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Inteligência Artificial

A disciplina de Inteligência Artificial (IA) estuda como criar sistemas capazes de realizar tarefas que, até então, eram exclusivas de seres humanos, como reconhecimento de fala, visão computacional, tomada de decisão e aprendizado de máquina. Durante as aulas, os alunos aprendem sobre algoritmos, redes neurais, lógica fuzzy, entre outras técnicas utilizadas na construção de sistemas inteligentes. A disciplina é importante para profissionais da área de tecnologia, que podem aplicar os conhecimentos em IA em diversas áreas, como saúde, finanças, transporte, entre outras, para otimizar processos e melhorar a qualidade de vida das pessoas.

Exam

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Mineração de dados Prova1

RESTRICTED

Exatas

Ciência da Computação

Postgraduate

Wilborn

Outros

Other

Entre as técnicas de análise de agrupamento ou clustering, encontram-se os métodos de particionamento, hierárquicos, com base na densidade, em grid...

Entre as técnicas de análise de agrupamento ou clustering, encontram-se os métodos de particionamento, hierárquicos, com base na densidade, em grid, em modelos por meio de uma abordagem de redes neurais e estatística. Sobre seus processos, de modo geral, é correto afirmar: A Esses métodos podem ser entendidos como compreendendo um conjunto de técnicas de análise de agrupamento (clustering) com o objetivo de efetuar uma detecção da existência de diferentes grupos inseridos em um conjunto de dados. B Quando ocorrer o caso de uma existência de diferentes grupos inseridos em um conjunto de dados, essas técnicas devem dificultar a determinação de quais são esses grupos. C O clustering utiliza as técnicas de mineração de dados visando efetuar um agrupamento e embaralhamento. A categorização dos dados somente pode ser disjunta (separada) com possibilidade de ser organizadas em árvores. D O objetivo do clustering está baseado na elaboração de um problema por meio do uso de uma função de diferenciação onde esse clustering faz a junção de um grupo de informações em grandes conjuntos.

Graduate

General Studies

Desafios Para o Conhecimento: Compartilhando desafios para auxiliar no aprimoramento do conhecimento em diversas disciplinas do ensino superior, médio e pós-graduação. Vamos juntos superar esses desafios e aprimorar nossos conhecimentos!

Desafios Para o Conhecimento

A detecção de anomalias constitui-se da utilização de técnicas que identificam padrões de comportamento inesperado, sendo estes considerados evento...

A detecção de anomalias constitui-se da utilização de técnicas que identificam padrões de comportamento inesperado, sendo estes considerados eventos ou observações que criam uma suspeita de problema. Essa técnica de detecção possibilita uma ampla gama de aplicações possíveis. A alternativa que discorre sobre outliers é: B As anomalias ou eventos raros podem impactar tanto positivamente quanto negativamente aos objetivos desejados. A Com uso de técnicas de detecção é possível analisar ocorrências de outliers, proporcionando maior efetividade para a inclusão de dados, impactando por exemplo em ganhos de efetividade de banco de dados. C Em anomalias de contexto ocorre uma caracterização por meio de um conjunto de dados anômalo. É necessária uma relação para o conjunto de dados sendo ele espacial, sequencial ou grafo. D Observando um agrupamento de dados reais, é impossível o aparecimento de casos com comportamento diferente da maioria.

Uma árvore de decisão visa auxiliar em decisões complexas. Ela é na verdade um mapa que apresenta as possibilidades de resultados para uma sequênci...

Uma árvore de decisão visa auxiliar em decisões complexas. Ela é na verdade um mapa que apresenta as possibilidades de resultados para uma sequência de escolhas relacionadas.. A respeito do método da árvore de decisão, é correto afirmar: A Esse método permite que uma pessoa ou uma organização efetue comparações entre as possíveis ações baseadas em custos, benefícios, probabilidade de ocorrência e metas para lucros. B Apesar de em alguns casos poder ser utilizada na condução de diálogos, não pode ser utilizado na condução de diálogos informais ou mesmo o mapeamento de um algoritmo para previsão de melhor escolha de forma matemática. C A estrutura apresentada por uma árvore de decisão tem sua representação formalizada em somente 3 elementos, nó raiz, ramos e folhas. D Em geral, a arvore de decisão inicia-se por um nó único que se subdivide em possíveis resultados. Para cada resultado vão surgindo novos nós adicionais que não permitem outras possibilidades representadas por novas ramificações.

A avaliação ou análise de cluster, tem como finalidade estudar as relações de interdependência existentes entre um conjunto de variáveis interdepen...

A avaliação ou análise de cluster, tem como finalidade estudar as relações de interdependência existentes entre um conjunto de variáveis interdependentes, possibilitando agrupar elementos conforme suas similaridades e proximidades, considerando esse conjunto de variáveis. Nesse contexto é correto a afirmativa: B O processo de avaliação do resultado obtido a partir de um algoritmo é denominado também de validação. A Os elementos que compõe cada cluster tendem a ser análogos entre si, sendo semelhantes dos outros elementos presentes em outros clusters. C O processo de avaliação do resultado obtido a partir de um algoritmo é denominado de absorção de dados. D Os elementos que compõe cada cluster tendem a ser semelhantes entre si, sendo também semelhantes dos outros elementos presentes em outros clusters.

As RNAs (redes neurais artificiais ) do tipo MLP (Multilayer Perceptron) e RBF (Radial Basis Function) compreendem funcionalidades que se destacam ...

As RNAs (redes neurais artificiais ) do tipo MLP (Multilayer Perceptron) e RBF (Radial Basis Function) compreendem funcionalidades que se destacam na mineração de dados sendo amplamente utilizadas nesse tipo de atividade. Com relação às RNAs, no que se refere ao uso de ferrantas, é correto afirmar que: C As redes neurais do tipo RBF que fazem uso de treinamento backpropagation apresentam problemas principalmente no quesito de definição de parâmetros. A utilização de diferenças mesmo que mínimas impacta em elevadas diferenças em tempo de treinamento e em resultados como na generalização obtida. A O poder computacional apresentado nas redes RBF é amplamente superior em relação as redes sem camadas escondidas por possuírem a capacidade de tratar dados que se apresentam como não linearmente separáveis. B Nas redes RBF, para seu funcionamento é utilizado o algoritmo backpropagation convencional. Com isso ocorre uma tendência a uma convergência de maneira extremamente lenta, e ainda, exigindo um alto esforço computacional. D O modelo de rede RBF, pode ser utilizado quase que em todos os tipos de problemas tratados pelo MLP. Contudo, enquanto as redes MLP podem possuir mais de uma camada oculta, a configuração padrão da RBF contempla apenas uma camada intermediária, onde a função de ativação é de base radial, em que a de maior utilização é a função gaussiana.

Os algoritmos genéticos são caracterizados como:

A Sistemas que agem como seres humanos.
B Uma classe de algoritmos de busca.
C Orientação a metas...

Os algoritmos genéticos são caracterizados como: A Sistemas que agem como seres humanos. B Uma classe de algoritmos de busca. C Orientação a metas e objetivos. D Desenvolvimento de estruturas cognitivas.

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Mineração de dados Prova1

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