Nesta unidade, veremos o que é a Inteligência Artificial (IA) e os seus princípios fundamentais, como o aprendizado de máquina, o raciocínio baseado em regras e a capacidade de processamento natural da linguagem, traçando um percurso histórico que remonta as origens da IA e sua associação com outras áreas.
Aqui você encontrará os materiais complementares a aula que está assistindo. Eles te ajudarão na fixação do conteúdo e ainda são ótimos para estudar para sua prova final!
Teste o conhecimento adquirido nessa aula com um quiz! A nota do quiz não é usada em nenhum lugar, então não se preocupe caso tenha ido mal, ele serve somente para você ter uma base de como está se saindo.
#1 – Qual dos seguintes eventos marcou o surgimento da Inteligência Artificial como uma disciplina de pesquisa?
1. A criação do primeiro computador eletrônico.
2. O desenvolvimento do algoritmo de PageRank.
3. A publicação do artigo “Computing Machinery and Intelligence” de Alan Turing.
4. A fundação da OpenAI.
#2 – O que significa o termo “aprendizado de máquina” (machine learning)?
1. O processo pelo qual as máquinas desenvolvem habilidades motoras.
2. O uso de algoritmos para permitir que as máquinas aprendam a partir de dados e melhorem seu desempenho ao longo do tempo.
3. A criação de robôs capazes de imitar a inteligência humana.
4. A capacidade das máquinas de entender e responder à linguagem natural.
#3 – Dentre as abordagens e técnicas dentro da IA, a única que está incorreta é:
1. machine learning.
2. redes neurais.
3. lógica fuzzy.
4. computação simbólica.
#4 – O que é “inteligência artificial fraca”?
1. Sistemas de IA que são projetados para superar a inteligência humana em todas as tarefas.
2. Sistemas de IA que são especializados em uma tarefa específica, mas não têm capacidade geral de inteligência.
3. Sistemas de IA que são capazes de aprender por conta própria, sem a necessidade de supervisão humana.
4. Sistemas de IA que têm consciência de si mesmos e de seu ambiente.
#5 – É correto afirmar que a inteligência artificial busca construir programas de computador que possam ______ ou ______ comportamentos inteligentes, tomando decisões baseadas em dados e experiências anteriores.
1. imitar ou replicar.
2. imitar e limitar.
3. mudar e transformar.
4. replicar e modular.
Expanda ainda mais seu conhecimento no assunto com essas dicas incríveis que o professor te deu!
Palestra. Inteligência Artificial, Big Data e Mercado de Trabalho | Casa Firjan. Canal Firjan.
Aqui você encontrará toda a bibliografia do conteúdo utilizado nessa aula. Utilize para aprimorar seus conhecimentos sobre o assunto!
ONODY, Roberto N. Teste de Turing e Inteligência Artificial. 2021. In: IFSC USP.
A Internet das Coisas é definida como uma rede sofisticada, flexível e automática que estabelece conexões entre objetos físicos ou virtuais e a internet, utilizando protocolos de comunicação padronizados. Esse cenário proporciona aos objetos a capacidade de executar uma ampla gama de ações cotidianas, de forma autônoma ou com intervenção humana mínima, garantindo segurança em sua execução, independentemente do horário ou localidade. Nesta unidade, exploraremos conceituações importantes para compreender sua história e funcionalidades, bem como sua aplicabilidade e riscos.
Competências adquiridas
Materiais do professor
Aqui você encontrará os materiais complementares a aula que está assistindo. Eles te ajudarão na fixação do conteúdo e ainda são ótimos para estudar para sua prova final!
Quiz
Teste o conhecimento adquirido nessa aula com um quiz! A nota do quiz não é usada em nenhum lugar, então não se preocupe caso tenha ido mal, ele serve somente para você ter uma base de como está se saindo.
#1 – Qual das seguintes tecnologias é amplamente utilizada para a comunicação entre dispositivos IoT?
1. Bluetooth.
2. Ethernet.
3. USB.
4. HDMI.
#2 – O que significa o acrônimo “IoT”?
1. Internet of Things.
2. Internet of Technology.
3. Internet on Top.
4. Internet of Time.
#3 – Qual das seguintes afirmações é verdadeira sobre a segurança na IoT?
1. A segurança na IoT não é uma preocupação importante.
2. A segurança na IoT é apenas uma preocupação para dispositivos móveis.
3. A segurança na IoT é essencial devido à quantidade de dados sensíveis envolvidos.
4. A segurança na IoT só é relevante para empresas, não para usuários individuais.
#4 – Qual foi o período histórico em que a IoT entrou em uma fase de rápido crescimento e expansão?
1. Nos anos 1980.
2. Década de 2010.
3. Entre 1920 e 1930.
4. Na idade Média.
#5 – Assinale a alternativa que contenha os desafios apresentados pela IoT.
