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Nos últimos anos, a Inteligência Artificial tem buscado evoluir sobre as teorias existentes, em vez de buscar soluções completamente novas. Em part...

Nos últimos anos, a Inteligência Artificial tem buscado evoluir sobre as teorias existentes, em vez de buscar soluções completamente novas. Em parte, isso se deve ao fato de hoje em dia possuirmos poder computacional e recursos suficientes para aplicar técnicas que antigamente eram impensáveis devido principalmente às restrições de hardware. Em relação à utilização da inteligência artificial atualmente, avalie as afirmações a seguir:

I - A biometria é uma das áreas mais beneficiadas com a inteligência artificial.
II - Os sistemas de diagnóstico médico auxiliado por computador foram praticamente abandonados, especialmente devido ao grau de incerteza dos diagnósticos fornecidos.
III - Graças aos recursos praticamente infinitos das grandes empresas.com, a Inteligência Artificial tem avançado muito nos últimos anos.
IV - Uma das aplicações da Inteligência Artificial que efetivamente utilizamos no dia a dia são as pesquisas na internet.
Os itens I, II, III e IV estão corretos.
Os itens I, II e IV estão corretos.
Os itens I, II e III estão corretos.
Os itens I, III e IV estão corretos.
Os itens II, III e IV estão corretos.

Essa pergunta também está no material:

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL av2
6 pág.

Inteligência Artificial Universidade Estácio de SáUniversidade Estácio de Sá

💡 2 Respostas

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A resposta correta é: "Os itens I, III e IV estão corretos."

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Vanessa Mota


Os itens I, III e IV estão corretos.

Respondido em 22/01/2024 19:28:38


Explicação:

As aplicações de IA nos dias de hoje são possíveis devido à evolução do hardware. Quando a IA surgiu nos anos 1950, não foi possível implementá-la pois o hardware ainda estava surgindo também. Atualmente, entre as aplicações de IA que mais se tornam populares são os sistemas de diagnósticos médicos, pois a IAM, isto, é a inteligência artificial na medicina está evoluindo muito, principalmente após o surgimento do paradigma conexionista e também do método de deep learning, que são redes neurais complexas aplicadas em grandes volumes de dados.

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