Questões de Concurso Sobre inteligência artificial e automação em noções de informática

Considerando as ideias do texto precedente, julgue o próximo item. 

Abordagens determinísticas, estocásticas e de aprendizado de máquina podem ser utilizadas para classificar pares de fazendas como compatíveis ou não, sendo que há exemplos em que os métodos de machine learning superam os demais em termos de qualidade de resultados (acurácia, precisão, sensibilidade e especificidade) e eficiência (tempo de execução computacional).

Acerca de inteligência artificial e machine learning, julgue o item que se segue. 

O aprendizado não supervisionado se caracteriza pela utilização de dados previamente rotulados para treinar um modelo de machine learning, permitindo que ele aprenda padrões automaticamente a partir dos rótulos desses dados. 

A respeito de visão computacional com redes neurais convolucionais (CNN), de classificação de imagens e de processamento de linguagem natural (PLN), julgue o item seguinte. 

Na classificação de imagens, o objetivo principal é atribuir um rótulo (classe) a cada pixel da imagem, delimitando e identificando diferentes objetos ou regiões, ao passo que, na segmentação de imagens, o objetivo é atribuir um único rótulo à imagem como um todo, indicando seu conteúdo principal.

A respeito de visão computacional com redes neurais convolucionais (CNN), de classificação de imagens e de processamento de linguagem natural (PLN), julgue o item seguinte. 

A operação de convolução nas CNN envolve a aplicação de filtros (kernels) sobre blocos da matriz de pixels de uma imagem de entrada. Cada filtro gera um mapa de características ao realizar operações que capturam padrões locais específicos, como bordas e texturas. Esse processo resulta em uma transformação que não preserva necessariamente a posição espacial das informações relevantes da imagem, mas é fundamental para a redução da dimensionalidade dos dados. 

A respeito de visão computacional com redes neurais convolucionais (CNN), de classificação de imagens e de processamento de linguagem natural (PLN), julgue o item seguinte. 

PLN é um campo da inteligência artificial voltado a capacitar máquinas na compreensão, interpretação e geração da linguagem humana. Aplicações como chatbots, tradutores automáticos e análise de sentimentos são exemplos de aplicações dessa tecnologia. Contudo, modelos recentes, como o Gemini e o GPT, embora compartilhem algumas similaridades com o PLN, têm sua base fundamental na aplicação de aprendizado profundo, uma abordagem que dispensa a necessidade de regras linguísticas explícitas e se concentra na identificação de padrões complexos em grandes conjuntos de dados.

Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue o item a seguir. 

A acurácia de um modelo classificador mede a taxa de previsões corretas, em relação ao total de previsões positivas.

Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue o item a seguir. 

A maioria das métricas utilizadas para avaliação da qualidade de um classificador em aprendizado de máquina é obtida por meio da matriz de confusão. 

Em relação ao uso de inteligência artificial para a automação de operações florestais, julgue o próximo item. 

No treinamento de modelos de aprendizado de máquina aplicados a operações florestais, pode ocorrer underfitting quando o modelo aprende padrões específicos dos dados de treinamento, mas não faz boas generalizações para novos dados. 

No que se refere à inteligência artificial aplicada ao manejo florestal, julgue o item subsequente.

No manejo florestal por meio de machine learning, os métodos supervisionados são amplamente utilizados para prever variações, como crescimento das árvores, a partir de dados rotulados provenientes de sensores e inventários florestais; enquanto os métodos não supervisionados são aplicados para identificar padrões e agrupar áreas com características especificas, como tipos de vegetação, grau de intervenção ou diferentes estágios de crescimento da floresta. 

