Colaborar - Av2 - Fundamentos da Inteligência Artificial

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1) A rede neural Perceptron multicamadas (MLP) é um dos modelos
neurais mais conhecidos e utilizados. Isto pode estar associado com
o fato de se diferirem do Perceptron simples, sendo capaz de
resolver problemas cujos padrões não são linearmente separáveis.
De acordo com os elementos da rede neural MLP, faça a associação
dos termos contidos na coluna A com suas respectivas definições,
apresentadas na coluna B.
COLUNA A COLUNA B
I. Camada de
entrada
1. Neurônios responsáveis   pela geração do
resultado da rede neural, após os dados terem
sido devidamente processados pelos
neurônios ocultos.
II. Camada de saída
2. Responsável para decidir se um neurônio vai
ser ativado ou não.
III. Camada interna
3. Unidades não-computacional responsáveis
pela passagem de informação fornecida a rede
para os neurônios das camadas seguintes.
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a)
b)
c)
d)
e)
2)
a)
IV. Retropropagação
do erro
4.  Disseminação do erro obtido a partir dos
neurônios de saída que circula no sentido
inverso ao fluxo de informações.
V. Função de
ativação
5. Responsável pelo processamento não-linear
das informações de entrada.
Assinale a alternativa que apresenta a associação CORRETA entre as
colunas.
Alternativas:
I – 1, II – 2, III – 3, IV – 4, V – 5.
I – 2, II – 1, III – 3, IV – 4, V – 5.
I – 3, II – 5, III – 2, IV – 4, V – 1.
I – 1, II – 3, III – 5, IV – 4, V – 2.
I – 3, II – 1, III – 5, IV – 4, V – 2.
As redes neurais convolucionais têm sido algumas das inovações
mais influentes no campo da visão computacional. Uma série de
empresas tem usado o aprendizado profundo no centro de seus
serviços. O Facebook usa redes neurais para seus algoritmos de
marcação automática, Google para pesquisa de fotos, Amazon para
recomendações de produtos, Pinterest para personalização de
feeds domésticos e Instagram para infraestrutura de pesquisa.
As redes convolucionais passaram a ganhar mais protagonismo
após um modelo de CNN vencer o desafio LSVRC-2012 da
ImageNet, a “olimpíada” da Visão Computacional. Assinale a
alternativa que apresenta o nome dessa rede.
Alternativas:
LeNet-5
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b)
c)
d)
e)
3)
a)
b)
c)
AlexNet
GoogleNet
R-CNN
VGGNet
O reconhecimento automático de fala (ASR, do inglês Automatic
Speech Recognition) refere-se à tarefa de reconhecer a fala humana
e traduzi-la em texto. Este campo de pesquisa ganhou muito foco
nas últimas décadas. É uma importante área de pesquisa para a
comunicação homem-máquina.
Considerando a escolha de um modelo de rede neural para um
sistema de reconhecimento de voz, avalie as seguintes asserções e a
relação proposta entre elas.
I. Ambas as redes rasas e profundas são capazes de se encaixar em
qualquer função, mas as redes rasas são preferidas hoje às redes
profundas.
PORQUE
II. Redes rasas requerem muitos parâmetros, ao contrário de redes
profundas que podem ajustar funções mesmo com um número
limitado de parâmetros por causa de várias camadas.
A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.
Alternativas:
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não
justifica a I.
As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II justifica a I.
A asserção I é uma proposição verdadeira e a II, falsa.
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d)
e)
4)
a)
b)
A asserção I é uma proposição falsa e a II, verdadeira.
As asserções I e II são proposições falsas.
Em sistema de computação, geralmente, não é necessário
desenvolver uma aplicação do "zero". Ou seja, existem meios que
facilitam e aceleram a criação de um software. No campo de
Inteligência Artificial não é diferentes, pois existem bibliotecas e
frameworks que nos ajudam em diversas tarefas.   Considere as
seguintes afirmações retirada do Brasil Code:
"Scikit learn (https://scikit-learn.org/stable/) é uma biblioteca Python
muito poderosa para machine learning (aprendizado de máquina)
que é usada principalmente na construção de modelos."
"O Keras serve como uma interface e fornece um alto nível de
abstração, o que facilita a configuração de redes neurais,
independentemente da estrutura em que está instalada."
