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As Redes Neurais Artificiais são comumente usadas em qual dos seguintes casos?
Em sistemas robóticos, a comunicação entre diferentes componentes é essencial para o funcionamento eficaz. Qual é a função do protocolo ROS (Robot Operating System) na robótica?
Fornecer uma interface de usuário gráfica para programadores.
Facilitar a comunicação e a integração de diferentes módulos de software em robôs.
Aumentar a velocidade de processamento dos robôs.
Garantir a segurança cibernética dos sistemas robóticos.
O EfficientNet foi apresentado pela primeira vez em 2019 por uma equipe de pesquisadores da Google AI. O principal objetivo dessa arquitetura era criar um modelo que não apenas superasse a precisão de redes anteriores, mas que também operasse de forma mais eficiente em termos de uso de recursos.
O que caracteriza o método de "compound scaling" usado no EfficientNet?
Aumento desproporcional da profundidade
Aumento equilibrado da profundidade, largura e resolução
Redução da quantidade de dados utilizados para treino
Adoção de modelos apenas legados
A dificuldade ou a falha na comunicação ocorre quando o designer não consegue colocar através da interface essas respostas de maneira clara para o usuário. Isso terá uma consequência.
Sobre essa consequência, assinale a alternativa:
A robótica em educação está se expandindo. Qual das alternativas abaixo representa um uso prático de robôs em sala de aula?
Robôs que apenas realizam tarefas administrativas.
Robôs que ensinam conceitos de ciência e tecnologia de forma interativa.
Robôs que não interagem com os alunos.
Robôs que apenas realizam cálculos complexos.
Em Random Forest, como os modelos de árvores de decisão individuais são treinados?
Cada árvore é treinada usando todos os dados e todas as variáveis disponíveis.
Cada árvore é treinada com uma amostra aleatória de dados e com um subconjunto aleatório de variáveis.
Cada árvore é treinada com uma única variável e dados não rotulados.
Cada árvore utiliza apenas dados de teste para ser treinada.
Cada árvore usa a média de todas as variáveis para treinar.
Qual é o objetivo principal da análise exploratória de dados (EDA)?
Construir um modelo preditivo.
Testar a performance de um modelo de aprendizado de máquina.
Entender padrões e características dos dados por meio de visualizações e estatísticas.
Identificar variáveis-alvo em um conjunto de dados.
Aplicar validação cruzada em dados.
Em um modelo de aprendizado supervisionado, qual é o papel da variável dependente?
Determinar o número de parâmetros do modelo.
Representar a entrada para o modelo.
Servir como a variável que o modelo está tentando prever.
Ajudar a ajustar os hiperparâmetros do modelo.
Determinar a complexidade do modelo.
Algoritmos de aprendizado de máquina permitem que o robô aprenda e se adapte a novas situações, aumentando sua flexibilidade em ambientes dinâmicos.
Um robô destinado à entrega de medicamentos em um hospital deve operar de forma autônoma. Qual tecnologia é fundamental para garantir a navegação precisa do robô dentro do hospital?
Navegação por GPS.
Mapeamento interno e sensores de proximidade.
Controle manual.
Uso de papel para mapear o ambiente.
O que é um autoencoder em redes neurais?
Uma técnica de aprendizado supervisionado para classificação de dados.
Um tipo de rede neural que utiliza uma única camada para extrair características dos dados.
Uma rede neural usada para redução de dimensionalidade, onde a entrada e a saída são semelhantes.
Uma rede neural usada para prever o próximo valor em uma sequência temporal.
Um tipo de rede neural que realiza clustering de dados.