Questões de Concurso
Sobre inteligencia artificial em engenharia de software
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Em relação à inteligência artificial e a suas técnicas, bem como aos sistemas de recomendação, julgue o item subsequente.
A regressão linear é o método mais utilizado de análise
preditiva; nela, são usadas relações lineares entre uma
variável dependente (destino) e uma ou mais variáveis
independentes (preditores) para prever o futuro do destino.
Em relação à inteligência artificial e a suas técnicas, bem como aos sistemas de recomendação, julgue o item subsequente.
A classe de algoritmos denominada classificação é utilizada
no grupo de aprendizado não supervisionado; esse modelo
aprende a executar uma tarefa a partir de dados não rotulados
(sem um resultado conhecido), apenas com base em suas
características e padrões semelhantes.
Em relação à inteligência artificial e a suas técnicas, bem como aos sistemas de recomendação, julgue o item subsequente.
Os sistemas de recomendação utilizam vários algoritmos,
entre os quais estão os embasados em conteúdo, cuja
abordagem consiste em analisar as interações passadas dos
usuários com os produtos.
A respeito de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e processamento de linguagem natural, julgue o item a seguir.
Para permitir que computadores processem a linguagem
humana na forma de dados de texto, ou de voz, entendendo
seu significado integral, o processamento de linguagem
natural combina linguística computacional, modelagem com
base em regras da linguagem humana, com modelos
estatísticos, de machine learning e de deep learning.
A respeito de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e processamento de linguagem natural, julgue o item a seguir.
As redes neurais artificiais são um subconjunto de
machine learning, estão no cerne dos algoritmos de
deep learning e são compostas por camadas de um nó,
contendo uma camada de entrada, uma ou mais camadas
ocultas e uma camada de saída.
A respeito de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e processamento de linguagem natural, julgue o item a seguir.
Umas das principais diferenças entre o backpropagation e o
SGD (stochastic gradient descent) é a forma como os pesos
são atualizados, visto que o SGD utiliza o gradiente
calculado para todos os dados de treinamento, ao passo que o
backpropagation usa o gradiente calculado apenas para um
mini-batch de dados de treinamento.
Julgue o próximo item, em relação a aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Ocorre sobreajuste quando um modelo de dados é incapaz de
capturar o relacionamento entre as variáveis de entrada e
saída com precisão, o que gera uma alta taxa de erro tanto no
conjunto de treinamento quanto nos dados não exibidos.
Julgue o próximo item, em relação a aprendizado supervisionado e não supervisionado.
No aprendizado supervisionado, os algoritmos de
Naive Bayes e o de máquinas de vetores de suporte são
utilizados tanto na classificação quanto na regressão.
Julgue o próximo item, em relação a aprendizado supervisionado e não supervisionado.
A regressão logística é usada para fazer uma previsão sobre
uma variável categórica comparada a uma contínua; assim
como a regressão linear, a regressão logística também pode
ser usada para estimar o relacionamento entre uma variável
dependente e uma ou mais variáveis independentes.
Assinale a alternativa correspondente a tecnologias avançadas aprofundadas de maneira independente como um tipo de mecanismo artificial sendo utilizado para aprimoramento de práticas organizacionais por meio da análise de dados.
Nesse contexto, o problema observado por João, do modelo ajustar-se excessivamente aos dados de treinamento, é denominado:
1. IA fraca
2. IA forte
3. IA generativa
4. Teste de Turing
( ) É capaz de resolver uma única tarefa, pode automatizar tarefas demoradas e analisar dados de maneiras que os humanos às vezes não podem.
( ) É uma categoria de algoritmos de IA que gera novos resultados com base nos dados em que foram treinados.
( ) É capaz de resolver uma gama extensa e arbitrária de tarefas, incluindo aquelas que são novas, e executá-las com eficácia comparável à de um ser humano.
( ) É uma medida de inteligência de uma máquina, onde se a máquina pode se passar por um humano em uma conversa de texto, ela passa no teste.
Assinale a opção que indica a relação correta, segundo a ordem apresentada.
( ) Aprendizado supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado em um dataset rotulado.
( ) Aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado em um dataset não rotulado e a estrutura subjacente dos dados é descoberta pelo algoritmo.
( ) Aprendizado por reforço é um tipo de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado para prever o resultado de uma variável dependente com base em variáveis independentes.
As afirmativas são, respectivamente,
A respeito das inovações que apontam para o desenvolvimento na área de ciência da computação, Internet e inteligência artificial, julgue o item.
A inteligência artificial tem se desenvolvido a ponto
de criar chatbot que leva jovens a fazerem terapia de
ajuda às dificuldades da vida.
Acerca dos tipos de computadores, do Microsoft Word 2016 e do aprendizado de máquina, julgue o item.
O aprendizado de máquina pode ser definido como
uma técnica de ciência de dados que permite que os
computadores usem os dados existentes para prever
futuros comportamentos, resultados e tendências.
Acerca dos tipos de computadores, do Microsoft Word 2016 e do aprendizado de máquina, julgue o item.
O aprendizado não supervisionado é uma área da
inteligência artificial que envolve o uso de algoritmos
para encontrar padrões ocultos em conjuntos de
dados rotulados.
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