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10 exercícios de Inteligência Artificial resolvidos com gabarito e explicações detalhadas!
Sua jornada e evolução de aprendizado em IA começa aqui: exercícios com soluções! Supere desafios!
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#Índice
No contexto do Processamento de Linguagem Natural, assinale a opção que apresenta o principal objetivo da stemização e sua diferença em relação à lematização.
Python se estabeleceu como uma das principais linguagens de programação para o desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial por causa da sua simplicidade e por causa da vasta gama de bibliotecas e frameworks voltados para IA. Dentre as mais famosas frameworks e libs em Python, podemos citar: NumPy, Scikit-Learn, Pandas, TensorFlow, Keras, etc.
No contexto da IA geracional, representada pelo ChatGPT e modelos similares, surge um desafio crítico relacionado ao viés.
Em relação ao significado do termo “biased AI” (IA enviesada) na IA geracional, assinale a afirmativa correta.
Temas relacionados ao aprendizado de máquina são recorrentes nas mídias, nos estudos e no interesse geral da sociedade. Mas este estudo requer habilidades matemáticas de quem o pratica, principalmente a área de métodos quantitativos. Dentro do aprendizado de máquina temos algumas formas de lidar. Estas formas podem ser definidas como:
( ) Aprendizado Supervisionado. ( ) Aprendizado pontual. ( ) Aprendizado por reforço.
Analise as afirmativas acima e dê valores Verdadeiro (V) ou Falso (F) e assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.
É um tipo de regressão utilizada em aprendizado de máquina que estima a probabilidade de ocorrência de um evento, como um “voto”, e com base em um determinado conjunto de dados de variáveis independentes. O resultado esperado é apenas uma probabilidade de ocorrer, sendo a variável dependente é limitada entre 0 e 1. Neste tipo de regressão, temos a probabilidade de sucesso dividida pela probabilidade de falha. Isso também é comumente conhecido como "log odds", ou logaritmo natural de probabilidades. O texto trata de:
Analise as afirmativas abaixo e dê valores Verdadeiro (V) ou Falso (F) em relação as afirmativas que tratam de algoritmos de ML (Machine Learning)
( ) KNN (K vizinhos mais próximos)
( ) SVM (Support Vector Machine)
( ) Floresta aleatória
( ) Gradiente relacional
( ) Árvore e decisão
( ) K-Means
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.
Várias técnicas em ML (Machine Learning) são utilizadas. Todas possuem um melhor tratamento de dados do que outra, dependendo no que se está trabalhando. No caso da técnica com modelos contextualizados de linguagem baseados em tokens, temos uma que implementa um algoritmo utilizado no processamento de linguagem natural e na recuperação de informações. Esta técnica combina a frequência de uma determinada palavra em um texto com a frequência inversa da mesma palavra em outros documentos. Essa técnica é conhecida por:
João está trabalhando em um projeto de reconhecimento de animais por imagens, em que o conjunto de dados possui um atributo como rótulo, o qual indica o nome do animal retratado, como "cachorro", "gato", "pássaro" e "peixe".
Para treinar o modelo de reconhecimento de imagens de animais, a tarefa de aprendizado supervisionado que João deverá utilizar é:
Joselito é um desenvolvedor especializado em inteligência artificial e trabalha para uma renomada indústria.
Recentemente, ele finalizou o treinamento de um modelo de visão computacional, cujo objetivo é identificar se os colaboradores estão utilizando capacetes enquanto circulam pelo chão de fábrica, visando a assegurar o cumprimento das normas de segurança. Durante a apresentação do projeto para a equipe de liderança, o modelo demonstrou alta acurácia na maioria das situações.
Entretanto, houve um padrão atípico de erro: o chefe de Joselito, que é calvo, foi consistentemente identificado pelo modelo como estando de capacete, ainda que estivesse sem capacete.
Com base nessas informações, assinale a opção que indica a causa mais provável do comportamento anômalo observado no modelo de Joselito.
Analise a rede neural da imagem abaixo exibida a seguir.
Sobre essa rede, analise as afirmativas a seguir.
I. Não possui camadas intermediárias (hidden layers).
II. Admite três sinais de entrada (input units) além do intercept term.
III. É apropriada para aplicações de deep learning.
Está correto o que se afirma em
São tipos válidos de aprendizagem de máquina:
1. Aprendizado supervisionado
2. Aprendizado não supervisionado
3. Aprendizado estruturado
4. Aprendizado não estruturado
5. Aprendizagem por reforço
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.