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Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2024

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
ce186284
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
STJ
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Análises de Sistemas de Informação
No que se refere à inteligência artificial e aprendizado de máquina, julgue o próximo item.
As redes neurais do tipo feedforward, por padrão, processam os dados continuamente, utilizando encaminhamentos de feedbacks corretivos para aprimorar sua análise preditiva.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoE — Errado

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Redes Neurais Feedforward e Feedback

❌ ERRADO. O item está errado. Redes feedforward não possuem loops de realimentação – o sinal flui apenas no sentido direto (entrada → saída). A afirmação de que "utilizam encaminhamentos de feedbacks corretivos" é própria de redes recorrentes (RNNs), que têm conexões de feedback. O gabarito oficial é Errado.

A principal diferença entre redes feedforward e recorrentes é a presença de ciclos. Enquanto as feedforward processam cada entrada de forma independente e produzem uma saída sem memória de entradas anteriores, as recorrentes mantêm um estado interno e podem usar realimentação para aprimorar a predição ao longo do tempo. O material de apoio afirma: "Uma rede neural recorrente (de feedback) é a que apresenta loops, permitindo os sinais viajarem em ambas as direções. Essa é justamente a grande diferença para as redes feedforward, que não permitem volta."

Portanto, a assertiva está incorreta.

Característica

Redes Feedforward

Redes Recorrentes (RNNs)

Fluxo do sinal

Apenas direto (entrada → saída)

Pode ter loops (realimentação)

Uso de feedback

Não utiliza

Utiliza (feedbacks corretivos)

Memória de entradas anteriores

Não possui (processa cada entrada independentemente)

Possui (mantém estado interno)

Redes neurais
  • 1Feedforward
    • Fluxo direto (entrada → saída)
    • Sem loops de realimentação
    • Sem memória de entradas anteriores
  • 2Recorrentes (RNN)
    • Possuem ciclos/feedback
    • Mantêm estado interno
    • Aprimoram predição ao longo do tempo
LEVEL · soulevel.com.br

❌ ERRADO.

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