INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL AVALIANDO O APRENDIZADO 8

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			 1a Questão (Ref.: 201307421254)
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	Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático inspirado na estrutura neural de organismos inteligentes, assim pode-se afirmar que um modelo conexionista: (Escolha a alternativa CORRETA):
		
	
	Empregam uma estratégia de busca paralela e estruturada, baseadas nos mecanismos da seleção natural.
	 
	Lidam com conhecimento não simbolicamente representado e processam a informação de forma paralela e distribuída.
	
	Lidam com conhecimento explícito, representado simbolicamente e generalizam o conhecimento aprendido.
	
	Realizam o raciocínio aproximado, com proposições imprecisas e descritas em linguagem natural.
	
	São inspirados no comportamento do cérebro humano e modelam os modos imprecisos do raciocínio aproximado.
	
	
	
	
	 2a Questão (Ref.: 201307877654)
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	Na fase de treinamento das redes neurais artificiais, pode-se afirmar que:
Assinale e alternativa INCORRETA.
		
	
	Após o treinamento são os pesos que armazenam o conhecimento que permite à rede tomar decisões corretas .
	
	A rede aprende a partir dos dados que são apresentados durante o processo de treinamento.
	
	O aprendizado implica na alteração dos pesos das conexões.
	
	Cada tipo de treinamento é adequado a um tipo específico de topologia.
	 
	No aprendizado não supervisionado o ajuste de erro encontrado ocorre ao confrontar a saída da rede com o dado fornecido como objetivo para a rede.
	
	
	
	
	 3a Questão (Ref.: 201307992759)
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	Em relação ao modelo conexionista podemos afirmar que:
		
	
	Possui todo o conhecimento necessário para resolver o problema.
	
	Possui parte do conhecimento necessário para resolver o problema.
	 
	Cada problema não necessariamente requer do projetista que sejam feitas escolhas adequadas para propiciar a correta evolução das soluções ao longo das sucessivas gerações.
	
	Cada problema requer do projetista que sejam feitas escolhas adequadas para propiciar a correta evolução das soluções ao longo das sucessivas gerações.
	 
	Não tem conhecimento algum armazenado, até que seja treinado par resolver um problema.
	
	 Gabarito Comentado
	
	
	 4a Questão (Ref.: 201307471684)
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	Considerando as Redes Neurais Artificiais, relacione as colunas:
I- Algoritmo Backpropagation. 
II- Perceptron.
III- Redes Recorrentes.
IV- MLPs (Multi Layer Perceptrons).
V- Modelos Conexionistas.
A- Nome dado às redes neurais artificiais que possuem camadas ocultas.
B- Nome alternativo que envolve a teoria de redes neurais artificiais.
C- Técnica que implementa um declínio de gradiente no espaço de parâmetros, a fim de minimizar o erro de saída.
D- Redes neurais de alimentação direta com uma única camada.
E- Redes neurais artificiais com realimentação. 
Assinale a alternativa que contém a associação correta.
		
	
	I-A, II-C, III-E, IV-D, V-B.
	
	I-C, II-B, III-A, IV-D, V-E.
	 
	I-C, II-D, III-E, IV-A, V-B.
	
	I-C, II-D, III-E, IV-B, V-A.
	
	I-A, II-B, III-C, IV-D, V-E.
	
	 Gabarito Comentado
	
	
	 5a Questão (Ref.: 201307982536)
	 Fórum de Dúvidas (0)       Saiba  (0)
	
	Uma rede neural é formada por um conjunto de unidades de processamento simples que se comunicam enviando sinais uma para a outra através de conexões ponderadas. O componente elementar desse modelo são as unidades de processamento, também chamadas de: 
Assinale a alternativa CORRETA
		
	 
	neurônios
	
	partículas
	
	cromossomos
	
	genótipos
	
	objetivos
	
	 Gabarito Comentado
	
	
	 6a Questão (Ref.: 201307877655)
	 Fórum de Dúvidas (0)       Saiba  (0)
	
	São considerados parâmetros importantes no projeto de uma rede neural artificial:
Assinale e alternativa INCORRETA.
		
	
	Topologia da rede
	
	Quantidade de camadas
	
	Quantidade de neurônios
	
	Representação dos dados
	 
	Função de pertinência
	
	
	
	
	 Fechar
	
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