Questões de Concursos Inteligencia Artificial

No contexto jurídico brasileiro, assinale a afirmativa correta acerca do modo como a autonomia de um sistema de Inteligência Artificial (IA) é geralmente tratada, em questões relativas à sua responsabilidade por ações e atividades.

As técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à assimilação podem ser utilizadas de diversas maneiras para tratamento de dados. Um exemplo de processo que pode ser vantajoso para os algoritmos de assimilação é o de redução da dimensionalidade de um conjunto de dados, no qual se aplica treinamento não supervisionado para gerar representações “compactadas” das entradas originais. Esse processo permite a assimilação de dados no espaço latente, melhorando a eficiência de treinamento dos algoritmos.

Determinadas arquiteturas de rede neural são utilizadas para redução de dimensionalidade e para a geração de representações de dados no espaço latente, em que se destaca a arquitetura do tipo

Para a realização de análises preditivas e de agrupamento típicas de mineração de textos, os dados não estruturados textuais devem ser preparados antes de serem analisados. Este processo consiste em quatro etapas: análise lexical, eliminação de termos irrelevantes, redução da palavra ao seus radical e construção de uma representação vetorial.
A etapa de análise lexical consiste na

A análise de componentes principais (Principal Component Analysis - PCA) é uma técnica de redução de dimensionalidade de dados utilizada em diversas aplicações, tais como em compressão de imagens e em processamento de linguagem natural.
Em relação à análise de componentes principais, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas.
( ) Permite a identificação de correlações e de estruturas de menor dimensionalidade na distribuição espacial dos dados, caracterizadas pelas direções onde há maior variância. ( ) Envolve o cálculo de autovalores e autovetores de matrizes de covariâncias, determinando-se as componentes principais das distribuições de dados. ( ) É adequada para identificar correlações não-lineares entre os dados de um conjunto de alta dimensionalidade, projetando estruturas em espaços vetoriais de menores dimensões.
As afirmativas são, respectivamente,

O resultado da aplicação de um algoritmo de Aprendizado de Máquina é um modelo que será usado para realizar predições. Quanto melhor o modelo gerado, mais precisas serão as predições.

A precisão ou a acurácia de um modelo de Aprendizado de Máquina é medida por meio do método:

No estudo avançado da Inteligência Artificial (IA), pesquisadores e desenvolvedores exploram as nuances e os potenciais futuros da tecnologia, distinguindo entre Inteligência Artificial Estreita (ANI), Geral (AGI) e Superinteligente (ASI). Cada uma dessas categorias representa um marco distinto no desenvolvimento da IA, com implicações profundas para a sociedade, economia e filosofia.
Acerca do tema, avalie se as seguintes afirmações são verdadeiras (V) ou falsas (F).

( ) ANI, embora seja a forma mais comum de IA atualmente, possui capacidades de aprendizado e adaptação que permitem a transição natural para AGI sem intervenção humana direta, já que se baseia em algoritmos que podem evoluir autonomamente.
( ) AGI representa um ponto de inflexão teórico na pesquisa de IA, onde máquinas adquirem a habilidade de realizar qualquer tarefa cognitiva humana, incluindo aquelas que exigem compreensão emocional e social, algo que ainda não foi alcançado devido às limitações atuais da tecnologia e compreensão da consciência.
( ) ASI, como conceito, introduz a possibilidade de uma IA com capacidades que transcendem amplamente a inteligência humana, incluindo a habilidade de gerar inovações científicas e tecnológicas de forma independente, levantando preocupações éticas e existenciais sobre o controle humano sobre tais entidades.

As afirmações são, respectivamente,

A estagiária Mirella sabe que scikitlearn versão 1.6.1 oferece diversos algoritmos de aprendizado não supervisionado. No entanto, ela desconhece quais são os métodos de clusterização disponíveis no módulo sklearn.cluster.
Assinale a opção que contém apenas os nomes dos métodos de clusterização disponíveis no módulo.

Em termos de regulamentação de Inteligência Artificial (IA), a seguinte estratégia é frequentemente considerada essencial para garantir a segurança e a ética nas relações:

Em um projeto de pesquisa avançado na área de reabilitação física, uma equipe multidisciplinar está desenvolvendo uma solução inovadora baseada em Visão Computacional e IA para auxiliar na recuperação de pacientes que sofreram lesões musculoesqueléticas.
A tecnologia precisa capturar e analisar os movimentos do corpo humano, avaliando a execução correta dos exercícios e sugerindo ajustes para garantir a eficácia da reabilitação. A tecnologia deve, ainda, ser capaz de interpretar a complexidade dos movimentos humanos, identificando posições e partes específicas do corpo e garantindo que os pacientes mantenham a postura adequada durante toda a sessão de exercícios.
Com base nessas informações, assinale a técnica de visão computacional e Inteligência Artificial fundamental para o desenvolvimento desse sistema.

Em um problema de classificação binária com aprendizado de máquina, a técnica geralmente mais adequada para ajustar o modelo e evitar o overfitting é

Em uma rede neural artificial treinada por retropropagação, o objetivo principal do algoritmo durante o treinamento é aumentar o número de camadas ocultas até que a acurácia atinja 100%.

As Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Network - CNNs) são amplamente utilizadas em tarefas de reconhecimento de imagens.
Sobre as características e as arquiteturas das CNNs, avalie as afirmativas a seguir.

I. Uma camada que compõe uma CNN é a camada convolucional. Nela ocorre a subamostragem da imagem, com o objetivo de se diminuir a carga computacional, o uso de memória e o número de parâmetros necessários.
II. LeNet-5, AlexNet e ResNet são exemplos de arquiteturas CNN.
III. A arquitetura de uma CNN é composta exclusivamente por camadas convolucionais e camadas de pooling.

Está correto o que se afirma em

Algoritmos de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) podem ser classificados quanto ao tipo de aprendizado.
Em relação ao tema, avalie as afirmações a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Tarefas de classificação e regressão são exemplos típicos de aprendizado supervisionado.
( ) No aprendizado não supervisionado, os dados de treinamento não estão rotulados.
( ) SVM, árvores de decisão e regressão logística são exemplos de algoritmos de aprendizado supervisionado.

As afirmativas são, respectivamente,

No método tensorflow.keras.layers.Dense(...), se nenhuma função de ativação é especificada, é utilizada por padrão a função:

Aprendizado de máquina é uma subárea da inteligência artificial que lida com algoritmos de computação que podem ser melhorados via dados de treinamento sem programação explícita.
A esse respeito, numere a COLUNA II de acordo com a COLUNA I, fazendo relação entre o conceito e sua definição.

COLUNA I
1. Classificação 2. Regressão 3. Agrupamento / Clusterização
COLUNA II
(    ) Inferência em escala contínua, ou seja, previsão de um valor numérico.
(    ) Inferência de categorias discretas, de acordo com possibilidades limitadas definidas a partir dos rótulos de treinamento.
(    ) Organização de dados em conjuntos distintos de acordo com métricas de similaridade ou distância, sem necessidade de rótulos de treinamento.


Assinale a sequência correta.