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Inteligencia artificial, Notas de estudo de Inteligência Artificial

Ia resumo sonbre ela e suas coisas

Tipologia: Notas de estudo

2025

Compartilhado em 21/02/2026

geovana-dias-14
geovana-dias-14 🇧🇷

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Matéria: Inteligência Artificial
Discente: Geovana Gonçalves Dias
1. O que é Inteligência Artificial?
R: IA é um ramo da computação que propõe o desenvolvimento computacional para
soluções de problemas, utilizando técnicas e modelos diversos de acordo com os desafios
propostos, buscando produzir sistemas que simulam o pensamento e percepção e o
aprendizado humano.
2. Onde a IA poderia ser aplicada no conjunto de disciplinas de GI? Quais seriam os
principais desafios e os principais benefícios? É preciso saber programar? Se sim, qual
linguagem de programação seria adequada?
R: A IA poderia sim ser aplicada em um conjunto de disciplinas de GI como:
organização e recuperação de informação, recuperação da informação,mineração
de dados (identificar padrões em bases de dados), gestão de documentos e
arquivos(automatizar a digitalização de documentos). Os principais benefícios
seriam a automatização de tarefas, o apoio à tomada de decisão e alguns dos
principais desafios seriam a qualidade e confiabilidade dos dados, questões
éticas(privacidade e anonimização de informações), integração de sistemas,
capacitação informacional. Não seria obrigatório informar pois já há ferramentas
low-code e no-code, porém se for para criar soluções avançadas seria necessário
conhecimento em programação.
3. Qual a biblioteca Python é mais indicada para manipular dados em formato de planilha?
R: A mais indicada é a biblioteca Pandas
4. Que tipo de operações devem ser realizadas em um contexto de planilhas supostamente
desorganizadas?
R: Deve ser realizado a padronização dos nomes das colunas, realizar o tratamento
de valores ausentes ou duplicados, a normalização dos tipos de dados, e também
realizar cálculos básicos como média, mediana, etc.
5. Explique a diferença entre for e while para percorrer os dados de um determinada coluna
aplicando uma operação de transformação de valores textuais. Existe alguma maneira
mais direta de realizar isso?
R: For: Ele percorre o conjunto de valores finito, como cada linha de uma coluna, já
o while vai repetir a execução até que a condição seja falsa(ele é mais usado
quando não sabemos o número de repetições.
Uma maneira mais direta seria a aplicação de uma função vetorizada.
6. Cite uma situação em Gestão da Informação em que gráficos gerados por Python seriam
úteis
R: Os gráficos gerados por python podem ser usados na disciplina de mineração de
dados e introdução à ciência de dados para visualizar clusters, boxplots para ter a
visualização de um gráfico estatístico que exibe melhor a distribuição de um
conjunto de dados.
IA e Otimização
1. Quais seriam as variáveis principais que você considera para representar esses
problemas?
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Matéria: Inteligência Artificial Discente: Geovana Gonçalves Dias

  1. O que é Inteligência Artificial? R: IA é um ramo da computação que propõe o desenvolvimento computacional para soluções de problemas, utilizando técnicas e modelos diversos de acordo com os desafios propostos, buscando produzir sistemas que simulam o pensamento e percepção e o aprendizado humano.
  2. Onde a IA poderia ser aplicada no conjunto de disciplinas de GI? Quais seriam os principais desafios e os principais benefícios? É preciso saber programar? Se sim, qual linguagem de programação seria adequada? R : A IA poderia sim ser aplicada em um conjunto de disciplinas de GI como: organização e recuperação de informação, recuperação da informação,mineração de dados (identificar padrões em bases de dados), gestão de documentos e arquivos(automatizar a digitalização de documentos). Os principais benefícios seriam a automatização de tarefas, o apoio à tomada de decisão e alguns dos principais desafios seriam a qualidade e confiabilidade dos dados, questões éticas(privacidade e anonimização de informações), integração de sistemas, capacitação informacional. Não seria obrigatório informar pois já há ferramentas low-code e no-code, porém se for para criar soluções avançadas seria necessário conhecimento em programação.
  3. Qual a biblioteca Python é mais indicada para manipular dados em formato de planilha? R: A mais indicada é a biblioteca Pandas
  4. Que tipo de operações devem ser realizadas em um contexto de planilhas supostamente desorganizadas? R: Deve ser realizado a padronização dos nomes das colunas, realizar o tratamento de valores ausentes ou duplicados, a normalização dos tipos de dados, e também realizar cálculos básicos como média, mediana, etc.
  5. Explique a diferença entre for e while para percorrer os dados de um determinada coluna aplicando uma operação de transformação de valores textuais. Existe alguma maneira mais direta de realizar isso? R: For: Ele percorre o conjunto de valores finito, como cada linha de uma coluna, já o while vai repetir a execução até que a condição seja falsa(ele é mais usado quando não sabemos o número de repetições. Uma maneira mais direta seria a aplicação de uma função vetorizada.
  6. Cite uma situação em Gestão da Informação em que gráficos gerados por Python seriam úteis R: Os gráficos gerados por python podem ser usados na disciplina de mineração de dados e introdução à ciência de dados para visualizar clusters, boxplots para ter a visualização de um gráfico estatístico que exibe melhor a distribuição de um conjunto de dados.

