Questões de Concurso
Sobre inteligência artificial e automação em noções de informática
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Em um setor administrativo de uma Assembleia Legislativa, foi implantado um sistema de Inteligência Artificial para classificar automaticamente tipos de documentos legislativos, com base em seus conteúdos textuais, além de prever categorias temáticas para pautas futuras, utilizando o histórico de reuniões arquivadas. Esse sistema utiliza algoritmos de Machine Learning para aprender com os dados processados e uma rede neural profunda (Deep Learning) para melhorar a precisão na análise de linguagem natural. Cabe ao Assistente Legislativo, entre outras atividades de apoio, monitorar a operação do sistema, identificar comportamentos anômalos e comunicar inconsistências à equipe técnica especializada. Considerando esse contexto, assinale a alternativa que apresenta CORRETAMENTE a diferença entre Machine Learning e Deep Learning aplicada ao cenário descrito.
O Processamento de Linguagem Natural - PLN é uma área da ciência da computação e subárea da Inteligência Artificial - IA, que estuda como os computadores podem entender e processar a linguagem humana. Para tal, nessa área estão envolvidos diversos processos, dentre os quais os mais comuns são: o de ____________, que divide um texto em tokens (unidades significativas: frases, palavras ou símbolos); o de ____________, que reduz uma palavra à sua forma básica; o de ____________, que atribui uma categoria gramatical a cada token; o de____________, que identifica entidades nomeadas em um texto; e o de ____________, que analisa a estrutura sintática de um texto.
Em sequência, as palavras-chave que completam corretamente essas lacunas são:
I. Não requer conexão direta ou indireta à Internet. II. É capaz de executar software localmente. III. Tem a capacidade de interagir com o mundo por meio de sensores e/ou atuadores.
Quais estão corretas?
I. O desenvolvimento das linguagens de programação influenciou o avanço das novas tecnologias que serviram de base para o desenvolvimento da IA.
II. A IA utiliza uma ampla gama de tecnologias e métodos, como aprendizado de máquina, aprendizado adaptativo, processamento de linguagem natural, mineração de dados e redes neurais.
III. A IA impulsionou a implementação de tecnologias como big data e supercomputação.
Quais estão corretas?
Acerca das tecnologias emergentes e noções de vírus, worms e pragas virtuais, julgue o item a seguir.
Dentre os modelos de inteligência artificial, a IA generativa difere‑se de modelos de IA tradicional por ser incapaz de produzir textos ou imagens a partir de instruções.
Acerca dos conceitos básicos de tecnologias emergentes e noções de vírus, worms e pragas virtuais, julgue o item a seguir.
Deepfakes são conteúdos de imagens, vídeos ou áudios produzidos ou manipulados por inteligência artificial (IA) para simular, de forma verossímil, que uma pessoa disse ou fez algo que não ocorreu, configurando exemplo de uso potencialmente malicioso de IA generativa.
O modelo Sora, da OpenAI, em popularização para os conteúdos audiovisuais para a Web, é um exemplo de:
I. O custo de uso da AD é logarítmico em relação ao número de pontos de dados usados para treinar a árvore.
II. As previsões das AD são suaves e contínuas e apresentam aproximações constantes por partes. Portanto, são boas para extrapolação de dados.
III. AD apresentam bom desempenho mesmo que suas suposições sejam de alguma forma violadas pelo modelo verdadeiro a partir do qual os dados foram gerados.
IV. AD são estáveis, pois grandes variações nos dados podem resultar na geração de árvore equivalentes. Essa condição é assegurada pelo uso de AD dentro de pequenos conjuntos de dados.
Está correto o que se afirma em