[Azure] - Sequencia de posts para aprofundar os estudos da certificação Azure AI-900 Fundamentals Exam (1/5)
Leia e pratique essas questões antes de seu exame em português
Recentemente realizei a prova AI-900 em português, por isso, resolvi trazer algumas questões e termos que mudaram para que você obtenha sucesso com essa certificação.
Não posso falar sobre inteligência artificial sem citar alguns projetos pessoais nos quais venho trabalhando. Um deles é o libras para todos no qual utilizamos AI para transcrever os símbolos em libras em letras do alfabeto. Mas isso é assunto para um outro post.
O exame é dividido em 5 partes:
- Descrever cargas de trabalho e considerações sobre IA (15–20%)
- Descrever os princípios fundamentais em Azure Machine learning (30–35%)
- Descrever Conceitos de Pesquisa Visual Computacional no Azure(15–20%)
- Descrever Processamento de Linguagem Natural no Azure (15–20%)
- Descrever IA conversacional no Azure (15–20%)
Separei algumas perguntas muito interessantes, baseando-se no conteúdo de cada capítulo e me preocupando em manter os termos em português organizadas tópico a tópico, para facilitar o aprendizado sobre o termo de inteligência artificial com Azure.
Descrever cargas de trabalho e considerações sobre IA (15–20%)
- O que é Machine Learning ?
Muitas vezes, essa é a base de um sistema de IA , é a maneira como “ensinamos” um modelo de computador a fazer previsões e tirar conclusões dos dados. O termo Machine Learning é uma técnica que usa matemática e estatística para criar um modelo que pode prever valores desconhecidos.
2. O que é IA ?
AI é a criação de software que imita o comportamento e as capacidades humanas. Os principais elementos incluem:
- Machine Learning
- Detecção de anomalia
- Pesquisa Visual Computacional
- Processamento de linguagem natural
- IA de conversação
3. O que é detecção de anomalias?
A capacidade de detectar automaticamente erros ou atividades incomuns em um sistema.
4. O que é Pesquisa Visual Computacional ?
A capacidade do software de interpretar o mundo visualmente por meio de câmeras, vídeos e imagens.
5. O que é processamento de linguagem natural?
A capacidade de um computador de interpretar linguagem escrita ou falada e responder na mesma forma.
6. O que é IA conversacional ?
A capacidade de um “agente” de software de participar de uma conversa, a partir de uma base de conhecimento.
7. Existe algum serviço de Machine Learning no Microsoft Azure?
Sim ! Microsoft Azure fornece o serviço Azure Machine Learning uma plataforma baseada em nuvem para criar, gerenciar e publicar modelos de aprendizado de máquina.
8. Em quais cenários você usa a detecção de anomalias, uma técnica baseada em Machine Learning que analisa os dados ao longo do tempo e identifica mudanças incomuns?
a. Monitore as transações de cartão de crédito e detecte padrões de uso incomuns que possam indicar fraude.
b. Um aplicativo que rastreia a atividade e/ou vibrações em uma linha de produção automatizada, e identifica possíveis eventos que possam gerar falhas.
c. Um sistema de telemetria de carros de corrida que usa sensores para avisar proativamente os engenheiros sobre possíveis falhas mecânicas antes que elas aconteçam.
9. Cite um aplicativo com base na visão computacional?
O aplicativo Seeing AI é um ótimo exemplo do poder da visão computacional. Projetado para a comunidade de deficientes visuais. O aplicativo Seeing AI aproveita o poder da IA para abrir o mundo visual, descrever pessoas, textos e objetos próximos.
10. Quais são os serviços de Processamento de Linguagem Natural no Microsoft Azure?
Análise de Texto
Use este serviço para analisar documentos de texto e extrair chave-valor, detectar entidades (como lugares, datas e pessoas) e avaliar o sentimento (quão positivo ou negativo é um documento)
Tradutor de Texto
Use este serviço para traduzir textos em mais de 60 idiomas.
Fala
Use este serviço para reconhecer/sintetizar a fala e para traduzir idiomas falados.
Reconhecimento vocal (LUIS)
Use este serviço para treinar um modelo de linguagem que possa entender comandos falados ou baseados em texto, exemplo: “Está muito escuro aqui”, “Gostaria de Saber quem é o melhor jogador de todos os tempos”
11. O que é IA responsável?
A Inteligência Artificial é uma ferramenta poderosa que pode ser usada para beneficiar enormemente o mundo. No entanto, como qualquer ferramenta, deve ser usada com responsabilidade. Na Microsoft, o desenvolvimento de software de IA é guiado por um conjunto de seis princípios, projetados para garantir que os aplicativos de IA forneçam soluções incríveis para problemas difíceis sem quaisquer consequências negativas indesejadas.