O plano diretor da Embrapa 2024–2030 inclui, entre suas metas, a geração de conhecimento, tecnologias e informação para o enfrentamento e a mitigação das mudanças do clima, para o uso racional dos recursos naturais dos biomas brasileiros e para uma agricultura sustentável de futuro. A pesquisa nestas linhas de ação exige a aquisição e o processamento de um volume grande de variáveis e dados, o que hoje pode ser viabilizado por ferramentas como a computação quântica, a inteligência artificial, incluindo machine learning e deep learning, Big Data, blockchain, visão computacional, robótica e automação, o que se reflete em outro compromisso para a produção de massa crítica e domínio em tecnologias emergentes e disruptivas que permitam atingir os objetivos citados. Considerando o assunto tratado no texto precedente, julgue o item seguinte. 

No emprego das redes neurais convolucionais, aplicadas à visão computacional, os módulos iniciais conseguem identificar linhas e bordas dos objetos, os módulos seguintes organizam esses padrões em texturas e estruturas simples como triângulos e manchas, os quais se combinam então em outras estruturas como partes de folhas, galhos e bagas, e finalmente, os últimos módulos combinam esses elementos em objetos de interesse, como uma planta, um fruto ou um animal.  

O plano diretor da Embrapa 2024–2030 inclui, entre suas metas, a geração de conhecimento, tecnologias e informação para o enfrentamento e a mitigação das mudanças do clima, para o uso racional dos recursos naturais dos biomas brasileiros e para uma agricultura sustentável de futuro. A pesquisa nestas linhas de ação exige a aquisição e o processamento de um volume grande de variáveis e dados, o que hoje pode ser viabilizado por ferramentas como a computação quântica, a inteligência artificial, incluindo machine learning e deep learning, Big Data, blockchain, visão computacional, robótica e automação, o que se reflete em outro compromisso para a produção de massa crítica e domínio em tecnologias emergentes e disruptivas que permitam atingir os objetivos citados. Considerando o assunto tratado no texto precedente, julgue o item seguinte. 

No contexto da agricultura digital envolvendo diferentes processos biológicos, as aplicações da computação quântica podem ser agrupadas em áreas como bioinformática, sensoriamento remoto, modelagem climática e agricultura inteligente.

Considerando que, na chamada Indústria 4.0, diversas tecnologias digitais são integradas nos ambientes e equipamentos de produção, julgue o item subsequente, a respeito de métodos e técnicas empregadas nessa nova abordagem.  

Deep learning é um tipo de aprendizado de máquina que se baseia no uso de redes neurais de uma única camada. 

Julgue o item a seguir, em relação a técnicas de agrupamento, a técnicas de redução de dimensionalidade, e a processamento de linguagem natural.

Nos algoritmos aglomerativos, ocorre primeiramente a classificação de cada objeto em um grupo e, então, combinam-se os grupos com base em suas proximidades, processo repetido até que exista um cluster, que inclua todos os objetos; já nos algoritmos divisivos, todos os pontos são inicialmente considerados como grupo único, subdividido sucessivamente até que alguma regra de parada seja satisfeita.

A respeito de máquinas de vetores de suporte e de avaliação de modelos de regressão, julgue o próximo item.  

SVM (support vector machines) é um classificador não probabilístico que utiliza um hiperplano com margem máxima para separar dados em diferentes categorias, combina modelos lineares com técnicas de aprendizagem baseadas em instâncias e pode executar classificações lineares ou realizar classificações não lineares.

Julgue o item a seguir, a respeito de RPA (robotic process automation). 

A padronização de processos em RPA garante consistência e conformidade; enquanto a formatação estabelece regras, a validação e a operação asseguram o funcionamento adequado dentro das diretrizes estabelecidas.

Com referência ao uso de inteligência artificial para o reconhecimento automático de padrões de imagens de satélite, julgue o item subsecutivo. 

As metodologias existentes para diferentes escalas de tomada de decisão se alinham às tecnologias incorporadas e a aplicativos orientados ao usuário, com base em ferramentas computacionais de gestão e processamento de dados, tais como webservices, SIGWeb, big data, computação em nuvem, processamento paralelo e modelagem cognitiva.