Grátis: São considerados parâmetros importantes no projeto de uma rede neural artificial: Assinale a alternativa incorreta. Função de pertinência Represent... – Questões Respondidas

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ESTÁCIO

São considerados parâmetros importantes no projeto de uma rede neural artificial: Assinale a alternativa incorreta.
Função de pertinência
Representação dos dados
Topologia da rede
Quantidade de neurônios
Quantidade de camadas

há 11 meses

há 11 meses

Simulado AV1 - INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Respostas

Ed Inteligência Artificial do Passei Direto

há 11 meses

A alternativa incorreta entre as opções apresentadas é "Função de pertinência". Esse termo é mais relacionado a sistemas de lógica fuzzy e não é um parâmetro típico no projeto de redes neurais artificiais. Os outros itens, como representação dos dados, topologia da rede, quantidade de neurônios e quantidade de camadas, são todos parâmetros relevantes no desenvolvimento de uma rede neural.

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Simulado AV1 - INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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Em relação às definições sobre Inteligência Artificial, pode-se afirmar que:
I- A arte de criar máquinas que executem funções que exijam inteligência quando executadas por pessoas.
II- O estudo de como fazer computadores realizarem coisas nas quais, no momento as pessoas são melhores.
III- O ramo da ciência da computação que está interessado em automatizar comportamento inteligente.

Escolha a alternativa correta.
Apenas os itens I e II estão corretos.
Apenas o item II está correto.
Os itens I, II e III estão corretos.
Apenas o item III está correto.
Apenas o item I está correto.

Os Sistemas Especialistas são construídos a partir de regras que procuram se aproximar de uma expressão humana de representação do conhecimento. Assim analise as afirmações abaixo:
I- nas regras pode-se usar operadores lógicos
II- as regras podem produzir uma ou mais conclusões que são acionadas quando as premissas são verdadeiras
III- As premissas ou conclusões são também chamadas de situação/ação ou ainda de antecedente/consequente das regras.

Assinale a alternativa correta.
Apenas a afirmativa I está correta.
As afirmativas I, II e III são corretas.
Apenas as afirmativas I e III são corretas.
Apenas as afirmativas I e II são corretas.
Apenas as afirmativas II e III são corretas.

Analise o gráfico abaixo:

A imagem mostra um gráfico com cinco conjuntos fuzzy: criança, adolescente, adulto, meia idade e idoso. O eixo x representa a idade, e o eixo y representa o grau de pertinência. O gráfico mostra como a pertinência de cada conjunto fuzzy varia com a idade.

O suporte do conjunto fuzzy criança e o suporte do conjunto fuzzy adolescente são, respectivamente:
0-12 e 10-19
10-12 e 16-19
0-10 e 12-16
0-1 e 1-0
10-16 e 12-19

Avalie a seguinte colocação sobre o uso de sistemas fuzzy:

Um sistema Fuzzy possui entradas escalares e deve ser capaz de produzir uma saída também escalar.

A partir dessas afirmações pode-se afirmar que:
Ambas as alternativas estão corretas e a segunda complementa a primeira.
Ambas as alternativas estão incorretas.
Somente a primeira alternativa está correta.
Somente a segunda alternativa está correta.
Ambas as alternativas estão corretas, mas a segunda independe da primeira.

O operador genético que torna possível o processo artificial de icasamento de cromossomos escolhidos de uma certa população é:
Criação
Mutação
Seleção
Crossover
Adaptação

Considere um algoritmo genético que opera sobre três indivíduos A, B, C, descritos respectivamente pelos vetores binários A=[11011000], B=[00010000], C=[11001101], gerando dois novos indivíduos D=[11011001] e E=[11011000]. Os novos indivíduos foram gerados através de:
Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e C.
Crossover pelo ponto central dos indivíduos B e C seguido de mutação de um bit em cada novo indivíduo (D e E).
Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e C seguido de mutação de um bit em cada novo indivíduo (D e E).
Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e B seguido de mutação de um bit em cada novo indivíduo (D e E).
Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e B.

Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, o que pode acarretar para a qualidade da rede treinada, o treinamento além do ponto desejado?
I - A rede começa a confundir os padrões de entrada
II - A rede se torna melhor e mais genérica, mas há um custo computacional grande
III - Diminuição da capacidade de generalização da rede

De acordo com a abordagem, assinale a opção correta:
Somente os itens I e II estão corretos.
Somente o item I está correto.
Somente o item III está correto.
Somente o item II está correto.
Somente os itens I e III estão corretos.

Em relação aos mapas auto organizáveis, relacione os termos técnicos, na coluna da esquerda, com suas definições, na coluna da direita.

I- Agrupamento.
II- Aprendizado competitivo.
III- Neurônio vencedor.
IV- Redes recorrentes.
V- Vizinhança.

A- Define quantos neurônios em torno do vencedor terão seus pesos ajustados, ou seja, define a área de influência do nó vencedor. Sua arquitetura pode assumir vários formatos diferentes.
B- Organização das classes na camada de saída de um Mapa de Kohonen. Embora não seja essencial, os nós dessa camada normalmente são organizados em forma de grade.
C- Rede Neural que pode ter conexões que voltem dos nós de saída aos nós de entrada e que pode ter também conexões arbitrárias entre quaisquer nós. Desse modo, seu estado interno pode ser alterado conforme conjuntos de entradas são apresentados à rede.
D- Resultado de um mecanismo que permite o direito de responder a um específico subconjunto de dados, de forma que somente um neurônio de saída, ou um neurônio por grupo, esteja ativo em um determinado instante.
E- Técnica que usa o princípio de que apenas um neurônio fornece a saída da rede em resposta a uma entrada.

Assinale a alternativa que contém a associação correta.
I-E, II-A, III-B, IV-D, V-C.
I-A, II-C, III-E, IV-D, V-B.
I-B, II-E, III-D, IV-C, V-A.
I-E, II-C, III-D, IV-A, V-B.
I-B, II-A, III-E, IV-C, V-D.