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QUINO, J. L Mafalda. Tradução de Mônica S. M. da Silva, São Paulo: Martins Fontes, 1988.
Assinale a alternativa CORRETA. Nesta tira, a conversa entre Mafalda e seus amigos:
Texto 01 (Para responder à questão)
O que é a Inteligência Artificial
Inteligência artificial (IA) é uma tecnologia computacional ou um conjunto de tecnologias como redes neurais artificiais, algoritmos e sistemas de aprendizado cujo objetivo é imitar capacidades mentais humanas, tais como: raciocínio, percepção de ambiente e capacidade de tomada de decisão.
A tecnologia é desenvolvida com o intuito de que máquinas possam resolver uma série de problemas, indo da grande complexidade da indústria ao corriqueiro cotidiano do homem moderno. Para isso, ela busca aprender com eles graças a uma sofisticada tecnologia de aprendizado, permitindo que a IA aprenda com um grande conjunto de dados e atue por conta própria.
Tecnologias por trás: Machine Learning
Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma aplicação de inteligência artificial que fornece ao computador a capacidade de aprender e melhorar automaticamente com a experiência, sem ser explicitamente programado. O aprendizado de máquina se concentra no desenvolvimento de ‘softwares’ que podem acessar dados e usá-los para aprender com eles.
O processo de aprendizagem começa com observações de dados de modo a procurar padrões e tomar boas decisões com base nos exemplos fornecidos. Desta forma, o objetivo principal é permitir que os computadores aprendam automaticamente sem intervenção humana.
Deep Leaning
Deep learning, ou aprendizado profundo, é um subconjunto do aprendizado de máquina, sendo essencialmente uma rede neural com três ou mais camadas. Essas redes neurais tentam simular o comportamento do cérebro humano – embora longe de corresponder à sua capacidade – permitindo que ele “aprenda” com uma abundância de dados. Apesar de uma rede neural com uma única camada ainda possa fazer previsões aproximadas, camadas ocultas adicionais podem ajudar a otimizar e refinar a precisão.
Assim, o aprendizado profundo conduz muitos aplicativos e serviços de IA que melhoram a automação, realizando tarefas analíticas e físicas sem intervenção humana. A tecnologia de aprendizagem profunda está por trás de produtos e serviços diários (como assistentes digitais, controles remotos de TV habilitados por voz e detecção de fraude de cartão de crédito), bem como tecnologias emergentes (como carros autônomos). [...].
Disponível em: https://icmcjunior.com.br/inteligencia-artificial/
Texto 01 (Para responder à questão)
O que é a Inteligência Artificial
Inteligência artificial (IA) é uma tecnologia computacional ou um conjunto de tecnologias como redes neurais artificiais, algoritmos e sistemas de aprendizado cujo objetivo é imitar capacidades mentais humanas, tais como: raciocínio, percepção de ambiente e capacidade de tomada de decisão.
A tecnologia é desenvolvida com o intuito de que máquinas possam resolver uma série de problemas, indo da grande complexidade da indústria ao corriqueiro cotidiano do homem moderno. Para isso, ela busca aprender com eles graças a uma sofisticada tecnologia de aprendizado, permitindo que a IA aprenda com um grande conjunto de dados e atue por conta própria.
Tecnologias por trás: Machine Learning
Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma aplicação de inteligência artificial que fornece ao computador a capacidade de aprender e melhorar automaticamente com a experiência, sem ser explicitamente programado. O aprendizado de máquina se concentra no desenvolvimento de ‘softwares’ que podem acessar dados e usá-los para aprender com eles.
O processo de aprendizagem começa com observações de dados de modo a procurar padrões e tomar boas decisões com base nos exemplos fornecidos. Desta forma, o objetivo principal é permitir que os computadores aprendam automaticamente sem intervenção humana.
Deep Leaning
Deep learning, ou aprendizado profundo, é um subconjunto do aprendizado de máquina, sendo essencialmente uma rede neural com três ou mais camadas. Essas redes neurais tentam simular o comportamento do cérebro humano – embora longe de corresponder à sua capacidade – permitindo que ele “aprenda” com uma abundância de dados. Apesar de uma rede neural com uma única camada ainda possa fazer previsões aproximadas, camadas ocultas adicionais podem ajudar a otimizar e refinar a precisão.
