Atividade objetiva 3_Inteligência Artificial e Computacional - 0,8 pts

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26/11/2023, 11:53 Teste: Atividade 3
https://famonline.instructure.com/courses/31346/quizzes/158300/take 1/7
Atividade 3
Iniciado: 26 nov em 11:50
Instruções do teste
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0,2 ptsPergunta 1
Leia o texto a seguir:
Em 1943, Warren McCulloch e Walter Pitts criaram um modelo de redes neurais baseado em matemática e algoritmos, que deu
origem a várias linhas de pesquisas em redes neurais artificiais, que, por sua vez, se dividiram em duas abordagens: (1) foco
em processos biológicos no cérebro; (2) uso de redes neurais em IA – esse tipo de abordagem tem sido bem-sucedido em uma
variedade de aplicações, incluindo visão computacional, reconhecimento de fala, tradução de línguas, filtragem de redes sociais,
games, diagnósticos médicos, entre inúmeras outras. Essa última linha de pesquisa inclui também o desenvolvimento de
neurocomputadores: um computador que utiliza neurônios biológicos, formados por DNA, como fonte de processamento.
(GABRIEL, 2022, p. 80).
Fonte: GABRIEL, M. Inteligência Artificial: Do Zero ao Metaverso. São Paulo: Grupo GEN, 2022.
Sobre o texto apresentado e considerando as redes neurais artificiais, avalie as afirmações abaixo:
I. Conectado e dividido em seis camadas, um sistema de neurônios artificiais integra uma rede neural artificial.
II. Uma das camadas presente em um sistema de neurônios artificiais é a camada interna em que ocorre o processamento.
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III. Dentre as camadas do sistema de neurônios artificiais, temos a camada semi-supervisionada, que se comunica com o
exterior.
É correto o que se afirma em:
I, apenas.
I e II, apenas.
II e III, apenas.
III, apenas.
II, apenas.
0,2 ptsPergunta 2
Leia o texto a seguir:
 
Métodos de busca local promovem pequenas alterações em soluções potenciais para um problema até que uma solução ótima
seja identificada. Algoritmos genéticos são uma forma de busca local que usa métodos baseados em evolução para fazer
pequenas alterações em uma população de cromossomos, na tentativa de identificar uma solução ótima.
 
[...]
 
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O processo de execução de um algoritmo genético ocorre como a seguir. Observe que este processo é bem-independente da
representação que estiver sendo usada.
 
1. Gere uma população aleatória de cromossomos (esta será a primeira geração).
2. Se o critério de terminação for satisfeito, pare. Caso contrário, siga para a etapa.
3. Determine a aptidão de cada cromossomo.
4. Aplique cruzamento e mutação a cromossomos selecionados, a partir da geração atual, para gerar uma nova população de
cromossomos — a próxima geração.
5. Retorne à etapa 2.
 
[...]
 
É possível explicar algoritmos genéticos por comparação à evolução natural: pequenas alterações que ocorrem em uma base
seletiva, combinadas com reprodução, tenderão a aprimorar a aptidão da população ao longo do tempo.
 
Fonte: COPPIN, Ben. Inteligência Artificial. São Paulo: Grupo GEN, 2010, p. 334, 335, 342.
 
De acordo com o que foi apresentado sobre os algoritmos genéticos, avalie as afirmações abaixo.
I. Um algoritmo genético, dentro da ciência da computação, é considerado um dado presente em uma rede neural artificial
operando em um sistema de inteligência profunda.
II. Os algoritmos genéticos, utilizados no campo da Inteligência Artificial para aprimorar os sistemas trazendo eficiência, foram
desenvolvidos com base na biologia evolutiva.
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III. É possível desenvolver novas soluções para um problema tendo como base elementos de soluções anteriores, a partir de
algoritmos genéticos e da vida artificial.
IV. Inspirados no princípio de evolução neodarwiniana, os algoritmos genéticos têm como base tudo o que uma máquina pode
replicar a partir do que há no seu armazenamento.
É correto o que se afirma em:
IV, apenas.
II e III, apenas.
II, III e IV, apenas.
I, II e III, apenas.
I, III e IV, apenas.
0,2 ptsPergunta 3
Observe a figura a seguir:
 
 
A recente aceleração da evolução de hardware (especialmente processamento visual, GPU), software (redes neurais) e
disponibilidade de dados (big data) a partir de 2010, principalmente depois de 2015, tem trazido a ML* para mais perto do que
acontece com um sistema de aprendizado humano em algumas áreas de aplicação: o deep learning.
 
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*ML: Machine Learning
 
Fonte: GABRIEL, M. Inteligência Artificial: Do Zero ao Metaverso. São Paulo: Grupo GEN, 2022, p. 86. (Adaptado).
 
Considerando o que foi apresentado no texto sobre o surgimento do deep learning, assinale a opção correta.
O deep learning, também chamado de aprendizado de máquina, consiste em capacitar os computadores a identificar padrões e solucionar
problemas.
O deep learning surgiu com a intenção de deixar as máquinas mais inteligentes e aptas a realizar ações cada vez mais complexas.
O deep learning é uma das áreas da ciência da computação que estuda a matemática quântica para ser aplicada em sistemas de
processamento artificial.
O deep learning, que é conhecido como sistema neurônios artificiais, conecta neurônios a fim de computar valores de entrada e oferecer
respostas.
O deep learning é um modelo computacional que foi inspirado nas redes biológicas animais e hoje integra o machine learning.
0,2 ptsPergunta 4
Leia o texto a seguir:
 
Ao passo que a Inteligência Artificial (IA) busca evoluir cada vez mais, novas propostas começam a surgir a fim de aprimorar o
seu sistema e, assim, poder ofertar resultados melhores para os usuários da tecnologia, e um exemplo disso são as redes
neurais artificiais.
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O que são redes neurais artificiais?
 
São estruturas de raciocínio paraconsistente capazes de imitar o comportamento dos seres humanos em máquinas.
São sistemas computacionais inspirados nas redes neurais biológicas dos animais e de grande valia para o funcionamento da IA.
São pesos que têm como responsabilidade descrever as forças de conexão para funcionamento eficiente da IA.
São dados que, por vezes, podem ser provenientes do ambiente ou, até mesmo, serem ativações de outros neurônios.
São operações quânticas que convergem sinais de entrada para sinais de saída, de modo que seja possível obter resultados coerentes
0,2 ptsPergunta 5
Leia o texto a seguir:
Algumas aspirações futuras de deep learning são:
• colorir imagens em preto e branco;
• sonorizar filmes mudos;
• traduzir a linguagem automaticamente (falada e escrita);
• classificar objetos em fotos;
• gerar automaticamente escrita à mão;
• gerar texto de personagens;
• gerar legendas em imagens;
• utilizar jogos automáticos.
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Salvo em 11:53 
Em outras palavras, o deep learning está pavimentando o caminho para um futuro de IA mais próximo daquilo que vemos na
ficção, em que os sistemas computacionais atuam no nível humano de inteligência: AGS. (GABRIEL, 2022, p. 88).
Fonte: GABRIEL, M. Inteligência Artificial: Do Zero ao Metaverso. São Paulo: Grupo GEN, 2022.
 
Refletindo sobre o deep learning, avalie as seguintes asserções e a relação proposta entre elas.
I. Deep Learning, ou aprendizado profundo, é um dos ramos do machine learning em que a máquina não precisa ser “ensinada”.
PORQUE
II. O deep learning compreende uma unidade, ou seja, um dado por si só, que gerainformações para as redes neurais
profundas.
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
As asserções I e II são ambas proposições falsas.
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
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