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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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AV - INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ESTÁCIO 2020 2

RESTRICTED

Graduate

Universidade Estácio de Sá

Matheus Dutra

Outros

Other

Nos Sistemas de Produção utilizados em Inteligência Artificial, existem dois mecanismos de inferência: encadeamento progressivo e encadeamento regr...

Nos Sistemas de Produção utilizados em Inteligência Artificial, existem dois mecanismos de inferência: encadeamento progressivo e encadeamento regressivo.
Em relação às técnicas de Resolução de Conflitos utilizadas nesses mecanismos de inferência, assinale a alternativa correta.

General Studies

Praticando Para Aprender: Compartilhando exercícios práticos para auxiliar no aprendizado de diversas disciplinas do ensino superior, médio e pós-graduação. Vamos juntos aprender mais através da prática!

Praticando Para Aprender

Em relação à Lógica Fuzzy, podemos afirmar que:
I - é uma lógica multivalorada capaz de absorver informações vagas, normalmente descritas em uma li...

Colégio Objetivo

Em relação à Lógica Fuzzy, podemos afirmar que:
I - é uma lógica multivalorada capaz de absorver informações vagas, normalmente descritas em uma linguagem natural (línguas faladas ou escritas) e convertê-las para um formato numérico, de fácil manipulação computacional.
II - Procura modelar o modo incerto / impreciso do raciocínio humano, no tocante a habilidade de tomar decisões e para tal incorpora ao modelo graus de adequabilidade, confortabilidade, satisfação.
III - Preza a bivalência, uma declaração é falsa ou verdadeira, não havendo nada entre esses limites.
Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
Todas as afirmativas estão corretas
Apenas a afirmativa III está correta.
Apenas a afirmativa II está correta.

High School

Estudando com Questões

Em relação a Construção de Sistemas Fuzzy é correto afirmar que:
I- A regra é uma composição de relações Fuzzy onde a primeira relação é um conjunt...

Em relação a Construção de Sistemas Fuzzy é correto afirmar que:
I- A regra é uma composição de relações Fuzzy onde a primeira relação é um conjunto Fuzzy e a segunda relação é de implicação.
II - Inferência é uma relação lógica que obedece à mesma implicação Modus Ponens da lógica tradicional. Na lógica Fuzzy, entretanto, a regra só será acionada se o grau de pertinência da premissa for igual a zero.
III - Defuzzificação é a forma de encontrar um valor escalar representativo do conjunto fuzzy de saída.
Apenas II e III estão corretas.
Apenas II está correta.
Apenas I está correta.
Apenas I e III estão corretas.
Apenas I e II estão corretas.

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

Nas RNAS, os neurônios transmitem sinais através de impulsos elétricos e esses sinais chegam até os neurônios através dos dendritos e saem através ...

Nas RNAS, os neurônios transmitem sinais através de impulsos elétricos e esses sinais chegam até os neurônios através dos dendritos e saem através dos axônios.
Uma das características associadas às RNAs é serem caracterizadas por um modelo de: Assinale a alternativa CORRETA que completa essa afirmação.
processamento sequêncial e distribuído
processamento paralelo e centralizado
processamento interativo e centralizado
processamento paralelo e distribuído
processamento simulado e distribuído

Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, o que pode acarretar para a qualidade da rede treinada, o tr...

Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, o que pode acarretar para a qualidade da rede treinada, o treinamento além do ponto desejado? I - A rede esquece os padrões aprendidos II - Diminuição da capacidade de generalização da rede III - Apenas desperdício de tempo computacional De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:
Somente o item I está correto.
Somente o item III está correto.
Somente os itens II e III estão corretos.
Somente os itens I e III estão corretos.
Somente o item II está correto.

Praticando Para o Saber: Compartilhando exercícios práticos para auxiliar no aprendizado e aprimoramento de habilidades em diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos praticar e aprimorar nossos conhecimentos para alcançar o saber!

Praticando Para o Saber

Comparando-se a atualização dos pesos dos neurônios entre modelos de redes neurais de aprendizado supervisionado e não-supervisionado, verifique qu...

Comparando-se a atualização dos pesos dos neurônios entre modelos de redes neurais de aprendizado supervisionado e não-supervisionado, verifique quais afirmativas são falsas ou verdadeiras:
Assinale a alternativa correta que preenche os valores de cima para baixo:
( ) Não existem diferenças na atualização dos pesos entre uma rede perceptron multicamadas (MLP) e uma rede competitiva.
( ) Em ambas abordagens de aprendizado, um número reduzido de pesos são atualizados a cada época.
( ) Na rede competitiva os neurônios competem entre si e apenas os pesos associados ao neurônio vencedor são atualizados em uma iteração.
V, V, F
F, V, F
F, F, V
V, F, V
F, V, V

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