Grátis: A inteligência artificial (IA) para tomada de decisões baseada em visão é uma área emergente que combina técnicas de Visão Computacional com algori... – Questões Respondidas

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A inteligência artificial (IA) para tomada de decisões baseada em visão é uma área emergente que combina técnicas de Visão Computacional com algoritmos de aprendizado de máquina para tomar decisões autônomas com base nas informações visuais capturadas.
Considerando o texto, analise as alternativas e assinale a opção correta:
A - A inteligência artificial para tomada de decisões baseada em visão não é uma área emergente.
B - A inteligência artificial para tomada de decisões baseada em visão não utiliza técnicas de Visão Computacional.
C - Em veículos autônomos, as CNNs não são usadas para identificar sinais de trânsito.
D - A inteligência artificial para tomada de decisões baseada em visão tem potencial apenas na indústria de transporte.
E - A inteligência artificial para tomada de decisões baseada em visão computacional utiliza de históricos de dados que funcionam como base de aprendizado e permitem, assim, fazer generalizações úteis.

CuriosidadesGerais

há 7 meses

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ESTÁCIO

Respostas

Ed

há 7 meses

Vamos analisar cada uma das alternativas: A - A inteligência artificial para tomada de decisões baseada em visão não é uma área emergente. Incorreta. O texto afirma que é uma área emergente. B - A inteligência artificial para tomada de decisões baseada em visão não utiliza técnicas de Visão Computacional. Incorreta. O texto menciona que combina técnicas de Visão Computacional. C - Em veículos autônomos, as CNNs não são usadas para identificar sinais de trânsito. Incorreta. As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são amplamente utilizadas em veículos autônomos para essa finalidade. D - A inteligência artificial para tomada de decisões baseada em visão tem potencial apenas na indústria de transporte. Incorreta. Essa tecnologia pode ser aplicada em diversas áreas, não apenas no transporte. E - A inteligência artificial para tomada de decisões baseada em visão computacional utiliza de históricos de dados que funcionam como base de aprendizado e permitem, assim, fazer generalizações úteis. Correta. Essa afirmação está alinhada com o que se espera de sistemas de aprendizado de máquina, que utilizam dados históricos para aprender e fazer previsões. Portanto, a alternativa correta é: E.

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Uma preocupação de desenvolvimento de um projeto de redes de convolução é o tratamento dos dados. Nesse sentido, selecione a opção correta sobre o tratamento dos dados.
A - Sempre que a rede de convolução receber dados, é necessário dividi-los por 255
B - As redes de convolução exploram características dos dados de treinamento, portanto se houver tratamento dos dados o modelo será prejudicado
C - A normalização dos dados deve ser feita antes do treinamento do modelo
D - As redes de convolução são insensíveis ao tratamento dos dados de entrada
E - A normalização dos dados deve ser feita como entrada da camada completamente conectada da rede de convolução

Depois de treinar uma rede de convolução e aplicá-la para fazer a predição de uma imagem de entrada, o programador imprimiu a seguinte linha de comando: Predição: [ 2.950e-03, 2.250e-01, 7.580e-01, 1.530e-02 ]. Em relação à variável de saída que o programador imprimiu, selecione a opção correta.
A - O modelo decidiu que a melhor classe para a imagem é a quarta
B - O resultado da predição corresponde à posição com menor erro
C - O modelo escolhe aleatoriamente entre os valores da variável de predição
D - O modelo escolheu a terceira classe como resposta
E - O modelo considera o menor valor entre os dois primeiros elementos da variável de predição

As redes neurais convolucionais precisam ser treinadas para extrair características dos dados de treinamento e generalizar seus resultados. A respeito do treinamento das redes convolucionais, selecione a opção correta.
A - A taxa de aprendizado pode ser alterada durante o processo de treinamento
B - O hiperparâmetro momentum acelera a convergência do algoritmo de aprendizado
C - Os algoritmos de treinamento das redes convolucionais evitam o overfitting
D - Ao final da execução do algoritmo de treinamento de uma rede convolucional, ela já pode ser utilizada.
E - Os pesos sinápticos são atualizados durante o treinamento

A função de erro de uma rede de convolução é minimizada ao longo das iterações do algoritmo de treinamento. Nesse sentido, selecione a opção correta a respeito da função de erro.
A - A função ReLU é um exemplo de função de erro
B - As funções de erro são funções lambdas
C - É uma forma de normalizar os dados
D - As funções de erro devem ser aplicadas na fase de testes que é quando os modelos são validados
E - As funções de erro são aplicadas aos dados de treinamento e de validação

