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O preenchimento automático é semelhante ao mecanismo de pesquisa em sua forma de prever o que será dito com base no que você digita, completando a palavra ou sugerindo outra relevante. Esse conceito refere-se a:
A
Chamadas digitais.
B
Tradução de idiomas.
C
Assistentes virtuais inteligentes.
D
Resultados de pesquisas.
E
Textos preditivos.
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À luz da Resolução do Parlamento Europeu, de 16 de fevereiro de 2017, que contém recomendações à Comissão sobre disposições de Direito Civil sobre Robótica (2015/2103(INL)), são possíveis soluções para a Responsabilidade Civil da inteligência artificial, exceto:
A
registro de categorias específicas de robôs.
B
A criação de personalidade jurídica eletrônica para todas as categorias de robôs.
C
A constituição de fundos complementares de indenização.
D
A criação de personalidade jurídica eletrônica para algumas categorias de robôs.
E
Seguros obrigatórios de responsabilidade civil.
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A respeito dos métodos probabilísticos de AM, julgue os itens a seguir como verdadeiros (V) ou falsos (F):
( ) Métodos probabilísticos são utilizados quando não há informação completa sobre os dados a serem utilizados.
( ) Métodos probabilísticos utilizam probabilidades a priori e verossimilhança entre eventos
A
V - F
B
V - V
C
F - V
D
F - F
E
V - F
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Assinale as afirmações a seguir com V para verdadeiro ou F para falso e depois marque a alternativa correta:


Sistema especialista consiste em uma técnica de IA desenvolvida para resolver problemas em um determinado domínio, cujo conhecimento utilizado é obtido de pessoas que são especialistas naquele domínio.

Dendral foi um sistema desenvolvido em 1965, contendo redes neurais artificiais para resolver problemas relacionados à química orgânica.

A fase da implementação do sistema especialista é considerada a parte mais sensível no desenvolvimento de um SE, muitas vezes, o gargalo do processo.

A
V-V-V
B
F-F-F
C
V-F-V
D
V-F-F
E
F-V-F
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Quando se fala de aprendizado supervisionado, qual é o principal requisito para que um modelo seja treinado?

A
A existência de um conjunto de dados rotulado.
B
A disponibilidade de grandes volumes de dados não rotulados.
C
A utilização de modelos extremamente simples.
D
A análise de dados temporais.
E
A presença de uma variável dependente contínua.
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O que é overfitting em aprendizado de máquina?

A

Quando o modelo tem baixa complexidade e não captura bem os dados.

B

Quando o modelo ajusta tão bem aos dados de treinamento que tem baixa performance em novos dados.

C

Quando o modelo tem alta generalização e funciona bem em todos os contextos.

D

Quando o modelo utiliza dados ruidosos como variáveis independentes.

E

Quando o modelo ignora completamente os dados de treinamento.

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Avalie as alternativas abaixo e identifique a resposta correta:



I - Grande volume de dados e de diferentes fontes são características do SAD

II - O excel não pode ser utilizado como fonte de dados de um DW

III - Um DW deve ter representação única para os dados provenientes dos diversos sistemas que formarão sua base de dados

IV - Uma das funcionalidades que o executivo mais utiliza no DW é a atualização dos dados conforme a sua estratégia



Estão corretas:

A
II e IV
B
I e III
C
II e III
D
I, II, III e IV
E
I e IV
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O que caracteriza a técnica de Feature Engineering em aprendizado de máquina?

A

Feature Engineering refere-se à escolha de qual algoritmo de aprendizado utilizar em um problema específico.

B

Feature Engineering envolve a criação e transformação de características de dados brutos para melhorar o desempenho do modelo.

C

Feature Engineering é uma técnica de regularização que elimina características irrelevantes do modelo.

D

Feature Engineering se refere apenas à análise estatística dos dados de entrada.

E

Feature Engineering é o processo de otimização do modelo para melhorar a precisão da classificação.

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Sobre as principais aplicações para as quais as redes bayesianas vêm sendo utilizadas, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:

  • ( ) Prevenção de acidentes de trânsito.
  • ( ) Fabricação de softwares.
  • ( ) Diagnóstico de doenças.
  • ( ) Programação de redes.
  • ( ) Análise de risco de crédito.
  • ( ) Classificação de superfícies.
  • ( ) Desenvolvimento de games.
A
V - F - F - V - F - F - V.
B
F - F - V - F - V - V - F.
C
V - V - F - V - F - F - V.
D
F - V - V - F - V - V - F.
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Em relação ao modelo conexionista podemos afirmar que:
A
Não tem conhecimento algum armazenado, até que seja treinado para resolver um problema.
B
Cada problema não necessariamente requer do projetista que sejam feitas escolhas adequadas para propiciar a correta evolução das soluções ao longo das sucessivas gerações.
C
Possui parte do conhecimento necessário para resolver o problema.
D
Cada problema requer do projetista que sejam feitas escolhas adequadas para propiciar a correta evolução das soluções ao longo das sucessivas gerações.
E
Possui todo o conhecimento necessário para resolver o problema.
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