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Simulado Inteligencia Artificial | CONCURSO

Simulado Inteligencia Artificial

Simulado Inteligencia Artificial

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Este Simulado Inteligencia Artificial foi elaborado da seguinte forma:

  • Categoria: Concurso
  • Instituição: Diversas
  • Cargo: Diversos
  • Matéria: Inteligencia Artificial
  • Assuntos do Simulado: Diversos
  • Banca Organizadora: Diversas
  • Quantidade de Questões: 5
  • Tempo do Simulado: 15 minutos

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REGRA DO SIMULADO

Para realizar este simulado, que é gratuito, você apenas precisara criar no botão Iniciar logo abaixo e realizar um breve cadastro (apenas apelido e e-mail) para que assim você possa participar do Ranking do Simulado.

 

Por falar em Ranking, todos os nossos simulados contém um ranking, assim você saberá como esta indo em seus estudos e ainda poderá comparar sua nota com a dos seus concorrentes.

 

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Questões Inteligencia Artificial

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Boa sorte e Bons Estudos,

ConcursosAZ - Aprovando de A a Z


#248284
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Inteligencia Artificial
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(1,0) 1 - 

No contexto das redes neurais, é comum o uso da função sigmoid no papel de função de ativação. Assinale a definição correta dessa função na referida aplicação.

  • a)
  • b)
  • c)
  • d)
  • e)
#248285
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Inteligencia Artificial
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(1,0) 2 - 

Affordance é um conceito básico ligado ao estudo das interações humano-computador e suas interfaces. Affordance é um conceito originado na:

  • a) sociologia e diz respeito à baixa qualidade exibida pelos atuais sistemas baseados em código aberto cuja interfaces e interações não são fáceis de manejar e executar mesmo pelos usuários especialistas;
  • b) psicologia e diz respeito ao conjunto de características dos objetos de interface que determinam ou sugerem ao usuário de um sistema quais tipos de ações/usos se podem fazer com os objetos;
  • c) área de engenharia de software e apregoa que sua adoção por parte dos usuários é fundamental para definir a aceitabilidade, usabilidade e corretude de um sistema rico em interfaces gráficas;
  • d) área de engenharia semiótica e descreve como o desenvolvedor deverá projetar interfaces gráficas fáceis de utilizar mesmo dentro os usuários portadores de necessidades especiais;
  • e) área de engenharia de software e lista o conjunto das melhores práticas para o projeto e desenvolvimento de interfaces gráficas de sistemas que irão executar em dispositivos móveis ubíquos.
#248286
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Inteligencia Artificial
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(1,0) 3 - 

Quanto à avaliação de modelos preditivos, assinale a opção correta.

  • a) A taxa de acerto da métrica de classificação é o complemento da taxa de erro; valores próximos de 0 são considerados melhores.
  • b) O gráfico ROC é tridimensional, plotado em um espaço chamado de espaço ROC, com eixos X, Y e Z.
  • c) As duas medidas de erro mais comumente utilizadas na métrica de regressão são o potencial erro definido e a distância média, sempre utilizando números negativos.
  • d) Nas métricas de classificação, a taxa de erro varia entre 0 e 1, sendo os valores próximos ao extremo 0 melhores.
  • e) Uma forma de avaliar classificadores em problemas complexos, ou seja, que possuem mais de duas classes, é com o uso das curvas ROC (Receiving Operating Characteristics).
#248287
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(1,0) 4 - 

Acerca de modelos preditivos e descritivos, assinale a opção correta.

  • a) Com um modelo não supervisionado consegue-se construir um estimador a partir de exemplos rotulados.
  • b) Um modelo supervisionado refere-se à identificação de informações relevantes nos dados sem a presença de um elemento externo para orientar o aprendizado.
  • c) Com o uso de técnicas do modelo não supervisionado, consegue-se prever com exatidão o resultado de uma eleição utilizando pesquisas como parâmetro.
  • d) A análise de agrupamento pertence ao paradigma de aprendizado não supervisionado, em que o aprendizado é dirigido aos dados, não requerendo conhecimento prévio sobre as suas classes ou categorias.
  • e) Tendo como objetivo encontrar padrões ou tendências para auxiliar o entendimento dos dados, deve-se usar técnicas do modelo supervisionado.
#248288
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(1,0) 5 - 

Com relação aos conceitos de aprendizado de máquina, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.
I. Os três principais paradigmas de aprendizado de máquina são os de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por inteligência profunda.
II. os algoritmos de classificação e clusterização estão correlacionados com paradigma de aprendizado supervisionado.
III. os algoritmos de support vector machines e randon forest são paradigmas do aprendizado de inteligência profunda.
As afirmativas são, respectivamente,

  • a) V, V e V.
  • b) V, V e F.
  • c) V, F e V.
  • d) F, V e V.
  • e) F, F e F.