Questões de Concurso
Sobre inteligencia artificial em engenharia de software
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A técnica de agrupamento é um tipo de aprendizado não supervisionado em que o algoritmo identifica padrões em um conjunto de dados de entrada sem ter recebido qualquer feedback prévio.
Os algoritmos SVM (support vector machines) realizam apenas tarefas de regressão.
Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina.
As técnicas de regressão utilizam um conjunto finito de
hipóteses para, a partir dos atributos previsores, determinar a
categoria de um objeto do conjunto de dados analisado.
O algoritmo k-means é utilizado para realizar o agrupamento de dados e opera por meio de refinamento interativo.
O algoritmo k-means seleciona objetos reais de uma base de dados como centroide do grupo para realizar o agrupamento de objetos semelhantes.
O PCA é um procedimento estatístico que converte um conjunto de objetos com atributos possivelmente correlacionados em um conjunto de objetos com atributos linearmente descorrelacionados.
A compressão de atributos é uma técnica de redução de dimensionalidade na qual atributos irrelevantes ou redundantes são identificados e desconsiderados.
A regra de associação é uma técnica que busca relações de co-ocorrência entre objetos de uma base de dados.
A redução de dimensionalidade é uma técnica que reduz a quantidade de atributos que descrevem um objeto, mantendo a integridade dos dados originais.
A inteligência artificial (IA) envolve a criação de algoritmos e modelos que permitem que as máquinas processem informações, aprendam com dados, tenham consciência, emoções ou intuição humana, tomem decisões, resolvam problemas e interajam com o ambiente de maneira inteligente.
De acordo com os conceitos de inteligência artificial, as máquinas reativas têm a capacidade compreender os seres humanos, entendendo seus estados mentais.
A inteligência artificial é um sistema com capacidade de ponderar, aprender e agir para resolver um problema complexo.
O machine learning é um subconjunto da inteligência artificial, o qual é utilizado para analisar, por meio de algoritmos, grandes volumes de dados e permite que uma máquina ou um sistema aprenda e melhore com base na experiência.
Para que se possam, através do business intelligence, tomar medidas com base em insights em tempo real, é necessário que, antes, haja o recolhimento e transformação dos dados, a identificação de padrões e valores atípicos e a visualização desses dados.
Assinale a alternativa que descreve corretamente características de machine learning.
Assinale a alternativa que apresenta o sistema de software projetado para interagir com usuários por meio de conversas automatizadas.
Nos algoritmos de aprendizagem de máquina não supervisionados, os dados de treinamento são fornecidos sem rótulos e, nesse caso, o algoritmo deverá agrupar os dados de treinamento pelas similaridades de seus atributos.
Com relação à Low/No Code e robot process automation (RPA), julgue o próximo item.
A tecnologia RPA é caracterizada por plataformas de
desenvolvimento que possuem interfaces gráficas e robóticas
e tem o objetivo de possibilitar que o desenvolvedor construa
seu projeto com a ajuda de robôs.
Julgue o item a seguir, a respeito de inteligência artificial (IA) e machine learning.
Nos algoritmos de aprendizado por reforço, o agente recebe
uma recompensa atrasada na próxima etapa de tempo para
avaliar sua ação anterior; seu objetivo, então, é maximizar a
recompensa.
Em aprendizado de máquina, as características de entrada e saída são definidas, respectivamente, como atributos previsores e atributos alvo ou meta.