Questões de Concurso sobre Inteligência Artificial

No contexto do Processamento de Linguagem Natural (PLN), diversas técnicas são utilizadas para extrair significado e insights de grandes volumes de texto. Em relação às técnicas de Análise de Sentimentos, Classificação de Textos e Análise de Tópicos, assinale a alternativa correta.

A geração de linguagem natural é uma tecnologia capaz de criar texto similar ao texto escrito por seres humanos.

O parâmetro temperature em LLM regula a amplitude da diversidade e criatividade nas previsões produzidas pelo modelo.

A inteligência artificial, por meio de redes neurais profundas, permite que sistemas identifiquem padrões em grandes volumes de dados sem a necessidade de treinamento prévio, ou seja, essas redes funcionam de forma totalmente autônoma desde o início.

O aprendizado por reforço é uma técnica de inteligência artificial que utiliza recompensas e punições para treinar modelos, possibilitando que agentes de IA aprendam a tomar decisões com base em interações com o ambiente.

O campo da inteligência artificial generativa é dedicado ao desenvolvimento de algoritmos capazes de gerar novas instâncias de dados. Suas aplicações incluem, por exemplo, a criação de textos, imagens, áudio e vídeo. As redes generativas adversárias (Generative Adversarial Networks – GANs) são um exemplo de IA generativa que possuem arquitetura baseada em duas redes, chamadas geradora e discriminadora, que competem entre si. Um dos principais problemas das GANs ocorre quando a rede geradora produz apenas uma quantidade limitada de tipos de dados, mesmo que seus dados de treinamento sejam mais ricos e diversificados. Isso ocorre porque a rede geradora consegue “enganar” a rede discriminadora mais facilmente quando dados daqueles tipos específicos são produzidos.

A esse fenômeno dá-se o nome de

As redes neurais artificiais (RNA) são técnicas computacionais que, a partir de um modelo matemático inspirado na estrutura neural de seres inteligentes, adquirem conhecimento por meio da experiência. Em relação às RNA, assinale a opção correta.

As arquiteturas de modelos de linguagem de larga escala (Large Language Models – LLM) surgiram recentemente, revolucionando a área de inteligência artificial nas áreas de processamento e geração de texto. A arquitetura desses modelos baseia-se, majoritariamente, nas redes neurais do tipo transformers.

Relacione as arquiteturas a seguir as suas características principais.

1. BERT

2. GPT

3. T5

( ) Utiliza decoders das redes transformer para prever novos tokens a partir de uma sequência, tornando-se ideal para a geração de textos.

( ) Utiliza encoders das redes transformer para "entender" o contexto de frases, tornando-se ideal para classificação de textos.

( ) Utiliza encoders e decoders das redes transformer, sendo adaptável a situações em que seja necessário gerar novos textos ou processar textos para "entender" o contexto das frases.

( ) Em comparação com as outras arquiteturas, tem menor necessidade de fine-tuning para melhora de performance.

A relação correta, na ordem apresentada, é

Em uma cidade inteligente, diversos dispositivos conectados, como sensores de trânsito, câmeras de segurança e medidores de energia, trocam informações entre si para otimizar o uso de recursos e melhorar a qualidade de vida dos cidadãos.

Esse conceito é conhecido como

As redes neurais de deep learning, ou redes neurais artificiais, tentam imitar o cérebro humano por meio de uma combinação de entradas de dados, pesos e viés; esses elementos trabalham juntos para reconhecer, classificar e descrever com precisão os objetos dentro dos dados.

As redes neurais convolucionais distinguem-se das demais redes neurais por seu desempenho superior, tendo suas entradas três tipos principais de camadas: convolucional, de agrupamento e totalmente conectada.

O modelo transformer tem revolucionado a área de inteligência artificial (IA), permitindo uma mudança de paradigma em como a IA pode ser utilizada pela humanidade. Recentemente, a comunidade científica considerou o modelo transformer, seja para textos ou imagens, como um modelo de fundação (foundation model). Em relação ao modelo em questão, assinale a opção correta.

No contexto da Internet das Coisas (IoT), a técnica que possibilita a colaboração de vários dispositivos distribuídos no treinamento de um modelo de inteligência artificial, enquanto mantém os dados sensíveis armazenados localmente em cada dispositivo, é conhecida como

O denominado motor de inferência é o núcleo dos sistemas de IA que oferece soluções possíveis para um problema apresentado.

Na inteligência artificial, a representação completa de determinado assunto constitui uma ontologia.

Uma cientista de dados percebeu que, ao processar alguns documentos, seria melhor remover palavras que aparecem em quase todo texto, as stop-words.

Para começar sua lista de stop-words, ela pode escolher listar todos os

Diversas ferramentas de IA generativa têm sido utilizadas em desenvolvimento web, com foco especial na personalização de experiências do usuário. Em geral, a personalização de experiências se baseia no processamento de dados coletados dos usuários.

A respeito dos benefícios relacionados ao uso de técnicas de IA generativa para personalização das experiências dos usuários, avalie as afirmativas a seguir:

I. Os usuários tendem, predominantemente, a se sentir mais valorizados ao receberem conteúdos alinhados a suas preferências e necessidades.

II. Os usuários tendem, predominantemente, a se sentir mais seguros com relação à proteção e à utilização ética e moralmente correta de seus dados privados.

III. Os usuários podem receber conteúdos dinâmicos, mais adequados às configurações de seus dispositivos.

Está correto o que se afirma em

O conceito que representa a capacidade de um computador/dispositivo eletrônico de se comportar assemelhando-se à forma de pensar de um ser humano, em que pode, usando variáveis do ambiente, tomar decisões e resolver problemas é

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é a área da inteligência artificial que analisa, reconhece e/ou gera textos em linguagens humanas (ou natural). Para processar dados textuais, é necessário primeiramente transformá-los em valores numéricos, sendo utilizados algoritmos do tipo word embeddings, tais como glove, tf-idf, word2vector e bag of words (BOW). São características do algoritmo word2vector:

A segurança de documentos é uma preocupação, visto que terceiros forjam documentos digitais para se parecer com documentos legítimos. Uma forma de tratar esse problema é