Questões de Concurso
Sobre inteligencia artificial em engenharia de software
Foram encontradas 426 questões
Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.
A regressão é um tipo de aprendizado não supervisionado
cujo objetivo é entender a relação entre variáveis
dependentes.
Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.
No aprendizado de máquinas, o aprendizado supervisionado
compreende um conjunto de dados de treinamento para
ensinar modelos a mostrar a saída desejada.
Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.
As tarefas de aprendizado de máquina podem ser divididas
em três grandes grupos: classificação, agrupamento e
associação, devendo o primeiro grupo possuir uma classe
que se pretenda prever.
Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.
Overfitting é um comportamento esperado e desejável de
aprendizado de máquina, uma vez que descreve assertividade
e acurácia altas quando o modelo de aprendizado de máquina
fornece previsões precisas para novos dados com base nos
dados de treinamento.
Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.
Ocorre sobreajuste quando o modelo não pode determinar
uma relação significativa entre os dados de entrada e saída,
ou seja, quando o modelo não é treinado pelo período
apropriado em relação à quantidade de dados.
Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.
Em aprendizado de máquina, um modelo de bom
desempenho com dados já treinados, mas que não lide muito
bem com novos dados é denominado subajuste, ou seja, no
subajuste se aprende com base no ruído dos dados.
Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.
No contexto do aprendizado de máquina, um algoritmo é
definido como a especificação de uma relação probabilística
existente entre variáveis diferentes.
Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.
Aprendizado de máquina pode ser definido como a criação e
o uso de modelos que são aprendidos a partir dos dados.
Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.
Aprendizado de máquina e mineração de dados são termos
idênticos em relação aos seus objetivos e funções, pois
ambos lidam com algoritmos de inteligência artificial para
padrões em grandes conjuntos de dados em busca de
conhecimento.
Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.
O aprendizado de máquina computacional tem como
objetivo aplicar técnicas computacionais na tentativa de
validar padrões em dados e ratificar padrões que podem ser
observados explicitamente nos dados.
Em relação às características da tecnologia IoT (Internet das coisas), julgue o item que se segue.
As aplicações de IoT utilizam algoritmos de aprendizado de
máquina para analisar grandes quantidades de dados de
sensores conectados em nuvem.
Em relação às características da tecnologia IoT (Internet das coisas), julgue o item que se segue.
A utilização de inteligência artificial conversacional
possibilita o uso de dispositivos IoT em ambiente doméstico.
Em relação às características da tecnologia IoT (Internet das coisas), julgue o item que se segue.
Pode-se utilizar IoT em prateleiras inteligentes para controle
de estoque, com sensores de peso ou identificadores por
radiofrequência, para a solicitação de reposição automática
de produtos.
Julgue o item a seguir, relativo à inteligência artificial (IA).
Em machine learning, os sistemas podem usar aprendizado
do tipo supervisionado, não supervisionado, autônomo ou
gerenciado.
Julgue o item a seguir, relativo à inteligência artificial (IA).
Em uma rede neural artificial, o valor de entrada de cada
neurônio é calculado pelo produto matemático das saídas dos
neurônios da camada inferior.
Julgue o item a seguir, relativo à inteligência artificial (IA).
O denominado motor de inferência é o núcleo dos sistemas
de IA que oferece soluções possíveis para um problema
apresentado.
Julgue o item a seguir, relativo à inteligência artificial (IA).
O reconhecimento facial por imagens nas redes sociais é embasado no aprendizado de máquina chamado deep learning, que simula a rede neural do cérebro humano.
No que se refere a processamento de linguagem natural (PNL) e a deep learning, julgue o item subsecutivo.
PNL é um campo da ciência da computação que trata da interação entre computadores e linguagens humanas e tem por objetivo proporcionar aos computadores a capacidade de compreender e reproduzir a linguagem humana.
Deep learning é um algoritmo que simula o cérebro humano por meio de algoritmos probabilísticos de aprendizado do comportamento em que uma população de representações abstratas de solução é selecionada em busca de soluções melhores.
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