Inteligência Artificial e Tecnologias Avançadas

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<p>1. O Sistema Paraná Inteligência Artificial (PIA) é uma iniciativa do Governo do Estado do Paraná,</p><p>no Brasil, que visa promover o uso da inteligência artificial para melhorar os serviços públicos,</p><p>aumentar a eficiência governamental e impulsionar o desenvolvimento econômico. O PIA busca</p><p>aplicar tecnologias de IA em diversas áreas, como saúde, segurança pública, educação, gestão</p><p>ambiental e administração pública. Sobre Inteligência Artificial é correto afirmar que:</p><p>*a) inteligência artificial (IA) como ferramenta de perguntas e respostas aproveita o poder das redes</p><p>neurais e outras técnicas de aprendizado de máquina para criar sistemas capazes de compreender</p><p>e responder a perguntas de maneira semelhante aos seres humanos.*</p><p>b) redes neurais são como o cérebro humano pois são inspiradas na estrutura do cérebro humano,</p><p>podem aprender tudo sozinhas e sempre produzem resultados precisos.</p><p>c) chatbots podem resolver qualquer tipo de problema e lidar com solicitações complexas, mesmo</p><p>situações fora de seu escopo de treinamento e substituirão completamente o atendimento humano.</p><p>d) a inteligência artificial pode desempenhar um papel importante na automação do envio de</p><p>mensagens via e-mail, porém apenas grandes empresas podem se beneficiar da IA no envio de e-</p><p>mails pois automatizar tudo é sempre a melhor opção.</p><p>e) O SINESP Cidadão faz uso direto e exclusivo de inteligência artificial (IA) em seu funcionamento</p><p>básico, sendo uma plataforma que fornece informações sobre veículos e ocorrências policiais, e</p><p>suas consultas são realizadas com base em dados registrados pelos órgãos de segurança pública.</p><p>2. Assinale a alternativa correspondente a tecnologias avançadas aprofundadas de maneira</p><p>independente como um tipo de mecanismo artificial sendo utilizado para aprimoramento de práticas</p><p>organizacionais por meio da análise de dados.</p><p>a) Alavancagem assistida.</p><p>b) Downsizing.</p><p>*c) Deep Learning*</p><p>d) Matriz de computação.</p><p>e) Sistema de verticalização artificial.</p><p>3. Assinale a opção que indica uma técnica que não é considerada como de aprendizagem</p><p>profunda.</p><p>a) difusão estável</p><p>b) redes neurais convolucionais</p><p>*c) máquina de vetores de suporte*</p><p>d) memória longa de curto prazo</p><p>e)transformers</p><p>4. A respeito de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e processamento de</p><p>linguagem natural, julgue o item a seguir :</p><p>As redes neurais artificiais são um subconjunto de machine learning, estão no cerne dos algoritmos</p><p>de deep learning e são compostas por camadas de um nó, contendo uma camada de entrada, uma</p><p>ou mais camadas ocultas e uma camada de saída.</p><p>certa</p><p>*errada*</p><p>5. A respeito de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e processamento de</p><p>linguagem natural, julgue o item a seguir.</p><p>As redes neurais convolucionais distinguem-se das demais redes neurais por seu desempenho</p><p>superior, tendo suas entradas três tipos principais de camadas: convolucional, de agrupamento e</p><p>totalmente conectada</p><p>*certa*</p><p>errada</p><p>6. A respeito de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e processamento de</p><p>linguagem natural, julgue o item a seguir.</p><p>Umas das principais diferenças entre o backpropagation e o SGD (stochastic gradient descent) é a</p><p>forma como os pesos são atualizados, visto que o SGD utiliza o gradiente calculado para todos os</p><p>dados de treinamento, ao passo que o backpropagation usa o gradiente calculado apenas para um</p><p>mini-batch de dados de treinamento.</p><p>certa</p><p>*errada*</p><p>7. No que se refere a deep learning e mineração de dados, julgue o item subsecutivo.</p><p>As redes neurais de deep learning, ou redes neurais artificiais, tentam imitar o cérebro humano por</p><p>meio de uma combinação de entradas de dados, pesos e viés; esses elementos trabalham juntos</p><p>para reconhecer, classificar e descrever com precisão os objetos dentro dos dados</p><p>*certa*</p><p>errada</p><p>8. Assinale a opção que indica uma técnica que não é considerada como de aprendizagem</p><p>profunda</p><p>a) difusão estável</p><p>b) redes neurais convolucionais</p><p>*c) máquina de vetores de suporte*</p><p>d) memória longa de curto prazo</p><p>e) transformers</p><p>9. O modelo transformer tem revolucionado a área de inteligência artificial (IA), permitindo uma</p><p>mudança de paradigma em como a IA pode ser utilizada pela humanidade. Recentemente, a</p><p>comunidade científica considerou o modelo transformer, seja para textos ou imagens, como um</p><p>modelo de fundação (foundation model). Em relação ao modelo em questão, assinale a opção</p><p>correta</p><p>a) Modelos transformers não são capazes de realizar reconhecimento de entidades nomeadas em</p><p>textos.