A respeito das redes convolucionais, selecione a opção correta:
A - São treinadas através de métodos de aprendizado supervisionado
B - São aplicadas para problemas gerais
C - Diferenciam-se das redes neurais artificiais devido à quantidade de camadas ocultas
D - São modelos computacionais que possuem uma quantidade exata de camadas para extração de características
E - Utilizam a quantidade de iterações como critério de aprendizado

A segmentação de imagens tem uma ampla gama de aplicações empresariais em diversos setores. No varejo, por exemplo, a segmentação de instâncias pode ser usada para identificar e contar produtos nas prateleiras, monitorar o estoque e otimizar o layout da loja. Na indústria automotiva, pode ser aplicada em sistemas de assistência ao motorista para identificar e rastrear pedestres, veículos e obstáculos na estrada.
Considerando o texto, analise as alternativas e assinale a opção correta:
A - A segmentação de imagens não possui aplicações empresariais em diferentes setores.
B - A segmentação de instâncias no varejo não pode ser usada para identificar e contar produtos nas prateleiras.
C - A segmentação de imagens não é aplicada na indústria automotiva para sistemas de assistência ao motorista.
D - A segmentação de imagens é utilizada apenas para otimizar o layout da loja no setor varejista.
E - A segmentação de imagens é aplicada em diferentes setores empresariais para diversas finalidades.

A análise de imagens médicas é uma área onde as CNNs têm um papel significativo. Essas redes são treinadas para interpretar imagens de exames médicos, como radiografias, ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas, para auxiliar no diagnóstico de doenças e lesões. Por exemplo, em imagens de mamografias, as CNNs podem identificar padrões suspeitos que indicam a presença de câncer de mama. Além disso, as CNNs também são usadas para segmentar e analisar imagens de órgãos internos, auxiliando os médicos no planejamento de cirurgias e tratamentos.
Considerando o texto, analise as alternativas e assinale a opção correta:
A - As CNNs são aplicadas apenas na análise de imagens de paisagens.
B - As CNNs são aplicadas apenas na análise de imagens de alimentos.
C - As CNNs são aplicadas na análise de imagens médicas para suporte a profissionais de saúde no diagnóstico mais preciso.
D - As CNNs são aplicadas apenas na análise de músicas.
E - As CNNs são aplicadas apenas na análise de documentos escritos.

Com as habilidades básicas de Python e manipulação de imagens, é possível criar projetos simples, como detecção de objetos em uma imagem, reconhecimento de padrões ou até mesmo sistemas de vigilância simples. A biblioteca OpenCV é uma ferramenta poderosa para esses projetos, oferecendo uma ampla gama de algoritmos e funções pré-implementadas para facilitar o desenvolvimento de aplicações de Visão Computacional. Certamente, esse é um fator muito incentivador para quem está iniciando nessa área.
Considerando o texto, analise as alternativas e assinale a opção correta:
A - Desenvolver aplicações simples de Visão Computacional em Python é bastante complexo, uma vez que o programador precisa se preocupar em criar todas as funções de manipulações de imagens.
B - Não é possível utilizar Python para desenvolver projetos simples de Visão Computacional.
C - OpenCV não é uma biblioteca útil para o desenvolvimento de aplicações de Visão Computacional em Python.

A matriz de confusão é uma ferramenta fundamental na avaliação do desempenho de modelos de aprendizado de máquina, como as redes neurais convolucionais (CNNs). Ela permite visualizar a precisão das previsões em relação aos rótulos verdadeiros, destacando áreas de acertos e erros do modelo.
Considerando o texto, analise as alternativas e assinale a opção correta.
A - A matriz de confusão não é uma ferramenta útil para avaliar o desempenho de modelos de CNN.
B - A matriz de confusão é usada para extrair características de imagens em modelos de CNN.
C - A matriz de confusão é um recurso de testes de qualidade em modelos de CNN que precisam ser utilizados com frequência para verificar a qualidade dos resultados da rede.
D - A matriz de confusão é usada apenas em tarefas de segmentação semântica em modelos de CNN.
E - A matriz de confusão é exclusiva de modelos de aprendizado supervisionado, não sendo aplicável a modelos de CNN.