Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — IF-MT 2024
Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
- Código
- qg240540
- Banca
- IF-MT
- Órgão
- IF-MT
- Ano
- 2024
- Nível
- Superior
- Cargo
- Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico - Engenharia da Computação
Analise as seguintes afirmações sobre tipos de aprendizados em Redes Neurais Artificiais:I – No aprendizado por memória, o mecanismo não enxerga os neurônios individualmente, mas sim a rede como um todo. Um estado de “energia” é atribuído ao sistema, dada uma configuração, e esse estado é corrigido com base em uma pseudo-temperatura (determinado momento no tempo que reflete uma configuração qualquer). Com o uso de uma função estocástica (aleatória) de variação em alguns pesos a cada ciclo, o sistema tende a um equilíbrio após vários ciclos, gerando a resposta esperada.II – No Aprendizado Hebbiano, o peso de uma sinapse (conexão entre dois neurônios) é aumentado se ambos os neurônios são excitados simultaneamente (no mesmo momento temporal); por outro lado, esse peso é reduzido se ambos os neurônios são excitados em momentos diferentes.III – No aprendizado de Boltzmann, a correção dos pesos se dá pela construção de um vetor de duplas, que contém duplas de valores de entrada e valores desejados de saída. Esse vetor tem suas duplas visitadas na vizinhança dos valores ideais de entrada e saída desejados a cada iteração, com os valores mutados para corrigir os pesos de entrada dos neurônios.Assinale a alternativa CORRETA, conforme Oliveira (2018):OLIVEIRA, R. F. Inteligência Artificial. Editora e Distribuidora Educacional S.A. 224pg. 2018.
- AApenas a afirmação I é correta.
- BApenas a afirmação II é correta.
- CApenas a afirmação III é correta.
- DNenhuma das afirmações é correta.
- EAs afirmações I, II e III são corretas.