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Inteligência Artificial

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Esse tipo de rede de deep learning são geralmente utilizadas para reconhecimento de imagem e vídeo, detecção de objetos, reconhecimento de caracteres, jogos (xadrez e Go) e reconhecimento de padrões e/ou visão computacional.
Qual das opções abaixo atende a essa definição?
Autoencoders.
Generative Adversarial Network (GANs).
Redes Multilayer Perceptron.
Recurrent Neural Networks (RNN).
Convolutional Neural Networks (CNN).

Progresso com Exercícios

ano passado

Progresso com Exercícios

ano passado

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA DEVS

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA DEVS

ESTÁCIO

Respostas

Ed

ano passado

A opção que atende a essa definição é Convolutional Neural Networks (CNN). As CNNs são especialmente projetadas para tarefas de reconhecimento de imagem e vídeo, detecção de objetos e visão computacional.

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Craque Neto

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA DEVS

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Com o objetivo de obter informações por meio do aprendizado de máquina, verificou-se que o processo que estava sendo realizado consistia em examinar as características dos objetos e agrupá-los de acordo com suas semelhanças; verificou-se também o uso de algoritmos de aprendizado não supervisionados.
Identifique que ação está sendo realizada:
Redução dimensional
Classificação
Regressão
Estimativa de densidade
Clustering

Acerca dos conceitos de aprendizado de máquina, julgue os itens seguintes:
Assinale a alternativa correta:
I. Em aprendizado de máquina, as árvores de decisão podem ser usadas com sistemas de classificação, para atribuir informação de tipo.
II. As aglomerações, tipos de informação obtidos por meio do aprendizado de máquina, caracterizam-se por se ligarem a um único e específico evento, em torno do qual ocorrem várias ações, com produção sistêmica de informações gerenciais que apoiarão uma nova ocorrência do mesmo tipo de evento.
III. Para a realização de prognósticos por meio de técnicas de aprendizado de máquina, parte-se de uma série de valores existentes obtidos de dados históricos, bem como de suposições controladas a respeito das condições futuras, para prever outros valores e situações que ocorrerão e, assim, planejar e preparar as ações organizacionais.
Apenas III está correta.
Apenas II está correta.
Apenas I está correta.
I e III estão corretas.
I e II estão corretas.

Em relação à aplicação da Inteligência Artificial na indústria de alimentos, pode-se afirmar que:
Assinale a opção correta:
I - A indústria de alimentos e bebidas já está utilizando a Inteligência Artificial em diferentes atividades.
II - A classificação de produtos para fabricação é um dos exemplos da aplicação da IA na indústria de alimentos.
III - O serviço de atendimento ao cliente não recebeu investimentos das grandes empresas, como, por exemplo, a IBM.
Apenas o item II está correto.
Os itens I e III estão corretos.
Os itens I, II e III estão corretos.
Os itens I e II estão corretos.
Apenas o item III está correto.

Em relação às definições sobre Inteligência Artificial, pode-se afirmar que:
Escolha a alternativa correta.
I - O campo de estudos que procura emular comportamento inteligente em termos de processos educacionais.
II - A automação de atividades que associamos ao pensamento humano, atividades como tomadas de decisão, resolução de problemas, aprendizado etc.
III - O estudo das computações que tornam possível perceber, raciocinar e agir.
IV - A automação de atividades repetitivas realizadas por nós, seres humanos nas fábricas e indústrias, apenas.
Apenas os itens I, II e IV estão corretos.
Apenas os itens I e III estão corretos.
Apenas o item IV está correto.
Os itens I, II e III estão corretos.
Apenas os itens II e III estão corretos.

Um hospital público de uma grande cidade da região sudeste do Brasil está implantando uma rede Perceptron de múltiplas camadas (Multilayer Perceptron) para prever a ocorrência de diabetes.
Essa rede perceptron de múltiplas camadas usará qual tipo de aprendizado em sua construção?
Aprendizado oculto
Aprendizado de pesos
Aprendizado supervisionado
Aprendizado final
Aprendizado Não supervisionada

Em uma rede neural artificial, esse componente é caracterizado como uma coleção de números predeterminados contidos no programa, que são multiplicados pelo valor digitado no nó oculto, e em seguida um único número é criado adicionando entradas ponderadas.
Assinale a alternativa que apresenta para qual componente de uma rede neural artificial essa definição é relevante.
Activation function (Função de ativação)
Viés (Bias)
Camada de pesos (Weight layer)
Camada oculta (Hidden layer)
Camada de saída (Output layer)

Consiste em técnicas e modelos que podem aprender com dados e fornecer aplicativos de Inteligência Artificial. Depende mais da entrada humana para entender as distinções entre diferentes entradas de dados, uma vez que especialistas humanos precisam criar uma hierarquia de recursos, normalmente aprendendo com dados mais estruturados.
Qual das opções abaixo atende a essa definição?
Perceptron de múltiplas camadas.
Inteligência artificial.
Deep learning.
Aprendizagem de máquina (Machine learning).
Inteligência de negócios (Business intelligence).

Juntamente com a área de visão computacional é normalmente mencionada a de reconhecimento de imagens, porém, apesar de estarem relacionadas, há distinções entre elas.
Selecione a opção correta que apresente um exemplo de reconhecimento de imagens:
Modificar as características principais de uma imagem
Melhorar a qualidade de uma imagem
Ampliar uma imagem
Fazer uma operação de uma imagem
Detectar um elemento específico dentro de uma imagem

Felipe trabalha para um jornal e desenvolveu um site para as novas notícias serem exibidas em categorias como esportes, política, economia e saúde. O sistema foi um sucesso e facilitou a disseminação de notícias, e assinaturas de novos leitores.
Dado que Felipe fez aulas de NLP na faculdade, qual seria o jeito inteligente dele resolver esse problema sem ter que olhar notícia a notícia ele mesmo e atribuir um rótulo? Ele iria precisar usar qual destes algoritmos depois de ter feito todo o pré-processamento em NLP necessário?
KMEANS
Regressão Linear
Floresta Aleatória
Agrupador DBSCAN
Regressor de Vetor de Suporte