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Questões de Concurso sobre Inteligência Artificial
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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.
C
Certo
E
Errado
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.
C
Certo
E
Errado
A utilização da lógica nebulosa é adequada quando há necessidade de uma variável fazer parte da solução de um problema.
C
Certo
E
Errado
A Visão Computacional (CV) é um subdomínio da inteligência artificial (IA) que treina o sistema para identificar e interpretar o mundo visual. CV envolve várias tarefas importantes, como modelagem de cena tridimensional, geometria de câmera multimodelo, correspondência estéreo baseada em movimento, processamento de nuvem de pontos, estimativa de movimento e muito mais.
Avalie se as três etapas básicas e volvidas nesse processo são as seguintes:
I. Aquisição da imagem.
II. Processamento da imagem.
III. Segmentação da imagem.
Está correto o que se apresenta em
A
I e III, apenas.
B
II e III, apenas.
C
I e II, apenas.
D
I, apenas.
E
I, II e III.
O uso de Inteligência Artificial generativa é de grande utilidade para desenvolvedores web, por permitir a criação rápida de ilustrações e gráficos de alta qualidade. Por exemplo, uma das ferramentas mais populares atualmente é a aplicação Crayion, anteriormente conhecida como DALL-E mini, por ser uma ferramenta de acesso livre com interface amigável. No entanto, essas ferramentas podem frustrar os usuários por apresentarem limitações que inviabilizam o uso dos elementos visuais criados a partir de seus resultados.
A respeito das tendências no uso de IA generativa em design web, avalie as afirmativas a seguir:
I. Há limitações éticas relacionadas à reprodução de potenciais vieses discriminatórios, provenientes das bases de dados de treinamento das redes generativas.
II. Sua principal vantagem consiste na eliminação de elementos de propriedade intelectual protegida nas imagens geradas, garantindo aos desenvolvedores a não-obrigatoriedade de pagamentos de direitos autorais.
III. Há preocupações com relação à geração de imagens extremamente realistas e com o potencial uso dos chamados “deepfakes” em campanhas de desinformação.
Está correto o que se afirma em
A
I, apenas.
B
I e II, apenas.
C
I, II e III.
D
II e III, apenas.
E
I e III, apenas.
O advento das novas tecnologias permitiu que os usuários utilizassem o armazenamento e acesso à dados e recursos computacionais, utilizando a conexão a Internet. A tecnologia que permite este acesso é conhecida como
A
inteligência artificial.
B
computação em nuvem.
C
realidade virtual.
D
blockchaim.
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma subárea da inteligência artificial focada em permitir que máquinas compreendam, interpretem, gerem e respondam à linguagem humana de maneira natural e significativa. O objetivo do PLN é fazer com que sistemas computacionais realizem tarefas que envolvem a linguagem humana, como leitura, escrita e interpretação de forma semelhante à forma como os humanos processam o idioma.
Em Processamento de Linguagem Natural (PLN), a tokenização
A
é a técnica que remove todas as palavras de um texto que não são substantivos, para focar apenas em entidades.
B
consiste em dividir o texto em unidades menores, como palavras ou subpalavras, para facilitar o processamento do texto por modelos de PLN.
C
é o processo de sintetizar novas palavras com base em um modelo probabilístico, permitindo a expansão do vocabulário.
D
é a técnica que converte palavras em números aleatórios para evitar vieses durante a análise textual.
E
é o processo de combinar palavras em frases inteiras para entender o contexto completo de um texto.
Sobre Redes Neurais Artificiais, analise as afirmativas a seguir.
I. A função ReLU é um exemplo de função de ativação. Ela retorna 0 ao receber um valor negativo ou o próprio valor, caso contrário.
II. Uma rede do tipo feedforward apresenta um tipo de retroalimentação, sendo muito utilizada por exemplo no processamento de linguagem natural.
III. Uma Multi-layer Perceptron (MLP) é uma rede neural composta de uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída.
Está correto o que se afirma em
A
I, apenas.
B
I e II, apenas.
C
I e III, apenas.
D
II e III, apenas.
E
I, II e III.
Ao tratar da Computação Social (Social Computing), é necessário entender o conceito, suas aplicações práticas e como ela impacta a interação social no cenário digital.
O que caracteriza a inteligência coletiva em contextos de Computação Social é
A
a capacidade de computadores para resolver problemas complexos reduzindo a necessidade da ajuda humana.
B
o conhecimento acumulado por especialistas em um campo específico da computação.
C
a agregação e síntese de conhecimento e esforços de uma comunidade de usuários.
D
informações geradas de forma automática e por simulação por algoritmos de inteligência artificial.
A inteligência artificial generativa é capaz de criar novos conteúdos e áudios.
C
Certo
E
Errado
O PNL estuda o desenvolvimento de programas computacionais que analisam, reconhecem e(ou) geram textos em linguagens humanas ou naturais.
C
Certo
E
Errado
Assinale a alternativa que apresenta qual foi o ponto de partida para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA) e como ela evoluiu ao longo das décadas.
A
O desenvolvimento da IA começou na década de 1960 com a criação de redes neurais
B
A IA surgiu em 1980, com a criação de sistemas capazes de raciocinar como humanos
C
O projeto Dartmouth, em 1950, foi o marco inicial da IA, e ao longo das décadas, o estudo das redes neurais se tornou uma base fundamental para o desenvolvimento da IA
D
A IA começou na década de 1990 com a criação dos primeiros computadores de grande porte
Leia o texto abaixo:
"O fenômeno da inteligência artificial tem despertado debates acalorados em diversos setores da sociedade. Muitos especialistas defendem os benefícios e avanços proporcionados por essa tecnologia, enquanto outros alertam para os potenciais riscos e dilemas éticos envolvidos. Diante desse cenário, é crucial uma reflexão aprofundada sobre os limites e as responsabilidades associadas à implementação da inteligência artificial em diferentes campos."
De acordo com o texto, assinale a alternativa que indica o que muitos especialistas defendem em relação à inteligência artificial:
A
seus benefícios e avanços;
B
seus riscos e dilemas éticos;
C
a falta de debates acalorados;
D
a reflexão aprofundada como desnecessária;
E
a exclusiva responsabilidade dos setores governamentais.
As redes neurais para análise de padrões e detecção de anomalias em dados de segurança são empregadas para melhorar a segurança em ambientes lógicos.
C
Certo
E
Errado
Os chatbots podem ser utilizados para melhorar o atendimento ao público por meio da automatização de respostas para perguntas frequentes, sendo o Power Virtual Agents um tipo de ferramenta que pode ser usada na implementação desse tipo de solução.
C
Certo
E
Errado
Na versão mais recente do Microsoft Edge, o Copilot é um assistente inteligente com tecnologia de IA que oferece auxílio ao usuário na execução de tarefas.
C
Certo
E
Errado
Os processos heurísticos buscam, primeiramente, estabelecer soluções teóricas para, depois, avançar para uma única tentativa de solução.
C
Certo
E
Errado
O dispositivo computacional da inteligência artificial engloba, entre outros elementos, a percepção, que é a capacidade de provocar mudanças no ambiente.
C
Certo
E
Errado
Deep learning é um tipo de aprendizado de máquina que usa redes neurais artificiais para permitir que sistemas digitais aprendam e tomem decisões com base em dados não estruturados e não rotulados.
C
Certo
E
Errado
A equipe de analistas de um órgão público está avaliando o desempenho de dois modelos de machine leaming: um modelo de classificação e outro de regressão. O modelo de classificação utiliza uma curva ROC para analisar a performance, enquanto o modelo de regressão utiliza o erro médio absoluto (MAE) como métrica principal. Durante a avaliação, a equipe percebe que o modelo de classificação está apresentando sobreajuste (overfitting). Uma Analista da equipe afirmou, corretamente, que o sobreajuste ocorre quando o modelo
A
é simples demais e não consegue capturar as complexidades dos dados. A curva ROC compara a acurácia geral do modelo de classificação, enquanto o MAE avalia o desempenho: quanto maior o MAE, melhor é o desempenho do modelo. Para resolver o problema de sobreajuste, deve-se aumentar o número de variáveis no modelo.
B
generaliza excessivamente para dados novos e não consegue se adequar aos dados do treinamento. A curva ROC é capaz de calcular o desempenho do modelo por meio da média entre verdadeiros positivos (especificidade) e falsos positivos (sensibilidade). O MAE é uma métrica de erro quadrático médio que pode ser usada para melhorar o desempenho do modelo. Para eliminar o sobreajuste, deve-se aplicar a técnica de balanceamento de dados conhecida como avaliação cruzada.
C
aprende os padrões específicos do conjunto de treinamento, fornecendo previsões precisas para estes dados, mas com baixo desempenho em novos dados. A curva ROC avalia a relação entre a taxa de verdadeiros positivos e falsos negativos, enquanto o MAE mede o desvio médio absoluto entre os valores previstos e os reais. Para mitigar o sobreajuste, técnicas como regularização e parada antecipada podem ser usadas.
D
aprende as características gerais do conjunto de treinamento, generalizando bem para dados novos. A curva ROC mede a precisão de um modelo de classificação e o MAE mede a precisão de um modelo de regressão.Para reduzir o sobreajuste, deve-se aumentar a complexidade do modelo.
E
não consegue aprender os padrões do conjunto de treinamento. A curva ROC mostra a relação entre a taxa de falsos positivos e a taxa de verdadeiros negativos, enquanto o MAE mede a diferença entre a previsão mais provável e o valor real. Para reduzir o sobreajuste, deve-se remover os dados desbalanceados do conjunto de treinamento.
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