Av2 - Fundamentos da Inteligência Artificial

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Av2 - Fundamentos da lnteligencia Artificial 
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Situa�ao: Confirmado 
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1) A rede neural Perceptron multicamadas (MLP) e um dos modelos neurais mais conhecidos e utilizados.
lsto pode estar associado com o fato de se diferirem do Perceptron simples, sendo capaz de resolver
problemas cujos padroes nao sao linearmente separaveis.
De acordo com os elementos da rede neural MLP, fa�a a associa�ao dos termos contidos na coluna A com 
suas respectivas defini�oes, apresentadas na coluna B. 
COLUNAA 
I. Camada de entrada
II. Camada de safda
Ill. Camada interna 
COLUNA B 
1. Neuronios responsaveis pela gera�ao do resultado da rede neural, ap6s os
dados terem sido devidamente processados pelos neuronios ocultos.
2. Responsavel para decidir se um neuronio vai ser ativado ou nao.
3. Unidades nao-computacional responsaveis pela passagem de informa�ao
fornecida a rede para os neuronios das camadas seguintes.
4. Dissemina�ao do erro obtido a partir dos neuronios de safda que circula no
IV. Retropropaga�ao do erro
sentido inverso ao fluxo de informa�oes.
V. Fun�ao de ativa�ao 5. Responsavel pelo processamento nao-linear das informa�oes de entrada.
Assinale a alternativa que apresenta a associa�ao CORRETA entre as colunas. 
Alternativas: 
a) 
I - 1, II - 2, Ill - 3, IV - 4, V - 5. 
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b) I -2, II -1, Ill -3, IV-4, V-5.
c) I -3, II -5, Ill -2, IV-4, V -1.
d) I -1, II -3, Ill -5, IV -4, V -2.
e) I -3, II -1, Ill -5, IV-4, V-2.1 � 1 Alternativa assinalada I
2) As redes neurais convolucionais tern sido algumas das inova�oes mais influentes no campo da visao
computacional. Uma serie de empresas tern usado o aprendizado profundo no centre de seus servi�os. 0
Facebook usa redes neurais para seus algoritmos de marca�ao automatica, Google para pesquisa de fotos,
Amazon para recomenda�oes de produtos, Pinterest para personaliza�ao de feeds domesticos e lnstagram
para infraestrutura de pesquisa.
As redes convolucionais passaram a ganhar mais protagonismo ap6s um modelo de CNN veneer o desafio 
LSVRC-2012 da lmageNet, a "olimpfada" da Visao Computacional. Assinale a alternativa que apresenta o 
name dessa rede. 
Alternativas: 
a) LeNet-5
b) AlexNet I � I Alternativa assinalada I
c) GoogleNet
d) R-CNN
e) VGGNet
3) O reconhecimento automatico de fala (ASR, do ingles Automatic Speech Recognition) refere-se a tarefa
de reconhecer a fala humana e traduzi-la em texto. Este campo de pesquisa ganhou muito foco nas ultimas
decadas. E uma importante area de pesquisa para a comunica�ao homem-maquina.
Considerando a escolha de um modelo de rede neural para um sistema de reconhecimento de voz, avalie as 
seguintes asser�oes e a rela�ao proposta entre elas. 
I. Am bas as redes rasas e profundas sao capazes de se encaixar em qualquer fun�ao, mas as redes rasas sao
preferidas hoje as redes profundas.
PORQUE 
II. Redes rasas requerem muitos para metros, ao contrario de redes profundas que podem ajustar fun�oes
mesmo com um numero limitado de parametros par causa de varias camadas.
A respeito dessas asser�6es, assinale a alternativa correta. 
Alternativas: 
a) As asser�oes I e II sao proposi�oes verdadeiras, mas a II nao justifica a I.
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b) As asser�oes I e II sao proposi�oes verdadeiras e a II justifica a I.
c) A asser�ao I e uma proposi�ao verdadeira e a II, falsa.
d) A asser�ao I e uma proposi�ao falsa e a 11, verdadeira.I .; I A lternat iva as s inalada I
e) As asser�oes I e II sao proposi�oes falsas.
4) Em sistema de computa�ao, geralmente, nao e necessario desenvolver uma aplica�ao do "zero". Ou seja,
existem meios que facilitam e aceleram a cria�ao de um software. No campo de lnteligencia Artificial nao e
diferentes, pois existem bibliotecas e frameworks que nos ajudam em diversas tarefas. Considere as
seguintes afirma�oes retirada do Brasil Code:
"Scikit learn (https:llscikit-learn.orglstablel) e uma biblioteca Python muito poderosa para machine learning 
(aprendizado de maquina) que e usada principalmente na construrao de mode/as." 