12. Quais são os seis princípios orientadores da IA responsável?
Imparcialidade
Os sistemas de IA devem tratar todas as pessoas de maneira justa. Por exemplo, suponha que você crie um modelo de aprendizado de máquina para dar suporte a um pedido de aprovação de empréstimo para um banco. O modelo deve fazer previsões sobre se o empréstimo deve ou não ser aprovado, sem incorporar qualquer preconceito com base no gênero, etnia ou outros fatores que possam resultar em uma vantagem ou desvantagem para grupos específicos de candidatos.
Confiabilidade e segurança
Os sistemas de IA devem funcionar de forma confiável e segura. Por exemplo, considere um software baseado em IA para um veículo autônomo; ou um modelo de aprendizado de máquina que diagnostica os sintomas do paciente e recomenda prescrições. A falta de confiabilidade neste tipo de sistema pode resultar em risco substancial à vida humana.
Privacidade e segurança
Os sistemas de IA devem ser seguros e respeitar a privacidade. Os modelos de aprendizado de máquina nos quais os sistemas de IA são baseados dependem de grandes volumes de dados, que podem conter detalhes pessoais que devem ser mantidos em sigilo. Mesmo depois que os modelos são treinados e o sistema está em produção, ele usa novos dados para fazer previsões ou tomar medidas que podem estar sujeitas a questões de privacidade ou segurança.
Inclusão
A IA deve trazer benefícios a todas as partes da sociedade, independentemente de capacidade física, gênero, orientação sexual, etnia ou outros fatores.
Transparência
Os sistemas de IA devem ser compreensíveis. Os usuários devem estar totalmente cientes da finalidade do sistema, como ele funciona e quais limitações podem ser esperadas. No caso de desenvolvedores todo log em cada decisão deve ser exporta pelo sistema de IA.
Responsabilidade
As pessoas devem ser responsáveis pelos sistemas de IA. Os designers e desenvolvedores de soluções baseadas em IA devem trabalhar dentro de uma estrutura de governança e princípios organizacionais que garantam que a solução atenda aos padrões éticos e legais claramente definidos.
13. Você deseja criar um modelo para prever as vendas de sorvete com base em dados históricos que incluem totais diários de vendas de sorvete e medições meteorológicas. Qual serviço do Azure você deve usar?
Azure Machine Learning
13. Você deseja treinar um modelo que classifique imagens de cães e gatos com base em uma coleção de suas próprias fotografias digitais. Qual serviço do Azure você deve usar?
Pesquisa Visual Computacional
14. Você está projetando um aplicativo de IA que usa Pesquisa Visual Computacional para detectar rachaduras no pára-brisa do carro e avisa os motoristas quando um pára-brisa deve ser consertado ou substituído. Quando testado em boas condições de iluminação, o aplicativo detecta com sucesso 99% do vidro perigosamente danificado. Qual das seguintes afirmações você deve incluir na interface do usuário do aplicativo?
Quando usado em boas condições de iluminação, este aplicativo pode ser usado para identificar rachaduras e defeitos potencialmente perigosos em pára-brisas. Se você suspeitar que seu para-brisa está danificado, mesmo que o aplicativo não detecte nenhum defeito, você deve solicitar a inspeção de um profissional.
15. Você cria um modelo de aprendizado de máquina para dar suporte a um pedido de aprovação de empréstimo para um banco. O modelo deve fazer previsões sobre se o empréstimo deve ou não ser aprovado, sem incorporar qualquer preconceito com base no gênero, etnia ou outros fatores que possam resultar em uma vantagem ou desvantagem injusta para grupos específicos de candidatos. Em qual princípio de IA responsável isso se enquadra?
Imparcialidade
16. O desenvolvimento de software com base em IA deve ser submetido a testes rigorosos e processos de gerenciamento de implantação para garantir que funcionem conforme o esperado antes do lançamento. Em qual princípio de IA responsável isso se enquadra?
Confiabilidade e segurança
17. Os modelos de aprendizado de máquina nos quais os sistemas de IA são baseados dependem de grandes volumes de dados, que podem conter detalhes pessoais que devem ser mantidos em sigilo. Em qual princípio de IA responsável isso se enquadra?
Privacidade e segurança
18. Os sistemas de IA devem capacitar a todos e envolver as pessoas. A IA deve trazer benefícios para todas as partes da sociedade, independentemente de capacidade física, gênero, orientação sexual, etnia ou outros fatores. Em qual princípio de IA responsável isso se enquadra?
Inclusão
19. Os sistemas de IA devem ser compreensíveis. Os usuários devem estar totalmente cientes da finalidade do sistema, de como ele funciona e das limitações que podem ser esperadas. Em qual princípio de IA responsável isso se enquadra?
Transparência
20. Os desenvolvedores de soluções baseadas em IA devem trabalhar dentro de uma estrutura de governança e princípios organizacionais que garantam que a solução atenda aos padrões éticos e legais claramente definidos. Em qual princípio de IA responsável isso se enquadra?
Responsabilidade
