Atividade 3_ Inteligência Artificial e Computacional

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29/11/2023, 14:38 Atividade 3: Inteligência Artificial e Computacional
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Atividade 3
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0 / 0,2 ptsPergunta 1
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.
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 gera informações para as
redes neurais profundas.
A+
A
A-
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A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
 As asserções I e II são ambas proposições falsas. 
 A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira. Você respondeuVocê respondeu
A alternativa está incorreta. A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
A asserção I é verdadeira, pois o deep learning também é conhecido como aprendizado profundo de
máquina e ele se diferencia do machine learning por não precisar ser “ensinado”, isto é, o deep learning, a
partir das suas redes neurais artificias profundas, tem a capacidade a aprender sozinho. A asserção II é
falsa, pois o deep learning não compreende uma unidade em si, e sim, conforme Broilo (2022) explica, a
tecnologia faz uso de um conjunto de algoritmos para descobrir de maneira autônoma o que está sendo
questionado a ela.
 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 verdadeira, e a II é uma proposição falsa. Resposta corretaResposta correta
0,2 / 0,2 ptsPergunta 2
Leia o texto a seguir:
 
A+
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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.
O que são redes neurais artificiais?
 
 
São pesos que têm como responsabilidade descrever as forças de conexão para funcionamento eficiente da IA. 
 
São operações quânticas que convergem sinais de entrada para sinais de saída, de modo que seja possível obter
resultados coerentes
 
São dados que, por vezes, podem ser provenientes do ambiente ou, até mesmo, serem ativações de outros
neurônios.
 
São sistemas computacionais inspirados nas redes neurais biológicas dos animais e de grande valia para o
funcionamento da IA.
Correto!Correto!
Resolução (feedback) para a alternativa correta Alternativa correta. Em sistemas de IA mais evoluídos,
utilizam-se as Redes Neutrais Artificiais (RNA), pois elas, segundo Gabriel (2022), são sistemas
computacionais importantes para o desenvolvimento da IA, de modo que foram inspiradas nas redes
neurais biológicas dos animais, mas não necessariamente ou propriamente inspiradas nos seres humanos.
A+
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A-
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São estruturas de raciocínio paraconsistente capazes de imitar o comportamento dos seres humanos em
máquinas.
0,2 / 0,2 ptsPergunta 3
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.
III. Dentre as camadas do sistema de neurônios artificiais, temos a camada semi-supervisionada, que se
comunica com o exterior.
A+
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É correto o que se afirma em:
 II e III, apenas. 
 I, apenas. 
 II, apenas. Correto!Correto!
Alternativa correta. É correto o que se afirma em II, apenas.
A afirmativa I está incorreta, pois uma rede neural artificial é considerada um sistema de neurônios
artificiais que estão conectados e divididos em três tipos de camada, sendo elas as camadas de entrada,
as camadas internas e as camadas de saída.
A afirmativa II está correta, pois ela apresenta uma das três camadas dos sistemas neurais artificiais, sendo
ela a camada interna, também conhecida como Hidden ou oculta, que é responsável pela parte de
processamento.
A afirmativa III está incorreta, pois ela não apresenta uma das três camadas de um sistema de neurônios
artificiais; ela se confunde com o que é aprendizado semi-supervisionado. 
 I e II, apenas. 
 III, apenas. 
0,2 / 0,2 ptsPergunta 4
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Leiao 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.
 
[...]
 
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.
 
[...]
 
A+
A
A-
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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.
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:
 I, III e IV, apenas. 
 II e III, apenas. Correto!Correto!
A+
A
A-
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Alternativa correta. É correto o que se afirma em II e III, apenas.
A afirmativa I está incorreta, pois os algoritmos genéticos não são considerados apenas um único dado,
isso ocorre porque um algoritmo por si só é um conjunto de etapas para a execução de uma tarefa.
A afirmativa II está correta, pois, com base na biologia evolutiva proposta por Darwin, temos os algoritmos
genéticos.
A afirmativa III está correta, pois, conforme o autor Luger (2013) diz, é possível, por meio de algoritmos
genéticos e também juntamente com a vida artificial, desenvolver novas soluções para problemas e
questões tendo como base elementos de soluções anteriores.
A afirmativa IV está incorreta, pois os algoritmos genéticos são inspirados na teoria da evolução proposta
por Darwin, já o neodarwinismo foi proposto depois e conhecimentos científicos foram inseridos para
explicar os processos de evolução propostos por Darwin na teoria da evolução.
 IV, apenas. 
 I, II e III, apenas. 
 II, III e IV, apenas. 
0,2 / 0,2 ptsPergunta 5
Observe a figura a seguir:
 
 
A+
A
A-
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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.
 
*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 é um modelo computacional que foi inspirado nas redes biológicas animais e hoje integra o
machine learning.
 
O deep learning, que é conhecido como sistema neurônios artificiais, conecta neurônios a fim de computar
valores de entrada e oferecer respostas.
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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 surgiu com a intenção de deixar as máquinas mais inteligentes e aptas a realizar ações cada vez
mais complexas.
Correto!Correto!
Esta alternativa está correta, pois tecnologias apropriadas com IA estão cada vez sendo mais requisitadas
em diversas áreas da economia, e quanto mais capacitadas elas forem, melhor. Foi por isso que depois do
machine learning surgiu uma evolução do sistema, sendo ele o deep learning, que possibilita que as
máquinas se tornem mais inteligentes e capazes para executar tarefas complexas.
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