Grátis: A Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia que busca emular comportamentos humanos através de software, sendo uma área de constante evolução e... – Questões Respondidas

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A Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia que busca emular comportamentos humanos através de software, sendo uma área de constante evolução e impacto em inúmeras indústrias.
Quais são as principais cargas de trabalho da inteligência artificial?
a. Redes neurais e visão computacional
b. Machine learning
c. Robótica e análise de dados
d. Processamento de linguagem natural e automação
e. Inovação tecnológica e segurança cibernética

Questões Para o Saber

há 2 meses

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TRILHA AI 900 MODULO 1 - EMASP

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Anhanguera

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Ed

há 2 meses

Para identificar as principais cargas de trabalho da inteligência artificial, precisamos considerar as áreas que são mais comumente associadas a essa tecnologia. Analisando as opções: a) Redes neurais e visão computacional - Redes neurais são uma parte fundamental da IA, e a visão computacional é uma aplicação importante. Esta opção é relevante. b) Machine learning - É uma das áreas mais significativas da IA, mas não abrange todas as cargas de trabalho. c) Robótica e análise de dados - Robótica é uma aplicação da IA, e a análise de dados é uma parte importante, mas não é uma carga de trabalho específica da IA. d) Processamento de linguagem natural e automação - O processamento de linguagem natural é uma área chave da IA, e a automação é uma aplicação importante. e) Inovação tecnológica e segurança cibernética - Embora a IA possa impactar essas áreas, elas não são cargas de trabalho específicas da IA. Considerando as opções, a que melhor representa as principais cargas de trabalho da inteligência artificial, abrangendo áreas fundamentais e aplicações, é: a) Redes neurais e visão computacional.

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Um dos componentes centrais de sistemas de Inteligência Artificial (IA) é a maneira como ensinamos esses modelos a fazer previsões e tirar conclusões a partir de dados.
Qual é a base de um sistema de Inteligência Artificial que permite ao modelo a realizar previsões e tirar conclusões?
a. Redes Neurais
b. Lógica Fuzzy
c. Algoritmos Genéticos
d. Visão Computacional
e. Mineração de Dados

A mineração de conhecimento facilita a extração e análise de informações complexas de grandes volumes de dados. Qual é a principal funcionalidade da mineração de conhecimento no contexto da Inteligência Artificial? a. A mineração de conhecimento facilita a criação de formulários dinâmicos para coleta de dados. b. Essa técnica é usada primariamente para desenhar interfaces de usuário intuitivas c. Ela melhora a predição de tendências de mercado mediante análise de formulários. d. Serve principalmente para o gerenciamento e processamento de grandes volumes de dados. e. A mineração de conhecimento automatiza a tomada de decisões em tempo real.

Modelos de regressão são amplamente utilizados para prever valores numéricos com base em variáveis de entrada.
Qual métrica de avaliação de modelos de regressão leva em conta a magnitude dos erros, eleva ao quadrado os valores de erros individuais e produz uma pontuação que não representa mais a quantidade medida pelo rótulo?
a. Coeficiente de Determinação (R²)
b. Erro Médio Absoluto (MAE)
c. Raiz do Erro Quadrático Médio (REQM)
d. Erro Quadrático Médio (EQM)
e. Variância Explicada (VE)

No contexto do aprendizado de máquina, o clustering é uma técnica fundamental de aprendizado não supervisionado. Qual a principal diferença entre clustering e classificação multiclasse?

a. No clustering, as observações são agrupadas em clusters conhecidos anteriormente.

b. A classificação multiclasse utiliza dados de treinamento sem rótulos conhecidos.

c. A classificação multiclasse categoriza observações baseando-se em rótulos de classes previamente conhecidos.

d. No clustering, dados rotulados são essenciais para o agrupamento.

e. No clustering, a categorização é feita usando rótulos de classes previamente conhecidos.

A regressão é uma técnica de machine learning amplamente utilizada para prever valores numéricos com base em dados de treinamento.
Quais são os passos principais no treinamento de um modelo de regressão supervisionado?
a. Dividir os dados de treinamento, ajustar um algoritmo de regressão ao modelo, validar e testar o modelo, e ajustar os pesos das features.
b. Dividir os dados de treinamento, ajustar um modelo de classificação, validar e testar o modelo, e calcular a precisão final do modelo.
c. Dividir os dados de treinamento, ajustar um algoritmo de regressão ao modelo, prever os rótulos com os dados de validação, e comparar com os rótulos reais.
d. Dividir os dados de treinamento, ajustar um modelo de clustering, validar e testar o modelo, e comparar com os valores reais.
e. Dividir os dados de treinamento, ajustar um algoritmo de regressão ao modelo, validar e testar o modelo, e comparar com os benchmarks da indústria.

Os serviços de IA do Azure têm democratizado o acesso à Inteligência Artificial, facilitando a aplicação em diversos setores.
Como os recursos de personalização na Visão de IA do Azure estão sendo aplicados no esporte?
a. São usados para adaptar a leitura avançada às necessidades dos atletas, facilitando o aprendizado no próprio ritmo.
b. Permitem que os surfistas carreguem vídeos e recebam insights e análises geradas por IA, que ajudam a melhorar o desempenho e reduzir lesões.
c. São utilizados principalmente para traduzir palavras e textos em outros idiomas para melhor compreensão dos atletas.
d. Os recursos de personalização são usados principalmente para treinar modelos de machine learning que não precisam de ajustes posteriores.
e. Disponibilizam décadas de pesquisa que podem ser utilizadas sem necessidade de qualquer personalização.

Os serviços de Inteligência Artificial (IA) estão cada vez mais presentes em nossa sociedade e são oferecidos por diversas plataformas, como o Azure da Microsoft.
Qual é a principal função do Resource Manager no contexto dos serviços do Azure?
a. Garantir que todos os serviços estejam sempre disponíveis.
b. Implementar os princípios de IA Responsável da Microsoft.
c. Fornecer uma estrutura consistente para a criação e exclusão de recursos.
d. Monitore a performance dos serviços em tempo real.
e. Gerenciar a privacidade dos dados armazenados na nuvem.

A autenticação e a segurança são componentes fundamentais ao acessar serviços de IA no Azure, garantindo que apenas usuários autorizados tenham acesso aos recursos.
Qual é a função do cabeçalho de autenticação ao escrever código para acessar serviços de IA do Azure?
a. Definição das informações transmitidas entre componentes de software.
b. Gerenciamento de chaves e ponto de extremidade pelo portal do Azure.
c. Criação de um ponto de extremidade para o serviço de IA.
d. Alteração periódica da chave de recurso para garantir segurança.
e. Envio da chave de autorização para confirmar que o aplicativo pode utilizar o recurso.

A inteligência artificial (IA) tem sido uma das tecnologias mais disruptivas dos últimos tempos, oferecendo uma vasta gama de possibilidades para diversas indústrias.
Como os modelos de aprendizado profundo são utilizados em serviços de IA do Azure?
a. Eles são usados para coletar dados como condições climáticas e ajustar os modelos aos dados para fazer previsões.
b. Combinam as soluções corporativas do Azure com os mesmos modelos de IA Generativa do OpenAI.
c. São empregados para imitar o comportamento humano executando tarefas sem instruções explícitas.
d. São uma coleção de modelos de IA generativa capazes de produzir linguagem, códigos e imagens.
e. Utilizam camadas de algoritmos na forma de redes neurais artificiais para retornar resultados em casos de uso mais complexos.