Atividade Objetiva 3 - Inteligência Artificial e Computacional - NOTA 1.0 de 1.0

Prévia do material em texto

Atividade 3
Iniciado: 29 out em 16:33
Instruções do teste

Pergunta 1 0,2 pts

Pergunta 2 0,2 pts
Importante:
Caso você esteja realizando a atividade através do aplicativo "Canvas Student", é necessário que
você clique em "FAZER O QUESTIONÁRIO", no final da página.
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.
O que são redes neurais artificiais?
 
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
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 estruturas de raciocínio paraconsistente capazes de imitar o comportamento dos seres humanos em
máquinas.
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;
A+
A
A-
NOTA: 1.0 de 1.0

Pergunta 3 0,2 pts
(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.
É correto o que se afirma em:
I e II, apenas.
III, apenas.
II e III, apenas.
II, apenas.
I, apenas.
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.
 
*ML: Machine Learning
A+
A
A-

Pergunta 4 0,2 pts
 
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, 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.
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, 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.
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.
 
A+
A
A-

Pergunta 5 0,2 pts
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 respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
As asserções I e II são ambas proposições falsas.
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.
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
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.
 
[...]
 
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.
A+
A
A-
Salvo em 17:13 
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.
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:
II e III, apenas.
I, II e III, apenas.
II, III e IV, apenas.
IV, apenas.
I, III e IV, apenas.
Enviar teste
A+
A
A-