</p><p>b) Modelos transformers não são capazes de realizar a tarefa de resposta a perguntas feitas por</p><p>texto.</p><p>c) O modelo transformer consiste em uma rede neural residual.</p><p>d) A principal característica do modelo transformer é a ausência da camada de atenção.</p><p>*e) No processamento de linguagem natural, modelos transformers são utilizados para realizar</p><p>tarefas tipo sequence-to-sequence (seq2seq) em textos.*</p><p>10. As redes neurais artificiais (RNA) são técnicas computacionais que, a partir de um modelo</p><p>matemático inspirado na estrutura neural de seres inteligentes, adquirem conhecimento por meio da</p><p>experiência. Em relação às RNA, assinale a opção correta.</p><p>*a) No processo de aprendizado das RNA, pode ser utilizado o paradigma de aprendizado por</p><p>reforço.*</p><p>b) O algoritmo de backpropagation é empregado nas RNA no processo de redução do espaço de</p><p>variáveis de saída</p><p>c) O modelo proposto por McCullock e Pitts na primeira metade do século XX não faz uso de uma</p><p>função de ativação</p><p>d) As RNA não possuem camada de saída.</p><p>e) Minsky e Papert analisaram matematicamente o perceptron e demostraram que redes de uma</p><p>camada são capazes de solucionar problemas que não sejam linearmente separáveis.</p><p>11. Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).</p><p>As funções de ativação são elementos importantes nas redes neurais artificiais; essas funções</p><p>introduzem componente não linear nas redes neurais, fazendo que elas possam aprender mais do</p><p>que relações lineares entre as variáveis dependentes e independentes, tornando-as capazes de</p><p>modelar também relações não lineares.</p><p>*certa*</p><p>errada</p><p>12. No processo de otimização de redes neurais artificiais, diferentes métodos e técnicas são</p><p>utilizados para determinar os melhores parâmetros do aprendizado. Para reduzir o overfitting, uma</p><p>das técnicas amplamente utilizadas é a regularização, que apresenta como características:</p><p>a) adição de um termo que maximiza a função de custo e menor generalização.</p><p>*b) redução dos pesos e maior resistência a ruídos no treinamento.*</p><p>c) aumento dos pesos e maior generalização por redução dos vieses.</p><p>d) redução dos pesos e menor generalização no aprendizado.</p><p>13. A respeito de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e processamento de</p><p>linguagem natural, julgue o item a seguir.</p><p>Para permitir que computadores processem a linguagem humana na forma de dados de texto, ou</p><p>de voz, entendendo seu significado integral, o processamento de linguagem natural combina</p><p>linguística computacional, modelagem com base em regras da linguagem humana, com modelos</p><p>estatísticos, de machine learning e de deep learning</p><p>*certa*</p><p>errada</p><p>14. As redes neurais artificiais (Artificial Neural Networks - ANN) constituem um grupo de algoritmos</p><p>inspirados nas funções dos neurônios no cérebro humano. Diversas arquiteturas de redes neurais</p><p>são utilizadas para diferentes problemas, conforme suas funcionalidades. Existe uma arquitetura de</p><p>rede neural específica, especialmente apropriada ao reconhecimento de padrões de imagens e</p><p>vídeos, por possuir as seguintes propriedades:</p><p>As informações fluem apenas em uma direção;</p><p>As informações são propagadas em diferentes camadas neurais que filtram características (isto é,</p><p>as features);</p><p>As informações são propagadas em diferentes camadas que reduzem sua dimensionalidade;</p><p>Das opções a seguir, as redes que mais aderem às propriedades listadas acima são as redes ;</p><p>a) de alimentação direta (feedforward).</p><p>b) recorrentes.</p><p>*c) convolucionais.*</p><p>d) generativas adversárias</p><p>(GANs).</p><p>de Hopfield</p><p>15. Com relação a sistemas computacionais aplicados às ciências da vida, julgue o item seguinte.</p><p>Redes neurais artificiais foram inicialmente inspiradas no potencial de ação de células nervosas,</p><p>que são ativadas a partir dos estímulos que chegam aos dendritos (entradas) e são influenciados</p><p>pela força das conexões (sinapses), antes de serem processados por essas células, gerando</p><p>estímulos nas saídas (axônios).</p><p>*certa*</p><p>errada</p><p>16. Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).</p><p>Uma rede neural convolucional é composta por camadas convolucionais, unidades de</p><p>processamento não linear e camadas de subamostragem (pooling); ela possui como característica a</p><p>habilidade em explorar correlações temporais e espaciais nos dados</p><p>*certa*</p><p>errada</p><p>17. Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).