Na instalação de um sistema de suporte e manutenção de TI baseado em Operações de TI assistidas por Inteligência Artificial (AIOps), um dos componentes do sistema está utilizando algoritmos que permitem correlacionar dados não estruturados, eliminar ruídos, alertar sobre anormalidades, identificar causas prováveis e estabelecer linhas de base.

Na terminologia de componentes de AIOps, esse tipo de algoritmo é um algoritmo de

Uma empresa usará a tecnologia de Inteligência Artificial para Operações (AIOps) para prever problemas potenciais, como falhas de servidores ou congestionamentos de rede, permitindo que suas equipes de TI atuem proativamente.

No momento, o sistema está trabalhando na fase de Observação que é identificada como sendo a fase na qual a AIOps

Uma rede neural é um programa de aprendizado de máquina que toma decisões utilizando processos que imitam a forma como os neurônios biológicos funcionam.

Com relação ao funcionamento, à aplicação e à modelagem quando se utilizam redes neurais, verifica-se que

A Inteligência Artificial (IA) basicamente é classificada em duas vertentes, as IAs fracas e as IAs fortes. Assistentes virtuais como Alexa, Siri e Bixby são exemplos de IAs fracas.

Analise as possíveis justificativas para a classificação de assistentes virtuais como IAs fracas.

I. Porque dependem de dados treinados e não podem aprender ou evoluir de maneira autônoma após o treinamento inicial.

II. Porque utilizam o ChatGPT como base de conhecimentos.

III. Porque utilizam apenas infraestrutura e serviços proprietários das empresas que os desenvolvem.

IV. Porque apenas simulam a inteligência.

V. Porque tem dificuldade em generalizar seu conhecimento para novas situações ou contextos.

As justificativas corretas são: 

O Aprendizado de Máquina ou Machine Learning (ML) é uma área da ciência da computação diretamente relacionada à Ciência de Dados (Data Science). Como sua própria terminologia diz, o Aprendizado de Máquina se concentra no desenvolvimento de algoritmos que podem aprender com dados. Seus três principais tipos de algoritmos são Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado e Aprendizado por Reforço.

Com relação aos três tipos de algoritmos mencionados, avalie as afirmativas a seguir:  

I. No aprendizado supervisionado, os algoritmos são treinados com dados rotulados, ou seja, dados que contêm exemplos de entrada e saída correspondentes, e, portanto, associam tais entradas às saídas correspondentes.

II. No aprendizado não supervisionado os algoritmos são treinados em conjuntos de dados que não contêm exemplos de entrada e saída correspondentes e, portanto, aprendem a identificar padrões nos dados sem saber o que os seus padrões representam inicialmente.

III. O aprendizado por reforço envolve um agente (softbot) que aprende a tomar decisões em ambientes específicos, interagindo com esses ambientes e recebendo recompensas ou punições por suas ações de exploração ou atuação. 

A respeito das afirmações, assinale a alternativa correta.

As interfaces conversacionais, incluindo chatbots e assistentes virtuais, representam uma evolução significativa na forma como interagimos com a tecnologia. Utilizando processamento de linguagem natural (PLN) e inteligência artificial (IA), essas interfaces permitem comunicações mais naturais e intuitivas entre humanos e máquinas, simulando conversas reais. Um agente conversacional é um 

Ao tratar da Computação Social (Social Computing), é necessário entender o conceito, suas aplicações práticas e como ela impacta a interação social no cenário digital. O que caracteriza a inteligência coletiva em contextos de Computação Social é

A Computação Social (Social Computing) é um campo interdisciplinar que combina elementos de diversas áreas. Uma aplicação prática da Computação Social é

A Redação para UX (UX Writing) abrange desde microtextos, como botões e mensagens de erro, até estruturas maiores de conteúdo e informações. Ao criar fluxos de UX Writing, deve-se considerar

O design de produtos digitais requer não apenas criatividade, mas também uma compreensão da mente humana, um princípio central da engenharia cognitiva. Qual é o foco principal da engenharia cognitiva?

Bernardo, analista de dados do TRF-1, realiza o pré-processamento de um dataset que será utilizado para treinar o chatbot do Tribunal. Em uma das etapas do pré-processamento, ele utiliza uma ferramenta que deflexiona as palavras, retirando suas inflexões.
Nessa etapa, Bernardo realizou uma:

Uma camada convolucional de uma rede neural convolucional recebe como entrada uma imagem de 50 x 50 pixels. Essa imagem passa por um filtro convolucional de tamanho 5 x 5. Sabendo que a convolução usa um stride de 3 e um padding de 0, o tamanho da imagem na saída dessa convolução será:

Em uma LSTM, o elemento responsável por extrair informação útil do estado atual para ser utilizada no cálculo do estado oculto é a porta de:

Em uma rede neural artificial feedforward usada para a classificação de documentos no TRF-1, um dos neurônios de uma camada intermediária possui o seguinte vetor de pesos na entrada: W = [2, −1, ln (5/8) ,1/2 ]. Para uma determinada instância a ser classificada, o vetor de entradas para esse neurônio é I = [ln (2/3), ln (1/2),1, ln (9/25)], sem a presença de bias.
Sabendo que o neurônio possui como função de ativação a função sigmoide, o valor de saída do neurônio será: