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Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2025

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
ce195071
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANM
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Governança e Inovação
No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue o item seguinte.Uma vez que uma GAN (generative adversarial network) é treinada, a rede discriminadora é descartada e a rede geradora pode ser utilizada para sintetizar novos exemplos no espaço de dados por amostragem do espaço latente e propagação dessas amostras pela rede geradora treinada.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoC — Certo

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”.

GANs (Generative Adversarial Networks)

✅ CERTO. A afirmação está correta. No treinamento de uma GAN (Generative Adversarial Network), duas redes competem: o gerador tenta produzir dados sintéticos que enganem o discriminador, enquanto o discriminador aprende a distinguir dados reais dos falsos. Após o treinamento, apenas o gerador é útil para síntese de novos exemplos — a rede discriminadora é descartada. O processo descrito (amostragem do espaço latente e propagação pela rede geradora treinada) é exatamente o modo de uso do gerador treinado.

SE LIGUE NESSA!

Esse é um conceito fundamental de GANs: o discriminador serve apenas como "crítico" durante o treinamento; uma vez que o gerador aprende a distribuição dos dados, o discriminador não é mais necessário.

  1. 1Gerador cria dados sintéticos
  2. 2Discriminador distingue real × falso
  3. 3Competição ajusta ambos
  4. 4Discriminador descartado
  5. 5Gerador sintetiza novos exemplos
LEVEL · soulevel.com.br

Gabarito: ✅ CERTO (alternativa C).

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