1. Aumento da sustentabilidade e melhoria na qualidade de vida.
2. Eficiência e produtividade aprimoradas e melhoria na qualidade de vida.
3. Segurança e privacidade dos dados, a interoperabilidade entre diferentes dispositivos e padrões, a gestão de grandes volumes de dados e a questão da confiabilidade e disponibilidade das redes de comunicação.
4. Tomada de decisão baseada em dados, redução de custos e aumento da sustentabilidade.
Dicas+
Expanda ainda mais seu conhecimento no assunto com essas dicas incríveis que o professor te deu!
Documentário (Inglês). A internet das Coisas. 2019.
Animação. Canal TecMundo. Internet das Coisas – Tecmundo Explica.
Reportagem. Canal Futura. Internet das Coisas | Expresso Futuro com Ronaldo Lemos.
Bibliografia
Aqui você encontrará toda a bibliografia do conteúdo utilizado nessa aula. Utilize para aprimorar seus conhecimentos sobre o assunto!
TELLES, André Ricardo da Nova; KOLBE JÚNIOR, Armando. Smart IoT: a revolução da internet das coisas para negócios inovadores. Curitiba: InterSaberes, 2022.
SINCLAIR, Bruno. IoT: como usar a internet das coisas para alavancar seus negócios. São Paulo: Autêntica Business, 2018.
Descrição da aula
Esta unidade tem como objetivo fornecer um conhecimento aprofundado sobre algoritmos evolutivos e sua aplicação no campo da Inteligência Artificial (IA). Para tal, serão explorados os fundamentos teóricos e as técnicas práticas dos algoritmos evolutivos, bem como sua relevância e aplicações em diferentes áreas.
Competências adquiridas
Materiais do professor
Aqui você encontrará os materiais complementares a aula que está assistindo. Eles te ajudarão na fixação do conteúdo e ainda são ótimos para estudar para sua prova final!
(…)
Quiz
Teste o conhecimento adquirido nessa aula com um quiz! A nota do quiz não é usada em nenhum lugar, então não se preocupe caso tenha ido mal, ele serve somente para você ter uma base de como está se saindo.
#1 – Qual é o objetivo principal dos algoritmos evolutivos?
1. Minimizar o tempo de execução de um programa.
2. Encontrar soluções ótimas ou aproximadamente ótimas para problemas de otimização.
3. Classificar dados em categorias distintas.
4. Realizar tarefas de aprendizado de máquinas.
#2 – Em qual área os algoritmos evolutivos são frequentemente aplicados?
1. Reconhecimento de fala.
2. Análise de sentimentos.
3. Processamento de imagens.
4. Otimização de problemas complexos.
#3 – O que é seleção natural em algoritmos evolutivos?
1. Um operador que gera novas soluções através da combinação de soluções existentes.
2. Uma técnica para modificar aleatoriamente uma solução existente.
3. Um processo que avalia a qualidade das soluções e favorece a sobrevivência das melhores soluções.
4. Um processo que avalia a qualidade das soluções e favorece a sobrevivência das melhores soluções.
#4 – Assinale a alternativa que contém os processos responsáveis por avaliar a qualidade das soluções e favorecer a sobrevivência das melhores soluções.
1. Reprodução, mutação e seleção.
2. Inicialização, avaliação e teste.
3. Treinamento, validação e teste.
4. Crossover, seleção e avaliação.
#5 – Assinale a alternativa que complete corretamente a frase abaixo: A ______ da população ocorre ao longo de múltiplas ______, com a repetição dos passos de seleção, reprodução, recombinação e ______.
1. maturidade, décadas, monotonia.
2. graça, aniversariantes, estagnação.
3. volúpia, vidas, invariabilidade.
4. evolução, gerações, mutação.
Dicas+
Expanda ainda mais seu conhecimento no assunto com essas dicas incríveis que o professor te deu!
Artigo (inglês). SHIFFMAN, Daniel. The Evolution of Code.
Youtube. FERRARI, René Gargano. Explicação Básica Sobre Algoritmos Genéticos com Exemplo Prático.
Youtube (espanhol). Canal BitBoss. Algoritmos Genéticos en 5 minutos.
Bibliografia
Aqui você encontrará toda a bibliografia do conteúdo utilizado nessa aula. Utilize para aprimorar seus conhecimentos sobre o assunto!
KAUFMAN, Dora. Desmistificando a inteligência artificial. São Paulo: Autêntica Editora, 2022.
