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O mapeamento e a localização são processos críticos para robôs autônomos que navegam em ambientes desconhecidos.
Qual das seguintes afirmações sobre mapeamento e localização é verdadeira?
O mapeamento e a localização são irrelevantes para robôs que operam em ambientes conhecidos.
Técnicas como SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) permitem que robôs criem mapas enquanto se localizam simultaneamente dentro desses mapas.
O mapeamento é sempre mais complexo que a localização e nunca pode ser feito em tempo real.
A localização não necessita de sensores, pois pode ser determinada apenas por algoritmos de controle.
No aprendizado de máquina, qual é o objetivo principal de usar regularização?
Reduzir a quantidade de dados necessários para treinar o modelo.
Melhorar a velocidade de treinamento do modelo.
Impedir que o modelo memorize demais os dados de treinamento, evitando o overfitting.
Aumentar a complexidade do modelo para capturar mais padrões.
Melhorar o desempenho do modelo em dados de teste.
Em um robô autônomo, a tomada de decisões em tempo real é crucial. Qual dos seguintes algoritmos é frequentemente utilizado para permitir que robôs autônomos tomem decisões baseadas em múltiplas entradas sensoras?
Algoritmos de ordenação
Redes neurais artificiais
Algoritmos de busca em profundidade
Algoritmos de codificação de Huffman
O que é feature engineering em aprendizado de máquina?
O processo de otimização do modelo durante o treinamento.
O processo de ajustar os parâmetros do modelo após o treinamento.
O processo de transformar variáveis brutas em um formato mais adequado para o treinamento do modelo.
O processo de dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste.
O processo de ajustar o número de camadas em uma rede neural profunda.
Em um cenário de aprendizado supervisionado, qual é a principal vantagem do algoritmo Support Vector Machine (SVM)?
Ele não requer dados rotulados para o treinamento.
Ele é eficaz em problemas com classes linearmente separáveis, mesmo em alta dimensionalidade.
Ele pode ser facilmente implementado sem precisar de grandes volumes de dados.
Ele utiliza múltiplos modelos de classificação simultaneamente.
Ele combina várias técnicas de aprendizado não supervisionado.
A programação de robôs pode ser feita em diferentes linguagens. Qual das seguintes linguagens é amplamente utilizada na programação de robôs devido à sua simplicidade e facilidade de uso, especialmente para iniciantes?
C++
Python
Java
Assembly
O controle de movimento em robôs é uma questão fundamental na robótica.
Qual das alternativas abaixo descreve melhor um método comumente utilizado para controlar o movimento de um braço robótico?
Controle PID (Proporcional, Integral, Derivativo).
Controle de fluxo.
Controle por eventos.
Controle de feedback aleatório.