7394 - DEEP LEARNING

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Nessa rede de deep learning a saída de um neurônio é aplicada como entrada no próprio neurônio e/ou em outros
neurônios de camadas anteriores, ou seja, há ocorrência de realimentação. Essas redes são identificadas por seus
loops de feedback. Qual rede de deep learning tem essas características?
Um famoso DJ brasileiro criou uma playlist de músicas experimentais usando um algoritmo de deep learning a
partir de músicas de seu repertório, ou seja, sintetizou novas músicas com base em outras músicas. 
Qual algoritmo de deep learning ele utilizou?
É uma tecnologia que permite que uma máquina tome uma decisão ou ação inteligente. Essa tecnologia permite
que um agente inteligente perceba cognitivamente seu ambiente e, correspondentemente, tente maximizar sua
probabilidade de sucesso de uma ação alvo. Um agente inteligente corresponderia a um módulo de hardware,
software, robô ou aplicativo.
Qual das opções abaixo atende a essa definição?
7394 - DEEP LEARNING
 
1.
Convolutional Neural Network (CNN).
Multilayer Perceptron.
Autoencoders.
Recurrent Neural Network (RNN).
Adversarial Generative Networks (GANs).
Data Resp.: 04/10/2023 20:34:37
Explicação:
Essas características descrevem as redes Recurrent Neural Network.
 
2.
Adversarial Generatine Networks (GANs).
Recurrent Neural Network (RNN).
Convolutional Neural Network (CNN).
Multilayer Perceptron.
Autoencoders.
Data Resp.: 04/10/2023 20:34:25
Explicação:
As redes Adversarial Generative Networks (GANs) é reconhecida pelos ótimos resultados para sintetizar som
com base em outras sons de treinamento, sendo muito utilizado também para modelar outros domínios, tais
como: imagem, vídeo, geração de imagens de descrições de texto.
 
3.
Aprendizagem de máquina (Machine learning).
Perceptron de múltiplas camadas.
Inteligência artificial.
Engenharia de dados.
Deep learning.
Data Resp.: 04/10/2023 20:34:15
Explicação:
Essas características descrevem a inteligência artificial.
Esse framework permite que o usuário codifique em uma variedade de linguagens de programação (Python, C++,
R, Julia e outros). Isso significa que você pode treinar seus modelos de deep learning com uma linguagem de
programação que se sinta confortável. Dentre os frameworks abaixo, qual deles possui essa característica?
Esse tipo de rede de deep learning usa dados sequenciais ou dados de séries temporais. Esses algoritmos de
aprendizado profundo são comumente usados para problemas ordinais ou temporais, como tradução de idiomas,
processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e legenda de imagens. Qual das opções abaixo
atende a essa definição?
Um grande banco de investimento alemão está construindo um sistema de previsão de preços de ações usando
seu histórico de dados de séries temporais. Qual algoritmo de deep learning eles estão utilizando?
Essa técnica emprega redes neurais artificiais de várias camadas para obter alta precisão em tarefas como
detecção de objetos, reconhecimento de fala, tradução de idiomas e outros avanços tecnológicos noticiados com
 
4.
Microsoft CNTK (Cognitive Tookit).
MXNet.
Keras.
TensorFlow.
Caffe.
Data Resp.: 04/10/2023 20:34:01
Explicação:
De todos os frameworks de deep learning, o MXNet é o único framework que permite que o usuário codifique
com uma linguagem de programação que se sinta confortável.
 
5.
Recurrent Neural Networks (RNN).
Redes Multilayer Perceptron.
Redes Perceptron.
Generative Adversarial Network (GANs).
Convolutional Neural Networks (CNN).
Data Resp.: 04/10/2023 20:33:45
Explicação:
Essas características descrevem as redes Recurrent Neural Network (RNN).
 
6.
Redes Perceptron.
Autoencoders.
Recurrent Neural Network (RNN).
Convolutional Neural Network (CNN).
Adversarial Generatine Networks (GANs).
Data Resp.: 04/10/2023 20:33:23
Explicação:
As redes Recurrent Neural Networks (RNN) são reconhecidas pelos ótimos resultados em problemas ordinais e
temporais.
 
7.
frequência pela mídia. Qual das opções abaixo atende a essa definição?
As redes (_____________) usam aprendizado não supervisionado para treinar dois modelos em paralelo,
colocando, desta forma, uma contra a outra, dando origem ao termo "adversária". Essas redes são utilizadas para
sintetizar novas imagens com base em outras imagens de treinamento, sendo muito utilizadas também para
modelar outros domínios, tais como: som, vídeo, geração de imagens de descrições de texto. Qual opção preenche
corretamente a lacuna?
Essa biblioteca de Deep Learning é baseada em Python e oferece suporte à criação de Redes Neurais
Convolucionais (CNN) e Redes Neurais Recorrentes (RNN) para execução no TensorFlow.
Para sua utilização é necessária a criação de códigos similares aos aplicados na linguagem Python e, por ser de
código aberto para qualquer pessoa, pode ser utilizado gratuitamente.
Foi desenvolvido com base no TensorFlow, sendo considerado de fácil utilização.
Dentre os frameworks ou biblioteca abaixo, qual deles possui essa característica?
Grande parte da extração de recursos do processo é automatizada (features), o que reduz a necessidade de
intervenção humana manual e ele também tira proveito de conjuntos de dados massivos, uma vez que 80 a 90%
Perceptron de múltiplas camadas.
Deep Learning.
Aprendizagem de máquina (Machine learning).
Inteligência de negócios (Business intelligence).
Inteligência artificial.
Data Resp.: 04/10/2023 20:31:19
Explicação:
Essas características descrevem o Deep Learning.
 
8.
Deep learning.
Recurrent Neural Networks (RNN).
Redes Multilayer Perceptron.
Generative Adversarial Network (GANs).
Autoencoders.
Data Resp.: 04/10/2023 20:31:17
Explicação:
Essas características descrevem as redes GANs.
 
9.
Pytorch.
Caffe.
Keras.
Theano.
Microsoft CNTK (Cognitive Tookit).
Data Resp.: 04/10/2023 20:33:12
Explicação:
O Keras foi desenvolvido com base no tensorFlow e atende aos requisitos do enunciado.
 
10.
dos dados em uma organização são considerados não estruturados (imagens, vídeos e textos). Essas
características e capacidades se tornam uma grande vantagem. As características descritas se referem a?
 
Qual opção de rede atende a essas características?
Aprendizagem de máquina (Machine learning).
Perceptron de múltiplas camadas.
Ciência de dados.
Inteligência artificial.
Deep Learning.
Data Resp.: 04/10/2023 20:32:47
Explicação:
Essa capacidade de extrair recursos (features) de forma automatizada é uma característica do Deep Learning.