Grátis: Em IA, o que é um 'perceptron'? a) Um tipo de algoritmo de agrupamento. b) Uma unidade básica de uma rede neural artificial, usada para classifica... – Questões Respondidas

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Em IA, o que é um 'perceptron'?

a) Um tipo de algoritmo de agrupamento.
b) Uma unidade básica de uma rede neural artificial, usada para classificar entradas.
c) Um algoritmo de aprendizado não supervisionado.
d) Um sistema para analisar grandes volumes de dados de texto.
e) Uma forma de IA que simula comportamento humano.

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Ed

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Um "perceptron" é um conceito fundamental em redes neurais artificiais. Ele é uma unidade básica que recebe entradas, aplica pesos a essas entradas, e passa por uma função de ativação para produzir uma saída, geralmente usada para tarefas de classificação. Analisando as alternativas: a) Um tipo de algoritmo de agrupamento - Incorreto, pois perceptron não é um algoritmo de agrupamento. b) Uma unidade básica de uma rede neural artificial, usada para classificar entradas - Correto, essa é a definição exata de um perceptron. c) Um algoritmo de aprendizado não supervisionado - Incorreto, perceptrons são usados em aprendizado supervisionado. d) Um sistema para analisar grandes volumes de dados de texto - Incorreto, isso não descreve um perceptron. e) Uma forma de IA que simula comportamento humano - Incorreto, perceptrons não são especificamente para simular comportamento humano. Portanto, a alternativa correta é: b) Uma unidade básica de uma rede neural artificial, usada para classificar entradas.

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Qual é o principal objetivo da 'visão computacional' em IA?

a) Criar sistemas que consigam navegar por ambientes sem obstáculos.
b) Permitir que sistemas de IA 'vejam' e interpretem o mundo ao seu redor com a mesma precisão que os seres humanos.
c) Melhorar a precisão das redes sociais.
d) Controlar máquinas automaticamente em ambientes industriais.
e) Otimizar algoritmos para gráficos de dados.

O que caracteriza a 'aprendizagem por transferência' (Transfer Learning) em IA?

a) O aprendizado ocorre em dados totalmente novos, sem aproveitamento de aprendizado prévio.
b) O modelo aprende exclusivamente a partir de dados rotulados.
c) A IA transfere o conhecimento adquirido em uma tarefa para outra tarefa relacionada.
d) A IA sempre precisa ser treinada do zero para cada novo problema.
e) A aprendizagem por transferência é limitada a imagens.

Qual é a principal vantagem dos algoritmos de 'deep learning' sobre os algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina?

a) Eles são mais rápidos, mas menos precisos.
b) Eles não requerem dados rotulados.
c) Eles são capazes de lidar com grandes volumes de dados e aprender representações mais complexas.
d) Eles são mais fáceis de entender e interpretar.
e) Eles podem ser usados apenas para análise de texto.

Qual é o papel dos 'dados rotulados' em aprendizado supervisionado?

a) Os dados rotulados são usados para treinar o modelo sem supervisão humana.
b) Eles são usados para testar o desempenho do modelo após o treinamento.
c) São usados para que o modelo aprenda a associar a entrada a uma saída correta.
d) São dados que não podem ser usados no treinamento do modelo.
e) São dados que o modelo nunca usa.

O que é 'Aprendizado por Reforço Profundo' (Deep Reinforcement Learning)?

a) Um algoritmo que aprende apenas por feedback de erros.
b) Um método que combina aprendizado por reforço e redes neurais profundas para lidar com problemas mais complexos.
c) Um algoritmo de aprendizado supervisionado.
d) Um algoritmo usado para análise de séries temporais.
e) Um modelo utilizado exclusivamente em jogos.

Qual é a principal característica do 'algoritmo de árvore de decisão'?

a) Ele é usado para classificar dados em categorias predefinidas.
b) Ele analisa dados em grandes volumes.
c) Ele é utilizado para agrupamento de dados sem rótulos.
d) Ele gera uma árvore hierárquica de decisões para classificar ou prever resultados.
e) Ele só pode ser usado para problemas de regressão.

O que é um 'dataset' em IA?

a) Um sistema que analisa dados em tempo real.
b) Uma coleção de dados usada para treinar, testar e validar modelos de IA.
c) Um tipo de rede neural especializada em visualização de dados.
d) Um software para lidar com erros em grandes volumes de dados.
e) Um algoritmo que cria novos dados a partir dos dados existentes.

Como a IA pode ajudar na 'automação de processos de negócios'?

a) Automatizando tarefas repetitivas e permitindo uma análise preditiva mais precisa.
b) Eliminando todos os empregos humanos na área de negócios.
c) Substituindo todos os sistemas de gerenciamento de recursos.
d) Criando processos novos sem nenhuma interação humana.
e) Controlando a produção de maneira centralizada e sem erros.

Qual a importância do conceito de 'responsabilidade explicável' (Explainable AI - XAI)?

a) Garantir que os modelos de IA possam ser explicados e compreendidos, para que suas decisões sejam transparentes.
b) Garantir que todos os modelos de IA sejam sempre mais rápidos.
c) Garantir que os sistemas de IA nunca cometam erros.
d) Eliminar todas as funções de aprendizado supervisionado.
e) Garantir que os dados sejam sempre protegidos.