos.
Redes Bayesianas; probabilísticas; inferências probabilísticas.
Redes de Sensores; probabilidade média; abordagens estatísticas.
Cadeias de Markov; inferências estatísticas; métodos Bayesianos.

A partir desse contexto, analise as afirmativas a seguir e assinale-as com $\mathbf{V}$ (verdadeiro) ou $\mathbf{F}$ (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.
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta de $\mathbf{V}$ e $\mathbf{F}$ :
$F-V-F-V-F$.
$V-V-F-V-F$.
$\mathbf{V}-\mathbf{V}-\mathbf{F}-\mathbf{F}-\mathbf{F}$.
$V-V-V-V-F$.
$V-F-V-V-F$.

A engenharia de prompt é uma abordagem poderosa e inovadora que visa utilizar técnicas de programação e inteligência artificial para criar $\qquad$ capazes de auxiliar na resolução de problemas complexos. Essa área de estudo tem ganhado destaque nos últimos anos, impulsionada pelo desenvolvimento de modelos de linguagem avançados. A ideia por trás da engenharia de prompt é projetar $\qquad$ que orientam o assistente virtual a fornecer respostas ou soluções relevantes para um determinado problema. Esses prompts são compostos por uma $\qquad$ juntamente com instruções específicas sobre a forma como a resposta deve ser estruturada ou o tipo de solução esperada.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas:
Comunicação por voz; comandos universais; assistência do usuário.
Recursos naturais; comandos em linguagem natural; solução de problemas.
Inteligência artificial; interações por texto; pesquisa de soluções.
Assistentes virtuais; instruções visuais; compreensão de linguagem.
Assistentes virtuais; prompts específicos; descrição do problema.

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.
São verdadeiras:
I, II, III e IV, apenas.
II e IV, apenas.
I e IV, apenas.
III e IV, apenas.
II, III e V, apenas.

Na área de aprendizado de máquina e redes neurais, a escolha da função de ativação desempenha um papel fundamental na modelagem e transformação dos dados. Cada função de ativação tem características únicas que a tornam adequada para diferentes tipos de problemas.

A partir desse contexto, leia e associe as informações indicadas por letras e números das seguintes funções: função sigmoidal, função tangente hiperbólica (Tanh) e função ReLU (Rectified Linear Unit).
I. Função sigmoidal.
II. Função tangente hiperbólica (Tanh).
III. Função ReLU (Rectified Linear Unit).
A. Essa função produz valores no intervalo entre -1 e 1. Isso a torna útil quando se deseja que a saída possa ser positiva ou negativa. É usada para problemas de regressão ou classificação, onde a saída precisa estar centrada em zero e pode variar em ambas as direções.
B. Essa função é definida como $f(x)=\max (0, x)$, o que significa que, se a entrada for positiva, a saída será igual à entrada, e se for negativa, a saída será zero. É apreciada por sua simplicidade computacional e por superar problemas de desvanecimento de gradiente em redes profundas.
C. Trata-se de uma função matemática que é frequentemente usada em redes neurais e aprendizado de máquina. Ela recebe um valor real como entrada e produz uma saída no intervalo entre 0 e 1.

Assinale a alternativa que traz a associação correta entre as duas listas:
I-C; II-B; III-A.
I-A; II-C; III-B.
I-B; II-C; III-A.
I-B; II-A; III-C.
I-C; II-A; III-B.

O gerenciamento e monitoramento de serviços de IA desempenham um papel crucial na garantia do funcionamento eficiente, confiável e seguro dos sistemas baseados em Inteligência Artificial.

A partir desse contexto, analise as afirmativas a seguir e assinale-as com V (verdadeiro) ou F (falso):
( ) Estabelecer uma estrutura organizacional é fundamental para o gerenciamento de serviços de IA, garantindo a coordenação e supervisão adequadas das atividades relacionadas aos sistemas de IA.
( ) O gerenciamento de serviços de IA não requer a definição de políticas e procedimentos, pois a IA é uma tecnologia autônoma que não precisa de regulamentação.
( ) A alocação de recursos não é importante no gerenciamento de serviços de IA, uma vez que esses sistemas são geralmente de baixo custo e não consomem muitos recursos.
( ) A criação de um centro de excelência em IA não é uma prática recomendada, pois pode atrasar o desenvolvimento e a implementação de serviços de IA.
( ) O monitoramento contínuo dos serviços de IA não é necessário, pois esses sistemas são autoajustáveis e não precisam de supervisão.

Assinale a alternativa que contenha a sequência correta de V e F:
$V-V-F-V-F$.
$V-V-V-V-F$.
$\mathbf{V}-\mathbf{F}-\mathbf{F}-\mathbf{F}-\mathbf{F}$.
$F-F-V-F-V$.
$F-V-F-V-F$.