"O Keras serve coma uma interface e fornece um alto nfvel de abstrarao, o que facilita a configurarao de 
redes neurais, independentemente da estrutura em que esta instalada." 
Considerando seus conhecimentos sabre o assunto, o texto base e as afirma�oes do Brasil Code, podemos 
afirmar que um frameworke essencial para a constru�ao de um metodo inteligente, pois: 
Alternativas: 
Permite acelerar a constru�ao de software ou hardware embarcado usando modelo neurais, sem a 
a) preocupa�ao de empregar interfaces de alto nfvel coma o Keras. Alem disso, o Scikit learn (https:llscikit­
/earn.orglstablel) e uma excelente escolha para os iniciantes.
b) Um framework de lnteligencia Artificial ajuda no levantamento dos requisitos funcionais e nao
funcionais, alem de permitir o acompanhamento das etapas de desenvolvimento da aplica�ao.
Um framework e uma cole�ao de c6digos que fornecem uma estrutura de
desenvolvimento para uma aplica�ao, ou seja, e um modelo repleto de
c) ferramentas. Issa permite acelerar a constru�ao de um modelo, alem de fornecerl�.;�,�A- lt_e_rn-at- iv-a -as- s -in-al-ad- a�I
a abstra�ao necessaria para o programador, que nao precisa construir todos os
metodos.
Aplica�oes inteligentes demandam a utiliza�ao de frameworks capazes de radar sabre Unidades Graficas
d) de Processamento (GPU). Exatamente o caso do Pytorch, que opera atraves de GPU. Alem disso, sem
esse incremento computacional nao seria possfvel construir nenhum modelo neural.
e) Frameworks coma o NumPy e Pandas permitem a constru�ao de modelos profundos atraves do
conceitos de camadas, o que torna essas bibliotecas de extrema importancia.
5) A lnteligencia Artificial (IA) e um ramo cientffico que ganhou muito destaque nos ultimas anos e os
produtos derivados desta tecnologia estao come�ando a invadir o mercado. Embora a ideia nao seja
recente, foi nos ultimas 1 O a nos que IA avan�ou consideravelmente, isso aconteceu devido a inven�ao de
novas algoritmos do genera e gra�as as Unidades Graficas de Processamento. Outro ponto importante que
esta assegurando a evolu�ao rapida do tema e a sua relevancia para os neg6cios e industria 4.0, levando
esse aspecto em considera�ao a revista Flai faz o seguinte comentario e traz a Figura 1:
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''Assim, quern aprender e explorar essa tecnologia, capaz de aumentar a capacidade produtiva e reduzir
os custos dos neg6cios, pode se tomar um profissional requisitado no mercado de traba/ho."
Figura 1: Setores onde a lnteligencia Artificial e aplicada 
�Setores que estao empregando IA 
Fonte: FLAI. Como a lnteligencia Artificial esta transformando os Neg6cios. 2020. Disponfvel em: 
https://www. fla i .com. br /ju scud i Ii oleo mo-a-i ntel igencia-a rtificia I-esta-tra nsforma n do-os-negocios/. Acessad o
em 1 0 dez. 2022. 
Considerando o contexto do enunciado, a Figura 1 e a afirmar;:ao da revista Flai, assinale a alternativa 
correta. 
Alternativas: 
a) O profissional de Tecnologia da lnformar;:ao nao ira se beneficiar da IA, pois ela visa substituir a mao de
obra em tarefas repetitivas e de risco e isso pode levar a uma diminuir;:ao da oferta de emprego.
Dentre as diversas aplicar;:6es da Visao Computacional podemos citar o uso de chatbots, cuja ideia
b) remonta dos anos 50 e desde entao evoluiu bastante. Alem disso, podemos usar a Visao Computacional
para reconhecer pad roes em imagens e detectar algum tipo de fraude.
A industria 4.0 ira cada vez mais se beneficiar das tecnicas de Visao
C) Computacional, pois a automatizar;:ao de processos e a integrar;:ao dos dispositivos I I Al . . 1 d I . � .. ternat1va ass1na a a . 
com sistemas capazes de "enxergar" o mundo ira trazer uma vantagem ...__....,._ ______ __, 
competitiva paras empresas. Um exemplo e a detecr;:ao de defeitos em per;:as. 
Ja existe uma demanda por profissionais de IA e o mercado procura pessoascom um perfil te6rico, ja 
d) que esses cientistas ainda usam uma base s6Iida que foi fundamentada nos anos 50. Alem disso,
problemas complexos como o monitoramento de saude s6 pode ser alcanr;:ado por profissionais
experientes.
As Unidades Graficas de Processamento sao particularmente interessantes em problemas de Visao
e) Computacional, pois alem de acelerar a computar;:ao, sao capazes de trabalhar com imagens de forma
eficiente e, por isso, a maioria dos frameworks s6 usam este tipo de processamento.
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