Assim, o aprendizado profundo conduz muitos aplicativos e serviços de IA que melhoram a automação, realizando tarefas analíticas e físicas sem intervenção humana. A tecnologia de aprendizagem profunda está por trás de produtos e serviços diários (como assistentes digitais, controles remotos de TV habilitados por voz e detecção de fraude de cartão de crédito), bem como tecnologias emergentes (como carros autônomos). [...].
Disponível em: https://icmcjunior.com.br/inteligencia-artificial/
Texto 01 (Para responder à questão)
O que é a Inteligência Artificial
Inteligência artificial (IA) é uma tecnologia computacional ou um conjunto de tecnologias como redes neurais artificiais, algoritmos e sistemas de aprendizado cujo objetivo é imitar capacidades mentais humanas, tais como: raciocínio, percepção de ambiente e capacidade de tomada de decisão.
A tecnologia é desenvolvida com o intuito de que máquinas possam resolver uma série de problemas, indo da grande complexidade da indústria ao corriqueiro cotidiano do homem moderno. Para isso, ela busca aprender com eles graças a uma sofisticada tecnologia de aprendizado, permitindo que a IA aprenda com um grande conjunto de dados e atue por conta própria.
Tecnologias por trás: Machine Learning
Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma aplicação de inteligência artificial que fornece ao computador a capacidade de aprender e melhorar automaticamente com a experiência, sem ser explicitamente programado. O aprendizado de máquina se concentra no desenvolvimento de ‘softwares’ que podem acessar dados e usá-los para aprender com eles.
O processo de aprendizagem começa com observações de dados de modo a procurar padrões e tomar boas decisões com base nos exemplos fornecidos. Desta forma, o objetivo principal é permitir que os computadores aprendam automaticamente sem intervenção humana.
Deep Leaning
Deep learning, ou aprendizado profundo, é um subconjunto do aprendizado de máquina, sendo essencialmente uma rede neural com três ou mais camadas. Essas redes neurais tentam simular o comportamento do cérebro humano – embora longe de corresponder à sua capacidade – permitindo que ele “aprenda” com uma abundância de dados. Apesar de uma rede neural com uma única camada ainda possa fazer previsões aproximadas, camadas ocultas adicionais podem ajudar a otimizar e refinar a precisão.
Assim, o aprendizado profundo conduz muitos aplicativos e serviços de IA que melhoram a automação, realizando tarefas analíticas e físicas sem intervenção humana. A tecnologia de aprendizagem profunda está por trás de produtos e serviços diários (como assistentes digitais, controles remotos de TV habilitados por voz e detecção de fraude de cartão de crédito), bem como tecnologias emergentes (como carros autônomos). [...].
Disponível em: https://icmcjunior.com.br/inteligencia-artificial/
Assinale a alternativa CORRETA, segundo o Texto 01.
Qual é o objetivo da inteligência artificial?
1. Lave bem com água e detergente.
2. Borrife álcool 70%.
3. Desmonte as partes móveis.
4. Remova os resíduos de todas as partes.
5. Deixe secar ao natural.
6. Faça o enxague removendo todo o detergente.
Assinale a alternativa que traz a sequência CORRETA do processo.
( ) As sobras devem ser armazenadas sem levar em consideração os cuidados desde o armazenamento até a distribuição dos alimentos.
( ) Os alimentos que foram para o prato de cada pessoa e voltaram são considerados restos e não devem ser reaproveitados.
( ) As sobras frias, desde que não tenha sido manipulada com as mãos ou em pratos de cada pessoa, podem ser refrigeradas para nova distribuição.
A ordem CORRETA de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo é?
1. O tratamento térmico deve garantir que todas as partes do alimento atinjam a temperatura de, no mínimo, 70ºC (setenta graus Celsius).
2. O descongelamento deve ser feito em condições de refrigeração à temperatura inferior a 5ºC (cinco graus Celsius) ou em forno microondas quando o alimento for submetido imediatamente à cocção.
3. Os alimentos que foram submetidos ao descongelamento e não foram utilizados, podem ser congelados novamente.
Assinale a alternativa que indica a(s) afirmativa(s) CORRETA(S).
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