Logo Passei Direto
Buscar
De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo conexionista: (Escolha a alternativa CORRETA):
Lida com raciocínio sobre o conhecimento representado e justifica as decisões
É programado com um algoritmo que reflete o conhecimento que se deseja representar
Aprende a partir dos dados e generaliza o conhecimento aprendido
User badge image
Praticando Para Aprender

ano passado

Respostas

User badge image

Ed Verified user icon

ano passado

A alternativa correta é: "Aprende a partir dos dados e generaliza o conhecimento aprendido." Modelos conexionistas, como as redes neurais, são projetados para aprender com grandes volumes de dados e fazer generalizações a partir desse aprendizado.

Essa resposta te ajudou?

0
Dislike0

Ainda não achou a resposta?

  • Integrado com os principais modelos de IA do mercado
  • Respostas em segundos
  • IA treinada para estudantes brasileiros.
PasseIA logoEvolua sua forma de estudar

Cadastre-se ou realize login

Ainda com dúvidas?

Envie uma pergunta e tenha sua dúvida de estudo respondida!

Essa pergunta também está no material:

Mais perguntas desse material

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?
Regressão
Associação
Simbolização
Clusterização
Classificação

Um CIO de uma grande empresa farmacêutica quer implantar um projeto de deep learning com o objetivo de buscar insights para o crescimento da empresa no mercado e, portanto, precisa identificar os pontos positivos (prós) de uma solução de Deep Learning. Quais são os pontos positivos do Deep Learning?
Alto custo de implementação.
Necessidade de grande quantidade de dados limpos.
Baixo tempo de treinamento das soluções.
Arquitetura facilmente adaptável a vários domínios de problemas.
Dificuldade na interpretação das informações.

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)

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.

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?
Inteligência Artificial
Processamento de Áudio e Voz
Processamento de Sinais
Processamento de Imagem
Processamento da Linguagem Natural

Mais conteúdos dessa disciplina