IA e Otimização

  1. Quais seriam as variáveis principais que você considera para representar esses problemas?

R: As variáveis principais seriam a quantidade de documentos, tempo médio dos servidores, o limite de carga dos servidores e a área onde cada uma recebe uma quantidade de documento.

  1. Qual seria o objetivo a ser alcançado pela solução? R: O objetivo é o menor tempo de processamento, ou seja, minimizar o tempo de processamento dos documentos Componentes do problemas
  2. Quais as restrições que precisam ser consideradas? R: Devem ser consideradas: capacidade do servidor, prazos de entrega, disponibilidade de servidores por área, recursos humanos onde não pode haver paralisação
  3. Explique como essas restrições impactam a escolha da solução? R: As restrições podem tornar o processo de otimização restrito,porque no caso dos servidores exige alocação eficiente. Análise crítica
  4. Por que uma busca exaustiva por todas as combinações possíveis pode não ser viável nesse caso? R: Devido a complexidade combinatória, o número de combinação cresce exponencialmente, tornando o cálculo computacional inviável. Aplicação prática
  5. Suponha que após a implementação do modelo, observou-se que uma das áreas ainda apresentava acúmulo de processos em comparação às outras. O que poderia ser ajustado no modelo para lidar com esse problemas? R: Poderia ser realizada uma alocação dinâmica de servidores, e dar prioridades aos documentos que estão com o prazo de entrega mais próximos.

Resolução de Problemas por Meio de Buscas

  1. Como o acervo poderia ser representado computacionalmente para permitir a aplicação de algoritmos de busca? R:O acervo poderia ser representado como uma árvore ou um grafo, onde haveria o Nó raiz que seria a categoria principal Nós intermediários que seriam as pastas e subpastas e Nós folhas documentos finais
  2. Qual seria o objetivo principal do sistema nesse contexto? R: O objetivo principal seria a recuperação eficiente dos documentos dentro do acervo, minimizando o tempo de acesso e garantindo que os servidores ainda consigam localizar os arquivos necessários sem sobrecarga cognitiva ou operacional
  3. Explique como funciona a busca em largura e a busca em profundidade nesse contexto. Qual delas pode ser mais eficiente se o documento estiver em um nível mais profundo da árvore? R: A busca em largura vai explorar todos os documentos de um nível antes de avançar para o próximo, isso garante que o primeiro documento encontrado é o que está mais próximo da nó raiz, ou seja, encontra o caminho mais curto. A busca em profundidade segue um caminho até o final da árvore antes de retornar.

R:Poderia ocorrer overfitting ou seja o modelo ia se ajustar demais ao conjunto de treinamento, capturando até ruídos e flutuações e teria previsões pouco confiáveis. Análise crítica:

  1. Considerando que previsões perfeitas são impossíveis, cite dois fatores externos que poderiam afetar a acurácia do modelo de regressão no contexto da empresa. R: Mudanças organizacionais ou políticas internas como: alterações no fluxo de trabalho, mudanças na legislação. E situações como o aumento repentino da demanda por fatores sazonais ex: crises econômicas.

  2. Alguém sugeriu utilizar o trecho de código a seguir para resolver o problema usando regressão. Foi observado um comportamento quadrático nas demandas recebidas. Sabendo disso, o trecho de código seria adequado? É necessário fazer algum tipo de ajuste (se sim, explicar quais)?

No enunciado foi mencionado um comportamento quadrático nas demandas recebidas, isso indica se for aplicado o modelo de regressão linear como foi visto abaixo, pode gerar erros uma vez que os dados com curvaturas serão ajustados. O correto a se fazer seria recorrer à regressão polinomial pois o modelo permite relações mais complexas entre as variáveis. Então esse código é funcional para dados lineares e não para o problema apresentado, transformando em regressão polinomial funcionaria melhor.