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A Inteligência Artificial (IA) continua avançando rapidamente, impulsionada por avanços em hardware, algoritmos e acesso a grandes volumes de dados. Tendências emergentes incluem o desenvolvimento de IA explicável, que busca tornar os processos de decisão mais transparentes, e o uso de aprendizado federado, permitindo o treinamento de modelos sem a necessidade de compartilhamento de dados brutos. Além disso, há crescente preocupação com a regulamentação da IA, à medida que seu impacto em setores como saúde, segurança e mercado de trabalho se intensifica. O futuro da IA aponta para a criação de sistemas mais autônomos, com capacidade de adaptação e tomada de decisão contextualizada, ampliando suas aplicações em ambientes dinâmicos. FACELI, K. et al. Inteligência Artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. 2. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2022. (Adaptado). Considerando o texto apresentado, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. O avanço da IA generativa permitirá a criação de modelos altamente sofisticados que poderão gerar conteúdo de maneira autônoma, incluindo textos, imagens e simulações, transformando significativamente a forma como interagimos com a tecnologia. PORQUE II. A ampliação do uso de redes neurais profundas e modelos pré-treinados reduz a necessidade de grandes volumes de dados rotulados, possibilitando o desenvolvimento de sistemas que aprendem com menos supervisão humana. A respeito dessas asserções, assinale a opção CORRETA.
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Lucas Bril Costa

há 2 meses

Respostas

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há 2 meses

Vamos analisar as duas asserções: I. O avanço da IA generativa permitirá a criação de modelos altamente sofisticados que poderão gerar conteúdo de maneira autônoma, incluindo textos, imagens e simulações, transformando significativamente a forma como interagimos com a tecnologia. Verdadeira, essa afirmação é correta, pois a IA generativa realmente tem o potencial de criar conteúdo de forma autônoma e impactar a interação com a tecnologia. II. A ampliação do uso de redes neurais profundas e modelos pré-treinados reduz a necessidade de grandes volumes de dados rotulados, possibilitando o desenvolvimento de sistemas que aprendem com menos supervisão humana. Verdadeira, essa afirmação também é correta, já que o uso de redes neurais profundas e modelos pré-treinados permite que sistemas aprendam de forma mais eficiente, mesmo com menos dados rotulados. Agora, vamos avaliar a relação entre as duas asserções. Ambas são verdadeiras e estão interligadas, pois o avanço da IA generativa (asserção I) pode ser facilitado pelo uso de redes neurais profundas e modelos pré-treinados (asserção II), que permitem a criação de modelos mais sofisticados com menos necessidade de dados rotulados. Portanto, a opção correta é que ambas as asserções são verdadeiras e a segunda justifica a primeira.

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