questionei.comQuestões
Explore as questões disponíveis e prepare-se para seus estudos!
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: TCE-PADisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial
Em processamento de linguagem natural (Natural Language
Processing - NLP), é fundamental que sejam utilizadas técnicas
para representar palavras numericamente como vetores.
As representações numéricas são importantes para capturar
relações semânticas entre as palavras, permitindo, por exemplo,
processamentos para a detecção de similaridades entre palavras
e o desenvolvimento de chatbots.
Entre as técnicas de NLP para a representação numérica de
palavras destacam-se as seguintes:
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CNPQDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial
No que se refere a processamento de linguagem natural (PNL) e a deep learning, julgue o item subsecutivo.
PNL é um campo da ciência da computação que trata da interação entre computadores e linguagens humanas e tem por objetivo proporcionar aos computadores a capacidade de compreender e reproduzir a linguagem humana.
As técnicas de aprendizado supervisionado estão baseadas na
determinação de modelos capazes de otimizar o mapeamento
entre entradas e saídas de um conjunto de dados. Por vezes, o
processo de treinamento pode gerar modelos muito complexos
que “aprendem” o ruído existente nos conjuntos de dados,
caracterizando o fenômeno de sobreajuste ou overfitting.
Um método que pode ajudar a mitigar a ocorrência do overfitting
consiste em
I. dividir o conjunto de dados em k partes;
II. utilizar uma das partes para teste e as outras k-1 para
treinamento;
III. repetir o processo para cada uma das k partes do conjunto de
dados; e
IV. avaliar a média das métricas de performance para o modelo.
O método acima é chamado de
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANTTDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial
Julgue o próximo item, em relação a aprendizado supervisionado e não supervisionado.
A regressão logística é usada para fazer uma previsão sobre
uma variável categórica comparada a uma contínua; assim
como a regressão linear, a regressão logística também pode
ser usada para estimar o relacionamento entre uma variável
dependente e uma ou mais variáveis independentes.
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CAU-BRDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial | Sistemas de Informação
Julgue o item a seguir, relativos à inteligência artificial (IA).
Em machine learning, os sistemas podem usar aprendizado
do tipo supervisionado, não supervisionado, autônomo ou
gerenciado.
Ano: 2022Banca: FCCOrganização: TJ-CEDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial
A implantação de uma solução de machine leaming tipicamente passa por 5 fases. Na fase inicial, deve-se ter clareza quanto à
pergunta ou problema para o qual se busca uma solução e quanto às informações que serão utilizadas, sejam elas de propriedade do interessado ou a serem adquiridas no mercado. As outras fases são:
I Treinar o modelo ajustando os atributos, parâmetros de treinamento e algoritmos até que o modelo produza os resultados
desejados. A validação é realizada comparando-se as predições com os resultados reais.
II Monitorar os resultados das predições para verificar se o modelo continua generalizando. Se houver uma diminuição
significativa na capacidade de predição do modelo, este deve ser treinado novamente com novos dados ou até mesmo os
algoritmos, atributos e parâmetros de treinamento devem ser ajustados.
III Definir o objetivo do aprendizado de máquina, estruturar o modelo que será o responsável por realizar as predições e
adequar os dados para os algoritmos selecionados.
IV Verificar se o modelo generaliza. No caso de o modelo não generalizar, deve-se retornar para as fases anteriores ou até
mesmo para a fase inicial. Se generalizar, o modelo já pode seguir para a produção.
A ordem
sequencial correta das outras fases é:
Ano: 2022Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: PetrobrasDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial
Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).
O algoritmo de backpropagation consiste das fases de
propagação e de retro propagação: na primeira, as entradas
são passadas através da rede e as previsões de saída são
obtidas; na segunda, se calcula o termo de correção dos
pesos e, por conseguinte, a atualização dos pesos.
Ano: 2023Banca: FGVOrganização: TCE-ESDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial
Ao ser contratado por uma empresa da área de e-commerce, o
cientista de dados Pedro foi alocado a um importante projeto:
desenvolver um classificador para análise de sentimentos
considerando as opiniões emitidas no Twitter pelos clientes dessa
empresa. Para o início do trabalho, Pedro recebeu um pequeno
conjunto de dados de tweets parcialmente anotados, que foram
coletados da rede social por intermédio de uma API, usando
como palavras-chave na busca os nomes de diversas empresas de
e-commerce.
Como parte das escolhas de técnicas a serem utilizadas no
projeto, Pedro optou pelo uso de word embeddings, com o
objetivo de resolver o problema muito comum em
processamento de linguagem natural de:
Ano: 2025Banca: FGVOrganização: DPE-RODisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial
Em Inteligência Artificial existem diversos tipos de aprendizado
sendo que cada um possui características e aplicações.
Com relação aos tipos de aprendizado, analise os itens a seguir.
I. No aprendizado não supervisionado, o agente aprende a partir
de padrões na entrada, mesmo que nenhum feedback
explícito tenha sido fornecido anteriormente, sendo
empregadas como as técnicas mais comuns a regressão e a
classificação.
II. No aprendizado acelerado, o agente usa grandes modelos de
linguagens pré-existentes e aprende a partir de série de
contribuições de uma rede semântica composta por conceitos,
recompensas ou punições. Por exemplo, a falta de gorjeta no
final da viagem dá ao agente uma indicação de que fez algo
errado, cabe ao agente decidir quais das ações anteriores a
contribuição foram mais responsáveis por ele.
III. No aprendizado supervisionado, o agente observa e analisa
alguns pares de dados rotulados de entrada-saída como
exemplo e aprende uma função que faz o mapeamento da
entrada para a saída.
Está correto, o que se afirma em
Ano: 2023Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: DATAPREVDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial
Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina.
A técnica de agrupamento é um tipo de aprendizado não
supervisionado em que o algoritmo identifica padrões em um
conjunto de dados de entrada sem ter recebido qualquer
feedback prévio.
..