Questões de Concurso
Comentadas sobre inteligencia artificial em engenharia de software
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Julgue o próximo item, relativo à avaliação de modelos.
A IA generativa é capaz de criar conteúdos novos, como textos, imagens, músicas e vídeos, além de resolver problemas inéditos com base em conhecimentos prévios, permitindo gerar novos artefatos realistas em escala, sem repeti-los.
Relativamente aos conceitos de CRISP-DM, MLOps e Python, julgue o seguinte item.
O monitoramento contínuo em MLOps é utilizado para identificar desvios de desempenho de modelos em produção, incluindo mudanças na distribuição de dados usados em comparação a dados de treinamento.
No contexto da IA generativa, o conceito de latent space refere-se a um espaço vetorial multidimensional em que características abstratas de dados de entrada são representadas e manipuladas para gerarem novos dados.
As redes neurais convolucionais são especialmente adequadas para o processamento de dados sequenciais, como séries temporais e texto, devido à sua capacidade de capturar dependências ao longo de sequências.
Julgue o item a seguir, referentes aos modelos de linguagem da IA generativa.
Em uma rede adversária generativa (GAN), o gerador cria dados e o discriminador avalia se esses dados pertencem ao conjunto de treinamento real.
Julgue o item a seguir, referentes aos modelos de linguagem da IA generativa.
O VAE (variational autoencoder) é um autoencoder cuja distribuição de codificações é regularizada somente após o treinamento, o que garante que seu espaço latente tenha boas propriedades e maior dimensão para capturar padrões subjacentes, permitindo a geração de novos dados.
Julgue o próximo item, relativo a redes neurais e suas arquiteturas.
O perceptron multicamada (MLP) é um tipo de rede neural artificial constituída de várias camadas de neurônios que utilizam funções de ativação não lineares, permitindo que essa rede aprenda padrões complexos acerca de dados de entrada.
Considerando os conceitos de ML (machine learning), julgue o item a seguir.
Nos algoritmos supervisionados de ML, o modelo é treinado apenas com dados de entrada, e as saídas são geradas automaticamente pelo algoritmo com base nos padrões inferidos, sem necessidade de dados de saída rotulados.
Considerando os conceitos de ML (machine learning), julgue o item a seguir.
Os algoritmos supervisionados de ML do tipo regressão linear são capazes de prever uma variável dependente contínua usando determinado conjunto de variáveis independentes.
No Brasil, a integração entre a Internet das Coisas, a ciência de dados e a inteligência artificial representa uma evolução das tecnologias gerenciais, cujos desafios, em termos de capacidades técnicas, regulamentações e normas legais, já estão superados.
Assinale a alternativa que preenche, correta e respectivamente, as lacunas do trecho acima.
Nesse projeto, o aspecto que diz respeito especificamente ao conceito de IoT (Internet das Coisas) é
Isto significa que o grupo
Julgue o item a seguir, referente a sistema operacional, edição de planilhas, organização e segurança da informação, redes de computadores e inteligência artificial.
O aprendizado supervisionado analisa dados sem respostas predefinidas, identificando padrões ou categorias de forma autônoma, sem orientações específicas.
Julgue o item a seguir, referente a algoritmos de aprendizado de máquina.
O Naive Bayes, algoritmo de classificação probabilística eficiente no uso de dados categóricos, é indicado para aplicações de classificação de texto, tais como filtragem de spams e classificação de textos.
Julgue o item a seguir, referente ao Microsoft Office 365, a redes de computadores, à segurança da informação e à inteligência artificial.
Aprendizado de máquina (machine learning) é o processo de treinar um modelo para identificar padrões e fazer previsões ou gerar novos conteúdos com base nas informações processadas.
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