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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FAU-UNICENTRO
Orgão: Pref. Terra Roxa-PR
I - Utiliza algoritmos de aprendizado de máquina (ML) para analisar e agrupar conjuntos de dados sem rótulos.
II - É um sistema de armazenamento centralizado que consolida grandes volumes de dados.
III - É uma interface de programação de aplicações.
IV - Ele é otimizado para análise, relatórios e inteligência de negócios (BI).
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FAU-UNICENTRO
Orgão: Pref. Terra Roxa-PR
I - Utiliza algoritmos de aprendizado de máquina (ML) para analisar e agrupar conjuntos de dados sem rótulos.
II - Esses algoritmos não funcionam sem intervenção humana.
III - Esses algoritmos descobrem padrões ocultos ou agrupamentos de dados sem a necessidade de intervenção humana.
IV - Armazenam grandes volumes de dados.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: Talent
Orgão: Câm. São José Rio Pardo-SP
A partir dos conceitos fundamentais de Inteligência Artificial (IA), é correto afirmar que:
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Um estatístico acredita que existe uma relação entre as variáveis quantitativas X e Y. Para verificar essa informação, ele fez o seguinte programa em R:
x<-c(15,20,30,25,38,36,18,23,10,22,35,33,12,28,25)
y<-c(1.57,1.56,1.63,1.60,1.65,1.64,1.58,1.59,1.58,
1.57,1.63,1.61,1.57,1.63,1.57)
plot(x,y)
cor.test(x,y)
summary(regressao<- lm(y~x))
plot(regressao)
É correto afirmar que as linhas de programa fornecem, respectivamente, os seguintes resultados:
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Um estatístico observou, por meio do diagrama de dispersão, uma correlação entre as variáveis x e y. Assim, ele decidiu fazer uma análise de regressão, e o resultado fornecido pelo software R está descrito a seguir:
Call:
lm(formula = y ~ x)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.026263 -0.013235 0.003259 0.011526 0.025570
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 1.5265409 0.0137708 110.85 < 2e-16 ***
x 0.0027889 0.0005282 5.28 0.000149 ***
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 0.01726 on 13 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.6819, Adjusted R-squared: 0.6575
F-statistic: 27.87 on 1 and 13 DF, p-value: 0.000149
De acordo com esses resultados, é correto afirmar que o modelo de regressão estimado, o coeficiente de determinação e a estatística do teste de significância do modelo de regressão, respectivamente, são dados por:
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No ciclo de vida CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), usado em Ciência de Dados, qual etapa trata da limpeza, tratamento e formatação dos dados:
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Considerando aspectos conceituais e práticos de Redes Neurais Artificiais e Redes Neurais Profundas (Deep Learning), assinale a alternativa INCORRETA.
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No ciclo de vida de um projeto de Inteligência Artificial, a avaliação do desempenho dos modelos e o controle da generalização são etapas críticas. Após o treinamento de um modelo de aprendizado supervisionado, é fundamental garantir que ele não tenha sofrido overfitting e que as métricas escolhidas sejam adequadas ao problema.
Sobre esses conceitos, assinale a alternativa INCORRETA.
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Os grandes modelos de linguagens (LLMs - Large Language Models) são sistemas de Inteligência Artificial capazes de compreender, processar e gerar respostas semelhantes às humanas.
Sobre LLMs, assinale a alternativa CORRETA:
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Na área de Inteligência Artificial, os agentes inteligentes são sistemas autônomos que percebem o ambiente por meio de sensores e agem sobre esse ambiente por intermédio de atuadores. A figura abaixo representa um tipo de agente inteligente.
Assinale a alternativa que identifica CORRETAMENTE o tipo de agente ilustrado.

Adaptada de Russel e Norvig (2004). RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência artificial: tradução da terceira edição. Rio de Janeiro: Campus, 2004.
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