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A inteligência artificial generativa (IA generativa) é um campo empolgante da inteligência artificial que se concentra em criar conteúdo original, ...

A inteligência artificial generativa (IA generativa) é um campo empolgante da inteligência artificial que se concentra em criar conteúdo original, como imagens, texto e até música. Uma das abordagens mais populares na IA generativa envolve o uso de Redes Neurais Generativas Adversariais, ou GANs. As GANs consistem em dois componentes principais, o gerador e o discriminador, que operam de forma adversarial, resultando em um aprimoramento contínuo da capacidade de gerar amostras convincentes. A partir desse contexto, leia e associe as informações indicadas por letras e números de acordo com as definições a seguir: I. Redes Neurais Generativas Adversariais (GANs). II. Gerador (Generator). III. Discriminador (Discriminator). A. Esse elemento é uma rede neural responsável por criar exemplos de dados sintéticos. Ele aceita entradas na forma de vetores de números aleatórios e gera saídas que se assemelham a exemplos reais do conjunto de dados de treinamento. B. Esses elementos são uma arquitetura de rede neural utilizada em inteligência artificial e aprendizado profundo. Elas consistem em duas redes principais, o gerador e o discriminador, que funcionam de forma adversarial. C. Esse elemento recebe como entrada uma amostra de dados e estima a probabilidade de ser uma amostra real ou gerada. É treinado com um conjunto de dados que contém exemplos reais e gerados, ajustando seus parâmetros para maximizar a capacidade de discriminar corretamente entre as duas classes. Assinale a alternativa que traz a associação correta entre as duas listas:

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A associação correta entre as duas listas é: I. Redes Neurais Generativas Adversariais (GANs). - B. Esses elementos são uma arquitetura de rede neural utilizada em inteligência artificial e aprendizado profundo. Elas consistem em duas redes principais, o gerador e o discriminador, que funcionam de forma adversarial. II. Gerador (Generator). - A. Esse elemento é uma rede neural responsável por criar exemplos de dados sintéticos. Ele aceita entradas na forma de vetores de números aleatórios e gera saídas que se assemelham a exemplos reais do conjunto de dados de treinamento. III. Discriminador (Discriminator). - C. Esse elemento recebe como entrada uma amostra de dados e estima a probabilidade de ser uma amostra real ou gerada. É treinado com um conjunto de dados que contém exemplos reais e gerados, ajustando seus parâmetros para maximizar a capacidade de discriminar corretamente entre as duas classes. Portanto, a alternativa correta é a letra B.

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