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457941200528546
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANTTDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial

A respeito de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e processamento de linguagem natural, julgue o item a seguir.


Umas das principais diferenças entre o backpropagation e o SGD (stochastic gradient descent) é a forma como os pesos são atualizados, visto que o SGD utiliza o gradiente calculado para todos os dados de treinamento, ao passo que o backpropagation usa o gradiente calculado apenas para um mini-batch de dados de treinamento.

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2

457941201152996
Ano: 2022Banca: FCCOrganização: TRT - 5ª Região (BA) Disciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial

 Sobre os conceitos de modelos preditivos, analise as afirmações abaixo.


  I. O modelo preditivo não supervisionado recebe dados de entrada e saída e busca correlações entre eles.

 II. O modelo supervisionado recebe apenas dados de entrada para encontrar padrões e prevê repetições de ocorrências anteriores.

III. A análise preditiva é utilizada como ferramenta para identificar padrões que podem sugerir ações fraudulentas.

 IV. A utilização de técnicas de aprendizagem de máquina para a análise preditiva permite produzir de forma automática e mais rápida modelos mais precisos.


É correto o que se afirma APENAS em 

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3

457941201761982
Ano: 2012Banca: PR-4 UFRJOrganização: UFRJDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial
Affordance é um conceito básico ligado ao estudo das interações humano-computador e suas interfaces. Affordance é um conceito originado na:
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4

457941201487733
Ano: 2022Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANPDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 


A ação de realizar agrupamento hierárquico tem como premissa básica encontrar elementos em um conjunto de dados que impliquem a presença de outros elementos na mesma transação, com um grau de certeza definido pelos índices de fator de suporte e o fator de confiança, que pode ser realizado, por exemplo, por meio do algoritmo a priori. 

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5

457941201526061
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CTIDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial

A respeito de ontologia, julgue o próximo item. 


A representação formal de ontologias é utilizada para que estas sejam consumidas por computadores, enquanto a representação gráfica é utilizada para compreensão humana. 

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6

457941201917656
Ano: 2024Banca: IF-SPOrganização: IF-SPDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial
Redes neurais profundas (do inglês Deep Neural Network - DNN) são um tipo de rede neural artificial cuja estrutura possui múltiplas camadas ocultas entre a camada de entrada e a camada de saída, cada uma com seus próprios pesos e bias. As múltiplas camadas proporcionam que as DNNs aprendam representações complexas dos dados, apresentando bons resultados para tarefas complexas como o processamento de linguagem natural, o reconhecimento ou classificação de imagens ou áudio, por exemplo. Especificamente para o problema de classificação de imagens de cães e gatos, qual dos algoritmos abaixo é utilizado para ajustar os pesos das conexões e bias em uma rede neural e que pode melhorar na acurácia da classificação das imagens?
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7

457941201652296
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial

A respeito de inteligência artificial (IA) e de metodologias ágeis de desenvolvimento de software, julgue o item que se segue.


Graças ao aumento no desempenho de processamento e à análise de grandes volumes de dados, a IA já superou o desempenho humano em várias tarefas específicas, embora a criatividade ainda seja um desafio para a IA.

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8

457941200623577
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CTIDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial

Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.


Overfitting é um comportamento esperado e desejável de aprendizado de máquina, uma vez que descreve assertividade e acurácia altas quando o modelo de aprendizado de máquina fornece previsões precisas para novos dados com base nos dados de treinamento. 

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9

457941201036251
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: Prefeitura de Macaé - RJDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial
Aprendizado de Máquina (Machine Learning) é uma subárea da inteligência artificial (IA) que se concentra em desenvolver algoritmos e modelos que permitem que os sistemas aprendam e façam previsões ou decisões baseadas em dados. O Aprendizado de Máquina pode ser dividido em aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.

No contexto de aprendizado de máquina supervisionado, das técnicas a seguir, a mais apropriada para lidar com um problema de regressão no qual o objetivo é prever um valor numérico contínuo é
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10

457941201758332
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANATELDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial

A respeito de KNN (k-nearest neighbours), SVM (support vector machines), deep learning e técnicas de agrupamento, julgue o item a seguir.


O SVM classifica os dados encontrando uma linha ou hiperplano ideal; essa linha de separação é encontrada entre duas classes distintas pela análise dos dois pontos, um de cada grupo, mais próximos da outra classe.

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