</p><p>Em RNA formada unicamente de perceptron, uma pequena alteração nos pesos de um único</p><p>perceptron na rede pode ocasionar grandes mudanças na saída desse perceptron; mesmo com a</p><p>inserção das funções de ativação, não é possível controlar o nível da mudança, por isso, essas</p><p>redes são voltadas para a resolução de problemas específicos, tais como regressão e previsão de</p><p>séries temporais</p><p>certa</p><p>*errada*</p><p>18. Analise as afirmativas a seguir referentes à Mineração de Dados.</p><p>I. Cada método de mineração de dados requer diferentes necessidades de pré-processamento. Tais</p><p>necessidades variam em função do aspecto extensional da base de dados em que o método será</p><p>utilizado.</p><p>II. Os métodos de Knowledge Discovery in Databases (KDD), sendo os métodos de Mineração de</p><p>Dados um caso particular, podem ser considerados operadores definidos a partir de pré-condições</p><p>e efeitos.</p><p>III. Diversos modelos de Redes Neurais Artificiais podem ser utilizados na implementação de</p><p>métodos de Mineração de Dados.</p><p>a) Apenas as afirmativas I e II estão corretas.</p><p>b) Apenas as afirmativas I e III estão corretas</p><p>d) Apenas as afirmativas II e III estão corretas</p><p>*e) Todas as afirmativas estão corretas.*</p><p>19 . Durante uma pesquisa, foi necessário realizar a contagem de edifícios em uma determinada</p><p>região. Para atingir este objetivo, decidiu-se empregar técnicas de classificação de imagens.</p><p>Considerando as características dessas técnicas, analise as afirmativas a seguir:</p><p>I. Classificadores supervisionados necessitam de um conjunto de treinamento previamente</p><p>classificado, enquanto classificadores não supervisionados podem ser aplicados diretamente ao</p><p>conjunto de imagens.</p><p>II. Redes neurais artificiais que utilizam técnicas como deep learning são classificadores não</p><p>supervisionados, tendo em vista sua capacidade de aprender sozinhas.</p><p>III. Independentemente do tipo de classificação, é necessário dividir o conjunto de treinamento em</p><p>pelo menos dois, um para treinar o classificador e outro para testá-lo.</p><p>a) I, apenas.</p><p>b) II, apenas.</p><p>c) III, apenas</p><p>*d) I e III, apenas.*</p><p>e) II e III, apenas.</p><p>20. As Redes neurais artificiais são elementos fundamentais para o uso de técnicas de aprendizado</p><p>de máquina. São constituídas por camadas de unidades de processamento, chamadas de</p><p>neurônios e apresentam vários modelos de redes. Nesse contexto avalie os itens a seguir:</p><p>I . Redes de Propagação Direta (Feedforward) Nestas redes, os sinais fluem apenas em uma</p><p>direção, da entrada para a saída, exceto durante o treinamento. Elas são as redes neurais mais</p><p>simples e comuns;</p><p>II. Redes Neurais Recorrentes (RNNs) . As RNNs possuem realimentação, ou seja, suas saídas</p><p>podem ser direcionadas de volta para as entradas, formando um loop. Isso permite que elas</p><p>processem sequências de dados e memorizem informações anteriores;</p><p>III. Redes Auto-Organizáveis de Kohonen. Essas redes são treinadas por aprendizado não</p><p>supervisionado e são utilizadas para criar clusters dos dados de entrada. Elas se auto-organizam</p><p>para encontrar padrões no conjunto de dados;</p><p>IV. Redes de Funções de Base Radial (RBF). Usadas para aproximar funções contínuas a partir de</p><p>combinações lineares de funções Gaussianas. São especialmente úteis para problemas de</p><p>regressão e classificação.</p><p>Em seguida é correto o que se afirmar em :</p><p>a) I e II, apenas</p><p>b) I e III, apenas</p><p>c) II e IV, apenas</p><p>d) I, II e III, apenas</p><p>*e) I, II, III, IV.*</p><p>21. ‘Volta’ de Elis Regina em vídeo gera espanto e debate; entenda onda de uso de IA com</p><p>cantores mortos</p><p>Comercial em que cantora aparece em dueto com Maria Rita gerou críticas e elogios nas redes</p><p>sociais; ‘Estadão’ já adiantou discussão com criadores e especialistas sobre recriação de voz e</p><p>imagem de artistas que já morreram. A Inteligência Artificial – IA mostra, a cada dia, que é possível</p><p>fazer mais do que se imaginava. Um comercial que trouxe a cantora Elis Regina fazendo um dueto</p><p>ao lado da filha, Maria Rita, tomou conta das redes sociais. Enquanto a publicidade emocionou</p><p>alguns, outros passaram a discutir o limite da utilização da voz e da imagem de artistas que já</p><p>morreram.</p><p>(Disponível em: https://www.terra.com.br/diversao/musica/volta-de-elis-regina-em-video-</p><p>gera-espanto-e-debate-entenda-onda-de-uso-de-ia-comcantores-mortos.)</p><p>Sem considerar as questões legais e éticas, assinale, a seguir, tecnologia utilizada na</p><p>recriação da imagem e da voz da cantora em questão.</p><p>*a) Deepfake, concepção de uma junção de técnicas que sintetiza imagens e sons por meio de IA.*</p><p>b) Chatbot, juntamente com o Blip, cria o humano e o automatizado em suas principais</p><p>características</p><p>c) Machine Learning, ou seja, uma subcategoria da IA que permite mais precisão nas aplicações de</p><p>software.</p><p>d) Photoshop, que já existia; contudo, foi incrementado com as novas tecnologias da IA e outros</p><p>mecanismos.</p>