Módulo AE - 292794 . 7 - Inteligência Artificial Aplicada - D.20252.AE Atividade de Autoaprendizagem 3 Módulo AE - 292794 . 7 - Inteligência Artificial Aplicada - D.20252.AEAtividade de Autoaprendizagem 3 6 de 10 questões restantes Conteúdo do teste Pergunta 1 Pergunta 1 0 Pontos Pergunta 1 Estruturas como frames e ontologias desempenham um papel essencial na organização do conhecimento em sistemas de inteligência artificial. Considerando um sistema que precisa lidar com diferentes categorias de informação, qual abordagem seria mais eficiente para garantir flexibilidade e precisão? Opção A Ontologias organizam o conhecimento hierarquicamente, facilitando a relação entre conceitos, mas podem ser menos eficientes quando o sistema precisa responder rapidamente a pedidos específicos. Opção B A combinação de frames com ontologias garante flexibilidade ao lidar com dados detalhados e personalizações, mantendo a capacidade de estruturar conceitos de maneira hierárquica e eficiente. Opção C Frames são ideais para armazenar dados detalhados sobre objetos específicos, mas sem a organização hierárquica das ontologias, podem se tornar limitados ao processar informações complexas. Opção D Ontologias podem organizar categorias amplas como "filmes", mas sem frames detalhados para armazenar dados específicos Opção E Frames são eficientes ao lidar com solicitações personalizadas e detalhadas, mas a falta de uma estrutura hierárquica pode dificultar a navegação entre categorias complexas de informações. Pergunta 2 Pergunta 2 0 Pontos Pergunta 2 Na IA, a escolha das estruturas de dados impacta diretamente o desempenho, escalabilidade e flexibilidade de sistemas. Em um cenário no qual o sistema deve processar grandes volumes de dados, qual seria a abordagem mais adequada para garantir que o sistema se mantenha escalável e flexível ao longo do tempo? Opção A A flexibilidade de atualização permite que os dados sejam modificados facilmente, mas sem garantir escalabilidade, o sistema pode se tornar ineficiente à medida que o volume de dados aumenta. Opção B A escalabilidade garante que o sistema possa crescer, mas sem otimizar o uso de recursos computacionais, o desempenho pode ser significativamente prejudicado em cenários mais complexos Opção C A interconexão de estruturas, como frames e redes semânticas, melhora o raciocínio do sistema, mas pode gerar sobrecarga computacional se não houver uma abordagem eficiente para escalar. Opção D A eficiência computacional é fundamental, mas sem flexibilidade de atualização, o sistema pode se tornar difícil de modificar, comprometendo a capacidade de adaptação a novos dados. Opção E A combinação de escalabilidade e flexibilidade de atualização é a abordagem ideal, garantindo que o sistema possa crescer sem comprometer o desempenho e permitindo modificações rápidas e eficientes. Pergunta 3 Pergunta 3 0 Pontos Pergunta 3 Ontologias são ferramentas essenciais em sistemas de inteligência artificial para organizar e estruturar o conhecimento, conectando conceitos e relações. Em um sistema de recomendação, qual seria a melhor abordagem para garantir que o sistema faça conexões corretas e proporcione recomendações relevantes? Opção A Utilizar uma ontologia que relacione conceitos similares como "aventura" e "montanha" é eficiente, mas sem uma hierarquização clara dos interesses, as recomendações podem ser generalizadas. Opção B Criar relações diretas entre conceitos como "aventura" e "relaxamento" pode ser confuso para o sistema se não houver uma distinção clara entre as categorias que mais se conectam entre si. Opção C A combinação de uma ontologia com a atualização constante das preferências dos usuários permite que o sistema relacione categorias de maneira precisa e ofereça recomendações mais relevantes. Opção D A ontologia deve conectar conceitos relacionados como "aventura" e "esportes radicais", mas, sem a flexibilidade de atualização, o sistema pode não acompanhar as novas tendências de turismo. Opção E A ontologia deve organizar as categorias de turismo de forma hierárquica, mas sem considerar as preferências específicas dos usuários, pode não entregar recomendações realmente personalizadas. Pergunta 4 Pergunta 4 0 Pontos Pergunta 4 A lógica fuzzy é uma abordagem em IA que permite lidar com incertezas e informações imprecisas, usando gradações entre "verdadeiro" e "falso". Em um cenário no qual as condições mudam gradualmente, como seria possível garantir que o sistema faça ajustes precisos e confortáveis, evitando decisões abruptas?