Considerando seus conhecimentos sobre o assunto, o texto base e
as afirmações do Brasil Code, podemos afirmar que um framework
é essencial para a construção de um método inteligente, pois:
Alternativas:
Permite acelerar a construção de software ou hardware
embarcado usando modelo neurais, sem a preocupação de
empregar interfaces de alto nível como o Keras. Além disso,
o  Scikit learn (https://scikit-learn.org/stable/)  é uma excelente
escolha para os iniciantes. 
Um  framework de   Inteligência  Artificial  ajuda no levantamento
dos requisitos funcionais e não funcionais, além de permitir o
acompanhamento das etapas de desenvolvimento da aplicação.
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https://scikit-learn.org/stable/
https://scikit-learn.org/stable/
https://scikit-learn.org/stable/
https://scikit-learn.org/stable/
https://scikit-learn.org/stable/
https://scikit-learn.org/stable/
https://scikit-learn.org/stable/
https://scikit-learn.org/stable/
https://scikit-learn.org/stable/
https://scikit-learn.org/stable/
https://scikit-learn.org/stable/
https://scikit-learn.org/stable/
c)
d)
e)
5)
Um   framework é uma coleção de códigos que fornecem uma
estrutura de desenvolvimento para uma aplicação, ou seja, é um
modelo repleto de ferramentas. Isso permite acelerar a
construção de um modelo, além de fornecer a abstração
necessária para o programador, que não precisa construir todos
os métodos.
Aplicações inteligentes demandam a utilização de
frameworks   capazes de rodar sobre Unidades Gráficas de
Processamento (GPU). Exatamente o caso do Pytorch,que opera
através de GPU. Além disso, sem esse incremento computacional
não seria possível construir nenhum modelo neural. 
Frameworks como o NumPy e Pandas permitem a construção de
modelos profundos através do conceitos de camadas, o que
torna essas bibliotecas de extrema importância. 
A Inteligência Artificial (IA) é um ramo científico que ganhou
muito destaque nos últimos anos e os produtos derivados desta
tecnologia estão começando a invadir o mercado. Embora a ideia
não seja recente, foi nos últimos 10 anos que IA avançou
consideravelmente, isso aconteceu devido a invenção de novos
algoritmos do gênero e graças as Unidades Gráficas de
Processamento. Outro ponto importante que está assegurando a
evolução rápida do tema é a sua   relevância para os negócios e
industria 4.0, levando esse aspecto em consideração a revista Flai
faz o seguinte comentário e traz a Figura 1:
"Assim, quem   aprender   e   explorar   essa tecnologia, capaz
de  aumentar a capacidade produtiva e reduzir os custos dos
negócios, pode se tornar   um profissional requisitado no
mercado de trabalho."
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a)
b)
c)
Figura 1: Setores onde a Inteligência Artificial é aplicada
Setores que estão empregando IA
Fonte: FLAI. Como a Inteligência Artificial está transformando os
Negócios. 2020. Disponível em: https://www.flai.com.br/juscudilio/
como-a-inteligencia-artificial-esta-transformando-os-negocios/.
Acessado em 10 dez. 2022.
Considerando o contexto do enunciado, a Figura 1 e a afirmação da
revista Flai, assinale a alternativa correta.
Alternativas:
O profissional de Tecnologia da Informação não irá se beneficiar
da IA, pois ela visa substituir a mão de obra em tarefas
repetitivas e de risco e isso pode levar a uma diminuição da
oferta de emprego.
Dentre as diversas aplicações da Visão Computacional podemos
citar o uso de chatbots, cuja ideia remonta dos anos 50 e desde
então evoluiu bastante. Além disso, podemos usar a Visão
Computacional para reconhecer padrões em imagens e detectar
algum tipo de fraude. 
A indústria 4.0 irá cada vez mais se beneficiar das técnicas de
Visão Computacional, pois a automatização de processos e a
integração dos dispositivos com sistemas capazes de "enxergar"
o mundo irá trazer uma vantagem competitiva paras empresas.
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d)
e)
Um exemplo é a detecção de defeitos em peças.
Já existe uma demanda por profissionais de IA e o mercado
procura pessoas com um perfil teórico, já que esses cientistas
ainda usam uma base sólida que foi fundamentada nos anos 50.
Além disso, problemas complexos como o monitoramento de
saúde só pode ser alcançado por profissionais experientes.
As Unidades Gráficas de Processamento são particularmente
interessantes em problemas de Visão Computacional, pois além
de acelerar a computação, são capazes de trabalhar com
imagens de forma eficiente e, por isso, a maioria dos frameworks
só usam este tipo de processamento.
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