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Inteligência Artificial

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Representam partes componentes de um sistema especialista:
Não é possível a identificação das partes componentes de um sistema especialista.
Motor de inferência - Base de conhecimento - Base de dados
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Inteligência Artificial para Devs
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Um sistema especialista é composto por algumas partes principais, que incluem: 1. Base de Conhecimento: Armazena informações e regras sobre um domínio específico. 2. Motor de Inferência: Realiza a lógica e as deduções com base nas informações da base de conhecimento para chegar a conclusões. 3. Interface de Usuário: Permite a interação entre o usuário e o sistema, facilitando a entrada de dados e a apresentação de resultados. Esses componentes trabalham juntos para resolver problemas específicos em áreas como medicina, engenharia, entre outras.

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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:
Método de aprendizado por classificação e regressão
Método de aprendizado estruturado e não estruturado
Método de aprendizado por associação e memorização
Método de aprendizado supervisionado e não supervisionado
Método de aprendizado inteligente e não inteligente

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?
Regressão
Associação
Simbolização
Clusterização
Classificação

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.

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)
Feed Forward
Camada de saída (Output layer)
Backpropagation
Viés (Bias)

Correlacione os itens a seguir: (S) Treinamento supervisionado (N) Treinamento não supervisionado com I - A rede neural artificial aprende a partir de padrões conhecidos. II - O treinamento é direcionado para diminuir o erro na saída. III - Os padrões de treinamento possuem apenas entradas. Assinale a alternativa correta:
I(N), II(N) e III (S)
I(N), II(N) e III (N)
I(N), II(S) e III (S)
I(S), II(S) e III (S)
I(S), II (S) e III (N)

De acordo com os paradigmas de Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo simbolista lida com conhecimento explícito e representado simbolicamente. não possui conhecimento representado explicitamente. é formado por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento. lida apenas com símbolos gráficos. é um modelo que aprende a partir dos dados.

De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, é uma das principais características dos sistemas nebulosos: (Escolha a alternativa CORRETA)
São formados por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento
Modela o funcionamento dos neurônios do cérebro
Lidar com o raciocínio aproximado utilizando conceitos imprecisos

Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, qual é o principal funç do termo de momento aplicado à formula de ajuste dos pesos?
Para frear a convergência, inibindo a atração de mínimos locais e permitindo a convergência para o mínimo global
Para explorar múltiplos pontos de mínimo da função
Para acelerar a convergência utilizando um fator multiplicador arbitrado pelo algoritmo
Para frear a convergência para o valor de mínimo da função de erro, uma vez que uma descida mais lenta impede que se passe do ponto desejado
Para acelerar a convergência utilizando a tendência de correção do ciclo anterior

Ainda que não pareça quando um computador escuta nossa voz por um microfone, ele também pode ser capaz de compreendê-la dado que tenha um componente de ______________ programado nele. Que opção melhor se encaixa na lacuna?
Inteligência Artificial
Processamento de Áudio e Voz
Processamento de Sinais
Processamento de Imagem
Processamento da Linguagem Natural

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