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O conceito de robôs colaborativos (cobots) se refere a robôs projetados para trabalhar ao lado de humanos. Qual das seguintes afirmações sobre robôs colaborativos é verdadeira?

A

Robôs colaborativos não precisam de medidas de segurança, pois são projetados para ser totalmente seguros.

B

Robôs colaborativos devem ser projetados para interagir com humanos de forma segura e eficiente, incorporando sensores para prevenir acidentes.

C

Robôs colaborativos operam a velocidades altas, tornando-os inseguros para trabalhar ao lado de humanos.

D

Robôs colaborativos são obsoletos e não têm aplicação prática em ambientes de trabalho modernos.

Acerca das partes que compõem o cubo, associe as colunas e marque a alternativa que contenha a sequência correta.

I___ Medida.

II___ Dimensões.

III___ Agregações.

( ) Usam níveis de hierarquia por meio das dimensões criadas.

( ) Apoiam a medida por meio das suas relações, gerando as informações necessárias para fundamentar o assunto definido.

( ) Necessária para a representação do assunto de negócio;

A
II, I e III
B
I, II e III
C
III, II e I
D
III, I e II
E
I, III e II

Avalie as alternativas abaixo e identifique a resposta correta:

I - Na modelagem tradicional usamos normalização para evitar redundância

II - Com DW privilegiamos a velocidade da consulta e a normalização torna-se irrelevante

III - Um projeto de DW necessita saber onde buscar um determinado dado (tabela, coluna, campo) e como lidar com a ausência de dado

IV - Patrocinador forte do negócio é um fator de sucesso num projeto de DW

Estão corretas:

A
I, II e IV
B
I, II, III e IV
C
II, III e IV
D
I, III e IV
E
I, II e III

Questão 13: Dentre os benefícios da utilização de um sistema especialista, podemos destacar: Escolha uma opção:

A
A decisão está fundamentada em uma base de dados.
B
Velocidade na determinação dos problemas.
C
Instabilidade.
D
Precisa da interpretação humana de regras operacionais.
E
Dependência crescente de pessoal específico.

Machine Learning, compreendido como o aprendizado de máquina a partir dos dados previamente conhecidos, é definido como um campo preocupado com a questão de como construir programas de computador que melhorem automaticamente a experiência do usuário. Também pode ser dividido em: Tarefa (T), Medida de Desempenho (P) e Experiência de Treinamento (E). Com base no diagnóstico de gravidez de risco, associe os itens, utilizando o código a seguir:


I- Tarefa T.
II- Medida de Desempenho P.
III- Experiência de Treinamento E.


( ) Classificar novas gestantes com potenciais riscos na gravidez.
( ) Porcentagem de pacientes classificadas corretamente.
( ) Base de dados histórica contendo exemplos de gestantes com ou sem gravidez de risco.


Assinale a alternativa que apresenta a sequência:

A
III - I - II.
B
II - I - III.
C
I - II - III.
D
III - I - II.

Perda de segurança resultante do acesso não autorizado a dados, conhecimentos ou documentos sigilosos provocados por fatores humanos, naturais e acidentais que ocasionam falhas nas medidas de segurança empregadas na salvaguarda dos documentos sigilosos. A qual das definições abaixo refere-se o excerto apresentado?

A
Responsabilidade.
B
Comprometimento.
C
Vazamento.
D
Desconfiança.

Um robô de entrega em um ambiente urbano deve ser capaz de navegar em ruas movimentadas. Qual tecnologia é essencial para garantir a segurança durante a navegação?

A

Sensores de proximidade e câmeras.

B

Controle remoto manual.

C

Navegação por GPS apenas.

D

Uso de sinalizadores.

Questão 1/10 - Inteligência Artificial Aplicada
“Machine Learning atualmente é considerada como uma subárea da Inteligência Artificial, e nós devemos diferenciá-la dos métodos de Inteligência Artificial (IA) que lidam com problemas de busca, agentes inteligentes e resolução de problemas, como por exemplo fazer com que o computador consiga definir a melhor jogada em uma partida de xadrez ou encontrar a saída de um labirinto.” (Material impresso da Aula 1 – Tema 2).
Sobre ML é correto afirmar:

A
Uma grande vantagem dos métodos de Machine Learning é que o processo de aprendizagem pode ser automatizado à medida que novos exemplos são identificados e apresentados ao algoritmo.
B
Machine Learning pode ser compreendida como um conjunto de técnicas ou métodos que permitem às máquinas obter a capacidade de raciocínio líquido, utilizando o conhecimento armazenado, permitindo novas conclusões, durante a comunicação.
C
Uma grande vantagem dos métodos de Machine Learning é que o processo de aprendizagem não depende de visão computacional ligada as estruturas de busca mas sim buscas em sistemas especialistas.
D
Machine Learning não pode ser totalmente compreendida uma vez que técnicas ou métodos que permitem às máquinas obter a capacidade de raciocínio líquido, ainda não são conhecidas, nem mesmo durante a comunicação.

Em K-means clustering, o que é um centroide?

A

O valor médio de todas as variáveis em um cluster.

B

O ponto central que representa a média das distâncias entre os pontos de dados dentro de um cluster.

C

O ponto de divisão entre dois clusters distintos.

D

A distância entre os pontos de dados dentro de um cluster.

E

O valor máximo de cada variável em um cluster.

Qual é a principal função de um parágrafo introdutório em um texto dissertativo?

A

Apresentar a conclusão do texto.

B

Expor a opinião pessoal do autor sobre o tema.

C

Introduzir o tema e contextualizar o leitor.

D

Listar todos os argumentos que serão utilizados ao longo do texto.