Questões de Inteligência Artificial e Automação (Noções de Informática)

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Inteligência Artificial (IA) é o campo da ciência da computação que desenvolve sistemas capazes de realizar tarefas que, normalmente, exigiriam inteligência humana. A IA se desdobra em diferentes áreas, sendo as mais conhecidas o aprendizado de máquina (machine learning), o aprendizado profundo (deep learning), o processamento de linguagem natural (PLN), a visão computacional e a robótica inteligente. Acerca desse assunto, julgue as frases abaixo.

I.O processamento de linguagem natural é a área responsável por utilizar redes neurais com múltiplas camadas para reconhecer padrões complexos, como rostos ou entonações de voz.
II.O aprendizado profundo é a área responsável pela interação entre humanos e máquinas por meio da linguagem, como acontece em tradutores automáticos ou em chatbots
III.A visão computacional permite que máquinas interpretem imagens ou vídeos, enquanto a robótica inteligente une sensores, IA e engenharia para que robôs atuem em ambientes reais de forma adaptativa.

Está(ão) CORRETA(S) a(s) seguinte(s) proposição(ões).

  • A Apenas I.
  • B Apenas II e III.
  • C Apenas I e II.
  • D Apenas II.
  • E Apenas III.

Considere a seguinte situação.
Um banco está testando um chatbot com IA para atendimento ao cliente.

O sistema:


Responde perguntas sobre saldos e extratos. Bloqueia transações suspeitas usando padrões de comportamento.


Todavia, em 12% dos casos, classifica erroneamente clientes como "fraudadores". Qual técnica de IA pode reduzir esse erro sem prejudicar a segurança?

  • A Desconsiderar dados históricos e basear-se apenas em regras estáticas.
  • B Implementar aprendizado por reforço com feedbacks dos falsos positivos.
  • C Remover totalmente a checagem automatizada, retornando a análise humana.
  • D Limitar o chatbot a respostas pré-gravadas sem interação contextual.
  • E Usar redes neurais convolucionais para processar imagens de assinaturas.

A inteligência artificial (IA) tem se popularizado nos últimos anos, influenciando diretamente diversos aspectos da vida cotidiana, popularizando assistentes virtuais, algoritmos de recomendação e ferramentas de geração de conteúdo. Entre as informações verdadeiras relacionadas a este tema, é correto dizer que:

  • A O uso da inteligência artificial em redes sociais tem reduzido completamente a disseminação de fake news, graças à sua precisão na checagem de fatos.
  • B Aplicações de IA em ambientes escolares ainda são ilegais no Brasil, por não estarem regulamentadas pelo Ministério da Educação (MEC).
  • C Ferramentas de IA, como assistentes virtuais e tradutores automáticos, vêm sendo incorporadas em dispositivos móveis, facilitando tarefas do cotidiano.
  • D Os algoritmos utilizados por plataformas de streaming, como Netflix e Spotify, não utilizam nenhum tipo de inteligência artificial para sugerir conteúdos aos usuários.
  • E A inteligência artificial é uma tecnologia exclusiva da área científica e não possui aplicações práticas no comércio ou nos serviços.

Considere a seguinte situação:
Uma equipe está desenvolvendo uma operação logística para integrar soluções de Inteligência Artificial à cadeia de suprimentos. O objetivo era aumentar a previsibilidade de demanda, otimizar rotas de entrega em tempo real e reduzir falhas humanas na análise de pedidos. Durante a análise do projeto, foi proposto o uso de três tecnologias distintas: redes neurais convolucionais (CNNs), algoritmos de reforço e modelos autoregressivos. Considerando os objetivos do projeto e os princípios técnicos da IA, qual combinação de aplicações é a mais adequada e coerente com as tecnologias mencionadas?

  • A Aplicar CNNs na previsão de demanda, modelos autoregressivos para mapear fluxos logísticos e algoritmos de reforço apenas para controle de estoque baseado em RFID.
  • B Utilizar CNNs para classificar tipos de clientes, algoritmos de reforço para análise de feedbacks e modelos autoregressivos para compressão de dados logísticos.
  • C Adotar CNNs para traduzir pedidos em linguagem natural, algoritmos de reforço para automatizar contratos com fornecedores e modelos autoregressivos para gerar relatórios gerenciais.
  • D Utilizar algoritmos de reforço para a otimização dinâmica das rotas com base em condições variáveis, modelos autoregressivos para previsão de demanda com base em séries temporais de vendas e CNNs para análise de imagens de carga, detectando avarias.
  • E Empregar algoritmos de reforço para prever demanda com base em sazonalidade, CNNs para processar dados de GPS e modelos autoregressivos para detectar produtos com maior índice de avaria.

Esse tipo de sistema tem como característica principal em que o conhecimento específico como requisito indispensável na resolução de problemas complexos. Marque a alternativa CORRETA que corresponde ao sistema descrito.

  • A Sistema Baseado em Conhecimento.
  • B Sistemas de Monitoração.
  • C Sistema de Virtualização.
  • D Sistemas de interpretação e diagnóstico.
  • E Sistema de Armazenamento em Nuvem.