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Considerando as funções de ativação de uma rede neural e o comportamento esperado de cada uma delas, associe os itens, utilizando o código a seguir:

I- Degrau Binário.

II- Sigmoide.

III- Tangente Hiperbólica.

IV- ReLU.

( ) Transição rígida de 0 para 1.

( ) Similar ao sigmoide mas com transição de -1 a 1.

( ) Transição suave de 0 para 1.

( ) Acima de 0 se comporta como uma função identidade.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:

A
I - II - III - IV.
B
I - III - II - IV.
C
IV - III - II - I.
D
I - IV - III - II.

Em relação às desvantagens das redes neurais artificiais, selecione a opção correta.

A

As redes neurais artificiais são modelos probabilísticos, então, não é possível fazer afirmações sobre sua taxa de acerto.

B

Devido à flexibilidade das redes neurais artificiais sempre é possível ajustar um modelo para que a taxa de acerto seja alta.

C

As redes neurais artificiais extraem as características dos dados de treinamento tornando-se superespecializadas.

D

Não é trivial fazer uma correspondência entre as soluções fornecidas por uma rede neural e sua arquitetura.

E

Na prática, as redes neurais artificiais são muito complexas para resolver problemas reais.

O quantificador universal é uma instância da lógica proposicional que, quando encontrado em uma declaração, determina a leitura “para todo”, “para cada” ou “para qualquer”. Seu símbolo gráfico é um tanto incomum, quando considerado o alfabeto convencional, afinal, trata-se de uma letra bastante habitual visualmente, virada de cabeça para baixo. Assinale a alternativa que apresenta, de forma correta, a letra em questão.

A
Z.
B
M.
C
A.
D
T.
E
J.

Qual foi um dos principais avanços na IA na década de 1980?

A

Desenvolvimento do Teste de Turing

B

Popularização das conferências de IA

C

Avanços nas redes neurais

D

Criação da linguagem de programação Lisp

Interfaces de usuário baseadas em toque ou voz são frequentemente utilizadas para facilitar a comunicação entre robôs e humanos, permitindo interações mais naturais e intuitivas.
Na robótica de exploração espacial, os robôs devem ser capazes de operar de forma autônoma. Qual é um dos principais desafios técnicos que os engenheiros enfrentam ao desenvolver esses robôs?

A

A necessidade de um design estético.

B

A resistência a temperaturas extremas e radiações.

C

A capacidade de se conectar a redes de comunicação terrestres.

D

O custo dos componentes.

O código abaixo pode ser utilizado para atravessar um grafo: Entrada: um gráfico G e um vértice de G Saída: todos os alcançáveis de V marcados função DFS(G,v): marque V para todas as arestas adjacentes a V. faça se W não estiver então Chame recursivamente DFS(G,w) fim se fim para fim função Entre os diversos tipos de algoritmos utilizados para atravessar grafos, esse código implementa algoritmo:
A
Busca melhor-primeiro ou best first search.
B
Busca exaustiva ou brute force search.
C
Busca pelo caminho mínimo (shortest path).
D
Busca em largura ou breadth first.
E
Busca em profundidade ou depth first search.

Questão 2: Os agentes apresentam níveis distintos de inteligência de acordo com sua capacidade de ação. Neste sentido, podem ser classificados, quanto a sua inteligência em:

Escolha uma opção:

A
Todas as alternativas estão incorretas.
B
Médio, Alto e estocástico.
C
Baixo, médio e alto.
D
Médio, Alto e autônomo.
E
Baixo, médio e parcial.

Os Algoritmos Genéticos (AGs) usam conceitos da biologia evolutiva, como seleção natural, reprodução e mutação, para encontrar soluções para problemas complexos. Existem vários tipos de Algoritmos Genéticos (AGs), cada um com suas próprias características e aplicações específicas. Assinale a alternativa que contém os principais tipos de AGs.

A
Algoritmo Genético Clássico (AGC); Algoritmo Genético Evolutivo (AGE); Algoritmo Genético Estocástico (AGE); Algoritmo Autêntico de Mapa de Otimização (AAMO); Algoritmo Genético de Programação (AGP); Algoritmo Genético Multiobjetivo (AGMO); Algoritmo Genético de Partícula (AGP).
B
Algoritmo Genético Clássico (AGC); Algoritmo Genético Evolutivo (AGE); Algoritmo Genético Estocástico (AGE); Algoritmo Genético de Mapa de Otimização (AGMO); Algoritmo Genético de Programação (AGP); Algoritmo Genético Multiobjetivo (AGMO); Algoritmo Genético de Partícula (AGP).
C
Algoritmo Genético Clássico (AGC); Algoritmo Genético Evolutivo (AGE); Algoritmo Elástico (AE); Algoritmo Genético de Mapa de Otimização (AGMO); Algoritmo Genético de Programação (AGP); Algoritmo Genético Multiobjetivo (AGMO); Algoritmo Genético de Partícula (AGP).
D
Algoritmo Genético Clássico (AGC); Algoritmo Genético Evolutivo (AGE); Algoritmo Genético Estocástico (AGE); Algoritmo Genérico de Mapa de Otimização (AGMO); Algoritmo Genético de Programação (AGP); Algoritmo Genético Mono-objetivo (AGMO); Algoritmo Genético de Partícula (AGP).
E
Algoritmo Genético Clássico (AGC); Algoritmo Genético Evolutivo (AGE); Algoritmo Genético Estocástico (AGE); Algoritmo Genético de Mapa de Atualizado (AGMA); Algoritmo Genético de Programação (AGP); Algoritmo Genético Multiobjetivo (AGMO); Algoritmo Genético de Partícula (AGP).