O modelo Sora, da OpenAI, em  popularização para os conteúdos audiovisuais para a Web, é um exemplo de:

Um Data Warehouse (DW) é um sistema de armazenamento de dados projetado especificamente para análise e relatórios, e nÃo para processamento transacional diário. Ele consolida dados de múltiplas fontes operacionais em um único local centralizado, criando uma visão unificada e histérica da organização. Um dos elementos mais importantes de um DW é o Processo ETL (Extract, Transform, Load). 
Em relação ao Processo ETL no contexto de DW, avalie as seguintes afirmações:
I. O tratamento de valores nulos, a padronização de campos e a detecção de dados duplicados são atividades típicas da fase de Extract (Extração).
II. Em um processo de ETL, os dados são geralmente carregados no Data Warehouse em tempo real para garantir a máxima atualidade das informações.
III. A fase de Load (Carregar) é responsável por inserir os dados na base de dados do DW. IV. O processo ETL envolve extrair dados de diversas origens, transforma-los para atender as necessidades da análise e, finalmente, carregá-los no destino. 

Assinale a alternativa que apresenta APENAS as afirmações corretas.

A Inteligência Artificial é um ramo da ciência da computação que busca criar sistemas capazes de simular a inteligência humana.

Qual das seguintes áreas não esta diretamente relacionada a Inteligência Artificial?

A respeito do conceito e dos tipos de aprendizado de máquinas, qual a alternativa CORRETA?

A inteligência artificial é um campo da ciência que se concentra na criação de computadores e máquinas que podem raciocinar, aprender e atuar de maneira que normalmente exigiria inteligência humana ou que envolve dados com escala maior do que as pessoas podem analisar.
Disponível em https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=pt-BR. Acesso em 22 de setembro de 2024.


Com base nos benefícios e aplicações de inteligência artificial, avalie as seguintes afirmações:
I. A inteligência artificial pode automatizar fluxos de trabalho e processos ou trabalhar de forma independente e autônoma de uma equipe humana.
II. A inteligência artificial pode ser utilizada apenas em robôs físicos.
III. O reconhecimento de imagens é um exemplo de aplicação de inteligência artificial.
IV. A inteligência artificial não pode ser usada para executar tarefas repetitivas.

Assinale a alternativa que contenha APENAS as afirmações corretas

Consiste em um desafio ético associado ao uso de inteligência artificial generativa:

Qual tecnologia está por trás de modelos como o ChatGPT para geração de texto?

Leia o texto a seguir:

As Ciências Sociais Computacionais têm se caracterizado como um novo campo da ciência que não se limita a big data e à análise de redes sociais ou modelos de simulação social, mas compreende tudo isso. Elas têm por objetivo processar dados e executar simulações em escala planetária, levando em consideração toda a população mundial. Principalmente, porque eventos que ocorrem em um lugar podem ter enormes consequências no outro lado do mundo. O surgimento das Ciências Sociais Computacionais abre vários questionamentos e intensifica o movimento autorreflexivo que as Ciências Sociais vivenciam desde as chamadas “Virada Linguística” e “Ontológica” iniciadas na segunda metade do século XX. Desse surgimento, emergem diferentes angústias epistemológicas.

(Patrícia P. Pavesi e Julio Valentim. “Ciências Sociais

Computacionais: um novo paradigma para as

Ciências Sociais?”. Em: Simbiótica, 2021. Adaptado)

Entre as inquietações de natureza epistemológica associadas ao surgimento das Ciências Sociais Computacionais, conforme Patrícia Pavesi e Julio Valentim, destaca-se

Com relação à área de visão computacional, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa.

( ) A tecnologia Utiliza câmeras, sensores e algoritmos avançados treinados com grandes quantidades de dados visuais e imagens para permitir que máquinas interpretem, analisem e extraiam dados significativos de imagens e vídeos, possibilitando inclusive o reconhecimento, rastreamento e classificação de itens específicos.
( ) Algoritmos de machine learning (ML) que empregam redes neurais podem ser empregados, como: aprendizado profundo, para realizar processamento automático de diferentes aspectos dos dados da imagem; redes neurais convolucionais (CNNs), que utilizam um sistema de rotulagem para categorizar dados visuais; e, redes neurais recorrentes (RNNs), que podem analisar vídeos e entender as relações entre as imagens.
( ) A visão computacional altera a imagem dando sentido ao seu conteúdo visual e realiza tarefas, como a rotulagem.

As afirmativas são, segundo a ordem apresentada,

Relacione os principais algoritmos conceitos de Aprendizagem de Máquina, ou Machine Learning, listados a seguir com suas respectivas características.

1- Neural networks
2- Logistic regression
3- Clustering
4- Decision trees

( ) Algoritmo de aprendizado supervisionado que faz previsões para variáveis de resposta categóricas.
( ) Algoritmo de aprendizado não supervisionado usado para identificar padrões em dados para que eles possam ser agrupados.
( ) Algoritmo que implementa grande número de nós de processamento interligados.
( ) Algoritmo para prever valores numéricos e classificar dados em categorias, usando uma sequência ramificada de decisões vinculadas.

A relação correta, na ordem apresentada, é