Assinale a opção que melhor descreve o principal objetivo da transformação de dados.

Os sistemas OLAP (Online Analytical Processing) permitem análises complexas e multidimensionais de grandes volumes de dados, oferecendo operações que ajudam a explorar informações de diferentes perspectivas. Qual operação OLAP é utilizada para reorganizar a visualização dos dados, alterando as dimensões em linhas e colunas para fornecer uma nova perspectiva de análise?

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 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:

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?

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).

Um diagrama de blocos é caracterizado como um conjunto de símbolos gráficos em que cada um desses símbolos representa ações específicas a serem executadas pelo computador. O símbolo abaixo significa

No Power BI, o elemento utilizado para criar visualizações interativas e dinâmicas, como gráficos, tabelas e mapas, é denominado

Sabendo-se que as métricas de qualidade de dados são indicadores mensuráveis usados para avaliar a saúde e a confiabilidade dos dados dentro de um sistema, assinale a alternativa que descreve a métrica de qualidade de dados chamada completude.

As técnicas de transformação de dados são essenciais para melhorar a qualidade dos dados antes de serem usados em análises e modelos. A técnica de discretização de dados tem como função principal