Grátis: Com as habilidades básicas de Python e manipulação de imagens, é possível criar projetos simples, como detecção de objetos em uma imagem, reconheci... – Questões Respondidas

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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.

CuriosidadesGerais

há 7 meses

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ESTÁCIO

Respostas

Ed

há 7 meses

Vamos analisar cada uma das alternativas com base no texto apresentado: 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." - Esta afirmação é falsa, pois o texto menciona que a biblioteca OpenCV oferece uma ampla gama de algoritmos e funções pré-implementadas, facilitando o desenvolvimento. B - "Não é possível utilizar Python para desenvolver projetos simples de Visão Computacional." - Esta afirmação é claramente falsa, já que o texto afirma que é possível criar projetos simples com Python e manipulação de imagens. C - "OpenCV não é uma biblioteca útil para o desenvolvimento de aplicações de Visão Computacional em Python." - Esta afirmação é falsa, pois o texto destaca que OpenCV é uma ferramenta poderosa e útil para esses projetos. Diante da análise, todas as alternativas apresentadas são falsas. Portanto, não há uma opção correta entre as apresentadas. Você pode precisar revisar as alternativas ou verificar se há uma opção que não foi incluída.

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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 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.

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.

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.