Descrição da aula
Compreender o que é Machine Learning, ou aprendizado de máquinas, é fundamental para aproveitar o poder dos algoritmos e modelos computacionais capazes de aprender e tomar decisões autônomas a partir dos dados. Para tal, existem alguns conceitos-chave importantes no campo do Machine Learning e, por isso, serão trabalhados nesta unidade, como: treinamento do modelo, generalização; algoritmos de Machine Learning, incluindo os supervisionados, não supervisionados e por reforço; tendências em Machine Learning e Deep Learning.
Competências adquiridas
Materiais do professor
Aqui você encontrará os materiais complementares a aula que está assistindo. Eles te ajudarão na fixação do conteúdo e ainda são ótimos para estudar para sua prova final!
(…)
Quiz
Teste o conhecimento adquirido nessa aula com um quiz! A nota do quiz não é usada em nenhum lugar, então não se preocupe caso tenha ido mal, ele serve somente para você ter uma base de como está se saindo.
#1 – Assinale a alternativa que contém a definição correta de Machine Learning.
1. Algoritmos e modelos programados para tomarem certas decisões.
2. Algoritmos e modelos que permitem que os computadores aprendam e tomem decisões com base em dados, sem serem explicitamente programados.
3. Algoritmos e modelos obsoletos, que não são mais utilizados.
4. Algoritmos e modelos que permitem que os computadores leiam mentes e realizem desejos.
#2 – O que são redes neurais?
1. Modelos projetados para trabalhar com dados de séries temporais.
2. Modelos especializadas em tarefas de processamento de linguagem natural.
3. Modelos que lidam com dados de alta dimensionalidade.
4. Modelos compostos por múltiplas camadas de neurônios artificiais interconectados, que são capazes de aprender representações hierárquicas dos dados como o cérebro humano
#3 – O que é o Aprendizado Supervisionado?
1. Nesse tipo de aprendizado, os modelos são treinados usando uma função usada para calcular o erro entre as previsões do modelo e os valores reais.
2. Nesse tipo de aprendizado, os modelos são treinados para normalizar os dados antes de alimentá-los na rede neural.
3. Nesse tipo de aprendizado, os modelos são treinados usando pares de entrada e saída rotulados.
4. Nesse tipo de aprendizado, os modelos são treinados para regularizar os pesos das conexões entre os neurônios.
#4 – Assinale a alternativa que completa a frase abaixo. O Deep Learning é ______________.
1. similar ao K-means.
2. uma parte da regressão Linear.
3. uma subárea do Machine Learning.
4. um algoritmo de Expectation-Maximization (EM).
#5 – Assinale a alternativa que completa corretamente a frase abaixo: O Deep Learning é especialmente eficaz quando ________________________.
1. é alimentado com um grande conjunto de dados rotulados.
2. há grandes quantidades de dados disponíveis para treinamento.
3. são combinados para melhorar o desempenho.
4. é treinado usando um conjunto de regras predefinidas.
Dicas+
Expanda ainda mais seu conhecimento no assunto com essas dicas incríveis que o professor te deu!
Youtube. Canal Argonalyst. O QUE É DEEP LEARNING?
Youtube (inglês, legendado em inglês). Canal SethBling. MarI/O – Machine Learning for Video Games
Bibliografia
Aqui você encontrará toda a bibliografia do conteúdo utilizado nessa aula. Utilize para aprimorar seus conhecimentos sobre o assunto!
Assinale a alternativa que contém os processos responsáveis por avaliar a qualidade das soluções e favorecer a sobrevivência das melhores soluções.
Questão 2 Peso: 20%
Assinale a alternativa que completa corretamente a frase abaixo:
O Deep Learning é especialmente eficaz quando ________________________.
Questão 3 Peso: 20%
Qual dos seguintes eventos marcou o surgimento da Inteligência Artificial como uma disciplina de pesquisa?
Questão 4 Peso: 20%
Qual das seguintes afirmações é verdadeira sobre a segurança na IoT?
Questão 5 Peso: 20%
O que significa o termo “aprendizado de máquina” (machine learning)?
Segue a lista de **todas as respostas corretas** das questões anteriores:
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### **1. Processos para avaliar qualidade das soluções e favorecer sobrevivência das melhores:**
**Reprodução, mutação e seleção..**
### **2. Completa a frase sobre Deep Learning:**
**”Há grandes quantidades de dados disponíveis para treinamento.”**
### **3. Evento que marcou o surgimento da IA como disciplina de pesquisa:**
**A publicação do artigo “Computing Machinery and Intelligence” de Alan Turing.**
### **4. Afirmação verdadeira sobre segurança na IoT:**
**”A segurança na IoT é essencial devido à quantidade de dados sensíveis envolvidos.”**
### **5. Definição de aprendizado de máquina (machine learning):**
**”O uso de algoritmos para permitir que as máquinas aprendam a partir de dados e melhorem seu desempenho ao longo do tempo.”**
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Espero ter ajudado! 😊