Mod1-Disciplina2 Flashcards
O que é Inteligência Artificial?
IA é a ciência e engenharia de criar máquinas inteligentes, capazes de executar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana.
Qual a diferença entre IA, Machine Learning e Deep Learning?
IA é um campo amplo que inclui Machine Learning (ML), que ensina máquinas a aprender com dados. Deep Learning (DL) é um subconjunto de ML que usa redes neurais profundas para aprendizado avançado.
Quais são os principais elementos de um sistema de IA?
Coleta de dados, pré-processamento, modelagem, treinamento, validação, inferência e monitoramento.
O que são dados rotulados e não rotulados?
Dados rotulados possuem uma resposta conhecida (usados no aprendizado supervisionado), enquanto os não rotulados não têm respostas associadas e são utilizados no aprendizado não supervisionado.
O que é aprendizado por reforço?
Um tipo de aprendizado em que um agente aprende interagindo com um ambiente e recebendo recompensas ou penalidades.
O que são modelos baseados em árvores de decisão?
Modelos que tomam decisões a partir de ramificações de condições lógicas, como árvores de decisão, random forest e gradient boosting.
O que são modelos probabilísticos?
Modelos que lidam com incerteza, fornecendo distribuições de probabilidades para diferentes resultados.
O que é Deep Learning?
Uma técnica avançada de Machine Learning que usa redes neurais profundas para analisar dados complexos, como imagens, texto e voz.
Quais são os principais modelos de Processamento de Linguagem Natural (PLN)?
TF-IDF, Word2Vec, Transformers e Large Language Models (LLMs), usados para análise de texto e compreensão de linguagem natural.
O que é um modelo generativo?
É um modelo de IA treinado para criar novos dados semelhantes aos que foram usados no treinamento, como geração de texto, imagens e música.
Como a IA é aplicada no varejo?
Em sistemas de recomendação, previsão de demanda, personalização de marketing e otimização de estoque.
Como a IA impacta a área financeira?
Detecção de fraudes, análise de crédito, automação de atendimento e previsão de riscos financeiros.
Como a IA é usada na saúde?
Diagnóstico assistido por IA, análise de imagens médicas, recomendação de tratamentos e monitoramento remoto de pacientes.
Quais são os desafios da IA nos negócios?
Falta de dados de qualidade, viés algorítmico, transparência dos modelos, conformidade regulatória e custos computacionais.
O que são semicondutores e por que são importantes para IA?
Semicondutores são a base dos chips de processamento, essenciais para acelerar cálculos de IA em CPUs e GPUs.
O que é computação em nuvem e por que é relevante para IA?
A computação em nuvem permite treinar e executar modelos de IA em grande escala sem necessidade de infraestrutura física própria.
Quais são os modelos de serviço na computação em nuvem?
IaaS (Infraestrutura como Serviço), PaaS (Plataforma como Serviço) e SaaS (Software como Serviço).
O que é versionamento de código e qual sua importância para IA?
Versionamento permite rastrear mudanças no código de modelos de IA, facilitando a colaboração e a implementação contínua.
O que são GPUs e por que são usadas em IA?
GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) são otimizadas para cálculos paralelos, acelerando o treinamento de modelos de IA.
Como a IA foi usada para precificação de imóveis?
Utilizando aprendizado de máquina para prever preços com base em dados históricos, localização e características dos imóveis.
Como a IA pode otimizar descontos em educação?
Analisando padrões de retenção de alunos e ajustando ofertas de desconto para maximizar a adesão.
Como a IA auxilia no planejamento de infraestrutura em telecomunicações?
Prevendo demandas futuras e otimizando alocação de recursos com base em análise de dados históricos.
Como assistentes virtuais impulsionam o setor financeiro?
Automatizando o atendimento ao cliente, fornecendo insights personalizados e reduzindo custos operacionais.
Quais são as principais métricas usadas para avaliar modelos de IA?
Acurácia, precisão, recall, F1-score, erro quadrático médio (MSE) e coeficiente de determinação (R²).
