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Inteligência Artificial

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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
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Inteligência Artificial para Devs
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A alternativa correta é: Lidar com o raciocínio aproximado utilizando conceitos imprecisos. Os sistemas nebulosos (ou fuzzy) são projetados para lidar com incertezas e imprecisões, permitindo que o raciocínio seja mais flexível e próximo da forma como os humanos tomam decisões.

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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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Alto custo de implementação.
Necessidade de grande quantidade de dados limpos.
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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.

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

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
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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?
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