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Inteligência Artificial

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Julgugositens que se seguem acerca de Inteligência Artificial.
1. Em Inteligência Artificial, pode-se adotar dois paradigmas de modelagem, o conexionista e o simbólico. Redes neurais e algoritmos genéticos estão mais associados ao primeiro, enquanto o uso de linguagens como Prolog e Lisp está relacionado ao segundo.
II. São exemplos de técnicas de inteligência computacional, os algoritmos genéticos e as redes neurais artificiais.
III. Inteligência Artificial é um conjunto de métodos e(ou) técnicas que procura desenvolver sistemas dotados de comportamento semelhante a certos aspectos do comportamento inteligente.
Apenas as afirmativas II estão corretas.
Todas as afirmativas estão corretas.
Apenas as afirmativas I e III estão corretas.
Todas as afirmativas estão incorretas.
Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
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Vamos analisar cada afirmativa: I. Em Inteligência Artificial, pode-se adotar dois paradigmas de modelagem, o conexionista e o simbólico. Redes neurais e algoritmos genéticos estão mais associados ao primeiro, enquanto o uso de linguagens como Prolog e Lisp está relacionado ao segundo. Verdadeiro, essa afirmativa está correta. O paradigma conexionista é representado por redes neurais, enquanto o simbólico é associado a linguagens como Prolog e Lisp. II. São exemplos de técnicas de inteligência computacional, os algoritmos genéticos e as redes neurais artificiais. Verdadeiro, essa afirmativa também está correta. Algoritmos genéticos e redes neurais são, de fato, técnicas de inteligência computacional. III. Inteligência Artificial é um conjunto de métodos e(ou) técnicas que procura desenvolver sistemas dotados de comportamento semelhante a certos aspectos do comportamento inteligente. Verdadeiro, essa afirmativa está correta. A definição de Inteligência Artificial abrange o desenvolvimento de sistemas que imitam comportamentos inteligentes. Agora, vamos resumir as análises: - Todas as afirmativas (I, II e III) estão corretas. Portanto, a alternativa correta é: "Todas as afirmativas estão corretas."

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O aprendizado de máquina comporta vários métodos de aprendizagem de acordo com o sinal.
Identifique a opção que exemplifica esses métodos:
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O algoritmo de aprendizado de máquina K-means é um algoritmo de agrupamento estatístico que permite separar um conjunto de dados em K grupos disjuntos. Qual a técnica usada para isso?
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Em relação às aplicações de Inteligência Artificial na indústria de entretenimento, julgue as opções.
O setor de entretenimento e o setor de jogos ainda não despertaram para os ganhos no investimento de aplicações usando Inteligência Artificial.
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Nessa arquitetura de rede neural artificial, apenas os neurônios vencedores são propagados (ativados) no final de cada ciclo, determinados por quão semelhantes são os requisitos de entrada e os neurônios. Possui realimentação, ou seja, a saída de um neurônio é utilizada como entrada para o próprio neurônio e/ou para outros neurônios das camadas anteriores. Essa arquitetura é composta de duas camadas, a camada de entrada também é chamada de 'fonte' e a camada de saída também é chamada de 'grau'. Qual opção abaixo corresponde, corretamente, a essa definição?
Backpropagation
Rede Competitiva
Feed Forward (Redes diretas)
Feed Backward Networks (Redes Recorrentes)
Rede ativa

Em uma rede neural artificial, esse componente é uma variável incluída na soma da função de ativação, com o objetivo de aumentar o grau de liberdade desta função, portanto, a capacidade de aproximação da rede. O valor deste componente é ajustado da mesma forma que os pesos sinápticos e pode ser atualizado e alterado pela rede neural durante o treinamento, assim como os pesos. As redes neurais artificiais, não sabem antecipadamente quais os valores a escolher para esse componente e permite mover valores em uma direção ou outra. Qual opção abaixo corresponde, corretamente, a esta definição?
Camada oculta (Hidden layer)
FeedForward
Camada de saída (Output layer)
Backpropagation
Viés (Bias)

Um CIO de uma grande empresa farmacêutica quer implantar um projeto de deep learning com o objetivo de buscar insights para o crescimento da empresa no mercado e, portanto, precisa identificar os pontos positivos (prós) de uma solução de Deep Learning. Quais são os pontos positivos do Deep Learning?
Alto custo de implementação.
Necessidade de grande quantidade de dados limpos.
Baixo tempo de treinamento das soluções.
Arquitetura facilmente adaptável a vários domínios de problemas.
Dificuldade na interpretação das informações.

Um gerente de projetos está identificando os riscos de um projeto de deep learning de sua organização e, portanto, precisa identificar os pontos negativos (contras) de uma solução dessas. Quais são os pontos negativos do Deep Learning?
Desempenho de última geração.
Arquitetura facilmente adaptável a vários domínios de problemas.
Reduz a necessidade de engenharia de recursos.
Dificuldade na interpretação das informações.
Baixo custo de implementação.

Avisão computacional apresenta várias aplicações práticas. Selecione a opção correta que justifique o uso de visão computacional para detectar a veracidade do logotipo da marca de uma empresa.
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Inteligência Artificial
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