Questões
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No campo da robótica, a realização de tarefas em ambientes externos apresenta desafios únicos.
Qual é um dos principais fatores a serem considerados ao projetar um robô para operar em ambientes externos?
A estética do robô.
A resistência a condições climáticas adversas e a capacidade de navegação em terrenos variados.
A velocidade de execução das tarefas, independentemente do ambiente.
A complexidade do software de controle.
Duas funcionalidades do Rota FX são:
Diárias operacionais e Alertas veículos
Menor infrator e extrato bancário
G1 veículo e escala de serviço normal
Ficha pessoal e contracheque
Analise as afirmações sobre o Pensamento Computacional na escola.
I - O trabalho com o Pensamento Computacional na escola pode incluir atividades plugadas e desplugadas.
II - O Pensamento Computacional mobiliza o pensamento criativo e lógico.
III - O trabalho com o Pensamento Computacional encoraja ações multidisciplinares.
IV - O trabalho com o Pensamento Computacional pode subsidiar ações com robótica educacional.
É/são correta(s):
Qual técnica de aprendizado de máquina é usada para encontrar padrões em dados não rotulados?
Aprendizado supervisionado
Regressão Linear
Aprendizado não supervisionado
Redes Neurais Convolucionais
Regressão Logística
A base de Conhecimento de um sistema especialista é o local onde estão armazenados os fatos e as regras. Alguns Sistemas Especialistas utilizam regras como base para seu processamento e operação e por isso são chamados de Sistemas Baseados em Regras, outros representam o conhecimento através de Redes Semânticas ou frames. Uma das formas de representação do conhecimento em um Sistema Especialista é através de:
Considerando a Administração Estratégica e a Administração Operacional, é comum:
Qual é a principal inovação do modelo BERT em relação a modelos anteriores de linguagem?
Processamento unidirecional da linguagem
Processamento bidirecional da linguagem
Exclusão de contextos de palavras
Nenhuma das anteriores
O que caracteriza o algoritmo de aprendizado por reforço?
O agente aprende a partir de dados rotulados e toma decisões com base na probabilidade dos eventos.
O agente toma ações em um ambiente dinâmico e aprende com as recompensas ou penalidades associadas, buscando maximizar sua recompensa ao longo do tempo.
O aprendizado por reforço não envolve interação com o ambiente, sendo passivo.
O aprendizado por reforço é usado apenas para problemas de regressão linear.
O aprendizado por reforço não é aplicável a dados sequenciais.