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Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas:

I - Verdadeiro positivo (TP - true positive): trata-se do número de pontos classificados incorretamente como positivos;

II - Falso positivo (FP - false positive): o número de pontos classificados como negativo, porém é positivo para a dada classe;

III - Falso negativo (FN - false negative): o número de pontos classificado como positivo para uma dada classe, porém ele deveria ser negativo;

A
I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta.
B
I – incorreta, II – correta e III - correta.
C
I – correta, II – incorreta e III - correta.
D
I – correta, II – correta e III - incorreta.
E
I – correta, II – correta e III - correta.
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Autoencoders variacionais (VAE) são modelos de aprendizado de máquina generativos. Qual é o principal objetivo de um autoencoder variacional?
A
Projetar os exemplos de baixa dimensionalidade em um espaço esparso de alta disponibilidade.
B
Reduzir a dimensionalidade dos dados permitindo a visualização em uma representação de baixa dimensionalidade.
C
Aprender a distribuição latente dos dados e gerar novas amostras a partir dessa distribuição.
D
Classificar imagens em diferentes categorias.
E
Gerar novos dados a partir da combinação dos exemplos presentes no conjunto de treinamento.
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No desenvolvimento de robôs autônomos, uma das maiores preocupações é a navegação em ambientes desconhecidos.
Que tipo de sensor é geralmente utilizado para ajudar os robôs a mapear seu ambiente e evitar obstáculos?

A

Sensores de temperatura.

B

Sensores de pressão.

C

Sensores ultrassônicos.

D

Sensores de luz.

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O que caracteriza o overfitting em aprendizado de máquina?

A

O modelo generaliza bem para novos dados.

B

O modelo tem dificuldade em aprender com os dados de treinamento.

C

O modelo se adapta muito bem aos dados de treinamento, mas falha em generalizar para novos dados.

D

O modelo treina rapidamente.

E

O modelo não precisa de validação cruzada.

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De acordo com o trecho, qual é o assunto tratado no artigo de Rosa Maria Vicari?
A
A influência da IA na engenharia, na nanotecnologia e na neurociência.
B
A complexidade dos algoritmos de IA.
C
A tomada de decisão autônoma em IA.
D
A insegurança dos usuários de IA.
E
Os objetivos de pesquisa para fortalecer a área de IA.
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Podemos compreender que o uso massivo e acelerado das tecnologias emergentes avança exponencialmente e aumenta a eficiência e produtividade das empresas e das pessoas, mas estamos perto de chegar ao ponto de que inteligências artificiais podem superar as capacidades mais complexas dos seres humanos. Assinale abaixo qual termo é utilizado para descrever a iniciativa instituída pelo Fórum Econômico Mundial que v praticamente tudo, incluindo o mundo do trabalho nos próximos 10 ou 20 anos:

A
The Massive Change.
B
The Great Reset.
C
The Future Overhaul.
D
The Technological Revolution.
E
The Great Shift.
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As redes neurais artificiais possuem a vantagem de poderem ser aplicadas a muitas situações práticas. Uma dessas aplicações são os problemas de classificação, mas também possuem algumas limitações. Em relação às desvantagens das redes neurais artificiais, selecione a opção correta.
A
Devido à flexibilidade das redes neurais artificiais sempre é possível ajustar um modelo para que a taxa de acerto seja alta.
B
As redes neurais artificiais são modelos probabilísticos, então, não é possível fazer afirmacoes sobre sua taxa de acerto.
C
Na prática, as redes neurais artificiais são muito complexas para resolver problemas reais.
D
Não é trivial fazer uma correspondência entre as soluções fornecidas por uma rede neural e sua arquitetura.
E
As redes neurais artificiais extraem as características dos dados de treinamento tornando-se superespecializadas.
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Diante do exposto, qual característica da lógica indutiva está ligada a processos do neocórtex?
A
A percepção das saídas.
B
A lembrança.
C
Os processamentos incertos em ambientes não observáveis.
D
A seleção da melhor heurística.
E
O aprendizado.
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Segundo Hoffman, Assaf e Pfeifer, a Inteligência Artificial sofre de alguns problemas, cuja solução ainda se encontram para além do horizonte da tecnologia disponível. A atuação dos agentes inteligentes é bastante efetiva em problemas específicos, pequenos em escopo e com universo limitado de estados. Contudo, essa efetividade se reduz à medida que o problema cresce em escopo, exigindo cada vez mais recursos para que possa continuar sendo efetivo ainda em algum grau.
Assinale a alternativa que define a limitação da Inteligência Artificial apontada no texto:
A
Agentes inteligentes
B
Falta de planejamento
C
Modelagem incorreta
D
Generalização
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A inteligência artificial (IA) tem evoluído rapidamente, dividindo-se basicamente em duas abordagens principais: a IA simbólica e a IA estatística. A IA simbólica é mais adequada para:

A

Processar grandes volumes de dados

B

Resolver problemas com base em regras lógicas

C

Classificar imagens e reconhecer padrões

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