Questões de Concurso
Sobre inteligência artificial e automação em noções de informática
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Assinale a alternativa que identifica CORRETAMENTE o tipo de agente ilustrado.
Adaptada de Russel e Norvig (2004). RUSSELL, Stuart;
NORVIG, Peter. Inteligência artificial: tradução da terceira
edição. Rio de Janeiro: Campus, 2004. Nesse contexto, o tipo de aprendizagem de máquina na qual o sistema toma decisões sequenciais, recebendo recompensas ou penalidades em troca, é denominado:
Acerca de IA generativa e do Sistema Eletrônico de Informações (SEI), julgue o próximo item.
Os modelos de IA generativa fechados são ideais para assistentes de dados, relatórios padronizados e atendimento automatizado, e seu acesso ocorre via APIs, o que facilita a sua integração a sistemas institucionais do setor público.
I - Utiliza algoritmos de aprendizado de máquina (ML) para analisar e agrupar conjuntos de dados sem rótulos.
II - Esses algoritmos não funcionam sem intervenção humana.
III - Esses algoritmos descobrem padrões ocultos ou agrupamentos de dados sem a necessidade de intervenção humana.
IV - Armazenam grandes volumes de dados.
“Um dos principais fatores para obter respostas ideais de IA generativas é fornecer contexto. Ao pesquisar um tópico específico, é importante incluir alguns parâmetros no prompt para dar ao modelo uma compreensão clara da informação que está sendo buscada. Por exemplo, em vez de perguntar ‘Qual é a história de X?’ é melhor especificar ‘Quais são os principais eventos e figuras-chave na história de X?’ ” (Gomes et al ., 2024, p. 72).
Fonte: GOMES, V. T. R. P. et al. I.A. generativa como assistente no processo de ensino-aprendizagem. BIANCHESSI, Cleber (Org.). In: Tecnologias digitais na educação: dos limites às possibilidades. Curitiba: Bagai, 2024 (V. 5)
Acerca dos usos educacionais da IA e considerando o excerto apresentado, a estrutura de um de comando é adequada quando há prompt adequada especificação de parâmetros. Sobre a ideia de especificar parâmetros adequadamente, é CORRETO afirmar que:
Nos itens que avaliem conhecimentos de informática, a menos que seja explicitamente informado o contrário, considere que: todos os programas mencionados estejam em configuração‑padrão, em português; o mouse esteja configurado para pessoas destras; expressões como clicar, clique simples e clique duplo refiram‑se a cliques com o botão esquerdo do mouse; e teclar corresponda à operação de pressionar uma tecla e, rapidamente, liberá‑la, acionando‑a apenas uma vez. Considere também que não haja restrições de proteção, de funcionamento e de uso em relação aos programas, arquivos, diretórios, recursos e equipamentos mencionados.
Em relação aos conceitos de redes de computadores, ao OneDrive e aos conceitos de inteligência artificial, julgue os itens seguintes.
Nos itens que avaliem conhecimentos de informática, a menos que seja explicitamente informado o contrário, considere que: todos os programas mencionados estejam em configuração‑padrão, em português; o mouse esteja configurado para pessoas destras; expressões como clicar, clique simples e clique duplo refiram‑se a cliques com o botão esquerdo do mouse; e teclar corresponda à operação de pressionar uma tecla e, rapidamente, liberá‑la, acionando‑a apenas uma vez. Considere também que não haja restrições de proteção, de funcionamento e de uso em relação aos programas, arquivos, diretórios, recursos e equipamentos mencionados.
Em relação aos conceitos de redes de computadores, ao OneDrive e aos conceitos de inteligência artificial, julgue os itens seguintes.
Assinale a opção em que são apresentadas a técnica adequada para esse cenário e sua descrição.
I O algoritmo de aprendizado constitui o procedimento lógico-matemático (ou processo de otimização) aplicado ao conjunto de dados para a indução de um modelo; este último representa a generalização ou hipótese final capaz de realizar inferências sobre dados não observados durante o treinamento.
II Os parâmetros são variáveis internas ao modelo cujos valores são aprendidos ou estimados a partir dos dados (ex.: pesos em redes neurais ou coeficientes de regressão); por outro lado, os hiperparâmetros são configurações externas ao modelo, definidas antes do processo de treinamento, que controlam o comportamento do algoritmo e a complexidade do modelo (ex.: número de vizinhos no KNN ou a taxa de aprendizado).
III No aprendizado supervisionado, o objetivo é a indução de uma função de mapeamento entre variáveis de entrada e uma variável alvo predestinada (rótulo); já no aprendizado não supervisionado, o processo foca a descoberta de padrões intrínsecos, estruturas latentes ou distribuições em dados que não possuem anotações ou supervisão externa.
Assinale a opção correta.