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Com relação ao Processamento de Linguagem Natural (PLN), assinale a alternativa correta:
A
PLN é utilizado para dar maior flexibilidade aos meios de comunicação, eliminando problemas de interpretação de dados, informações e conhecimentos permitindo maior know-how entre os colaboradores das organizações.
B
PLN consiste no desenvolvimento de modelos computacionais para a realização de tarefas que dependem de informações expressas em alguma língua natural, sobre diversas formas de comunicação humana como sons, palavras, sentenças e discursos, considerando formatos e referências, estruturas e significados, contextos e PLN visa fazer computador se comunicar em linguagem humana utilizando a inteligência artificial por meio de ferramentas que fazem reconhecimento de substituindo a comunicação humano, e sim pela comunicação feita por agentes inteligentes, automatizando muitas atividades de atendimento help-desk.
C
Consiste em desenvolver sistemas inteligentes que convertem a linguagem natural em linguagem computacional interpretando as informações através da computação cognitiva.
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A rede neural artificial tem suas particularidades na concepção do modelo e também algumas variações que permitem resolver sistemas complexos. Analise as afirmativas apresentadas a seguir e assinale qual a resposta correta.
I – As grandes redes neurais, ou uma rede de neurônios, são criadas via sinapses que conectam os axônios de outros neurônios nas extremidades do soma.
II - Uma rede neural artificial é composta pela conexão de vários neurônios artificiais, ou seja, o modelo computacional contém um conjunto de entradas (X_1, X_2, ext{..., } X_N), que representam os fenômenos de um problema, um conjunto de pesos (W_1, W_2, ext{..., } W_M), o corpo (que recebe os estímulos) e a saída do neurônio.
III – Um perceptron é uma rede neural com uma única camada de neurônios lineares de entrada e uma unidade de saída baseada em uma determinada função.
IV – A rede artificial neural, MLP, apresenta um conjunto de neurônios artificiais distribuídos em cascata e as camadas distribuídas em paralelo, por onde passam os dados de entrada.
A
Afirmativa I correta
B
Afirmativa II correta
C
Afirmativa III correta
D
Afirmativa IV correta
E
Afirmativa II e III corretas
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Dentre todos os tipos de representação de conhecimento, um deles é considerado como o sistema de representação do conhecimento mais expressivo. De acordo com o banco de dados atual, se a condição de uma regra for verdadeira, a ação associada à regra será executada. Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre a história da IA, pode-se afirmar que estes sistemas são conhecidos como:
A
representação de quadros.
B
rede semântica.
C
rede de dados.
D
representação lógica.
E
regras de produção.
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Assinale abaixo de que forma a IA está impactando as estruturas econômicas tradicionais:

A

Criando barreiras para a entrada de novas empresas.

B

Mantendo processos que eram exclusivamente humanos.

C

Limitando a personalização de serviços.

D

Aumentando a complexidade das cadeias de valor.

E

Redefinindo cadeias de valor, automatizando processos e criando novos métodos de interação.

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O processo de aprendizado pode ser dividido em sete etapas, indique a alternativa que apresenta características da etapa 1, “coleta de dados”.
A
Nesta fase, os dados devem ser selecionados em quantidade e qualidade suficientes para extrair o conhecimento necessário.
B
Nesta fase, devem ser observadas as vantagens oferecidas para o tipo de dados envolvidos e para a complexidade de cada um deles.
C
Nesta fase, os dados devem ser preparados e adequados ao modelo utilizado (transformações de unidade, conversão de escala etc.).
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Com base no exposto, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:

( ) O rumo do alinhamento M-N é de 61^ ext{º}54' ext{02}'' ext{SO}.

( ) O azimute do alinhamento M-N é de 298^ ext{º}05' ext{58}''.

( ) O alinhamento M-N possui um comprimento de 63,46 metros.

( ) A projeção do alinhamento M-N no eixo "x" é de 63,46 metros.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência:

A
V - F - F - V.
B
F - F - V - V.
C
V - V - F - F.
D
V - F - V - F.
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De acordo com os paradigmas de Inteligência pode-se afirmar que um modelo simbolista:
A
não possui conhecimento representado explicitamente.
B
é um modelo que aprende a partir dos dados.
C
é formado por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm conhecimento.
D
lida com conhecimento explícito e representado.
E
lida apenas com gráficos.
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O Deep Learning é uma técnica que ensina os computadores a fazer o que é natural para os seres humanos: aprender pelo exemplo. O Deep Learning permite que modelos computacionais compostos por várias camadas de processamento aprendam representações de dados com vários níveis de abstração. Considerando o conteúdo estudado sobre Deep Learning, analise as afirmativas a seguir.

I. O Deep Learning é uma forma especializada de Machine Learning.

II. Com um fluxo de trabalho de Deep Learning, os recursos relevantes são extraídos automaticamente das imagens.

III. No Deep Learning, os dados são executados através de equações predefinidas.

IV. O desempenho do Deep Learning continua a aumentar, à medida que é alimentado com mais dados.

Está correto apenas o que se firma em:

A
I, II e IV.
B
I e II.
C
II e III.
D
I, III e IV.
E
III e IV.
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As hierarquias de junção podem ser desde as mais simples até as mais complexas. Essas hierarquias mais complexas são difíceis de controlar por meio da cinemática inversa - Inverse Kinematics, ou simplesmente IK - , mesmo utilizando todos os recursos disponíveis nos softwares de modelagem e animação. Nesse sentido, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.

I. A hierarquia denominada como pé reverso é considerada de complexidade baixa.

Porque,

II. A hierarquia de junção pé reverso é fácil de ser controlada pela IK. A seguir, assinale a alternativa correta.

A
A asserção I é uma proposição falsa, pois a hierarquia de junção que recebe nome de pé reverso é de alta complexidade, exige desenvolvimento de nós de grupo. A asserção II é uma proposição falsa, pois as hierarquias que possuem alta complexidade, como a denominada pé reverso, são difíceis de controlar por meio da cinemática inversa.
B
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a é uma justificativa correta da
C
A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
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Acerca das hipóteses e especulações, analise as afirmativas:
I- Hipóteses e especulações são declarações a respeito da realidade que construímos no campo da probabilidade.
II- Afirmações que estão no plano da certeza são, geralmente, construídas com verbos no modo indicativo.
III- Afirmações que estão no plano hipotético se serve do modo imperativo.
Assinale a alternativa CORRETA:
A
As afirmativas I e III estão corretas.
B
Somente a afirmativa I está correta.
C
As afirmativas I e II estão corretas.
D
As afirmativas I e III estão corretas.
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