Questões de Concurso
Sobre inteligencia artificial em engenharia de software
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A técnica de agrupamento é um tipo de aprendizado não supervisionado em que o algoritmo identifica padrões em um conjunto de dados de entrada sem ter recebido qualquer feedback prévio.
Os algoritmos SVM (support vector machines) realizam apenas tarefas de regressão.
Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina.
As técnicas de regressão utilizam um conjunto finito de
hipóteses para, a partir dos atributos previsores, determinar a
categoria de um objeto do conjunto de dados analisado.
O algoritmo k-means seleciona objetos reais de uma base de dados como centroide do grupo para realizar o agrupamento de objetos semelhantes.
O PCA é um procedimento estatístico que converte um conjunto de objetos com atributos possivelmente correlacionados em um conjunto de objetos com atributos linearmente descorrelacionados.
A compressão de atributos é uma técnica de redução de dimensionalidade na qual atributos irrelevantes ou redundantes são identificados e desconsiderados.
A regra de associação é uma técnica que busca relações de co-ocorrência entre objetos de uma base de dados.
A inteligência artificial (IA) envolve a criação de algoritmos e modelos que permitem que as máquinas processem informações, aprendam com dados, tenham consciência, emoções ou intuição humana, tomem decisões, resolvam problemas e interajam com o ambiente de maneira inteligente.
De acordo com os conceitos de inteligência artificial, as máquinas reativas têm a capacidade compreender os seres humanos, entendendo seus estados mentais.
A inteligência artificial é um sistema com capacidade de ponderar, aprender e agir para resolver um problema complexo.
O machine learning é um subconjunto da inteligência artificial, o qual é utilizado para analisar, por meio de algoritmos, grandes volumes de dados e permite que uma máquina ou um sistema aprenda e melhore com base na experiência.
Para que se possam, através do business intelligence, tomar medidas com base em insights em tempo real, é necessário que, antes, haja o recolhimento e transformação dos dados, a identificação de padrões e valores atípicos e a visualização desses dados.
Assinale a alternativa que descreve corretamente características de machine learning.
Assinale a alternativa que apresenta o sistema de software projetado para interagir com usuários por meio de conversas automatizadas.
Com relação à Low/No Code e robot process automation (RPA), julgue o próximo item.
A tecnologia RPA é caracterizada por plataformas de
desenvolvimento que possuem interfaces gráficas e robóticas
e tem o objetivo de possibilitar que o desenvolvedor construa
seu projeto com a ajuda de robôs.
Julgue o item a seguir, a respeito de inteligência artificial (IA) e machine learning.
Nos algoritmos de aprendizado por reforço, o agente recebe
uma recompensa atrasada na próxima etapa de tempo para
avaliar sua ação anterior; seu objetivo, então, é maximizar a
recompensa.
Em aprendizado de máquina, as características de entrada e saída são definidas, respectivamente, como atributos previsores e atributos alvo ou meta.
A matriz de confusão permite avaliar o desempenho de um modelo de classificação a partir da frequência de erros e acertos.