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Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — FUNDATEC 2023

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
qq897091
Banca
FUNDATEC
Órgão
PROCERGS
Ano
2023
Nível
Superior
Cargo
ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados
As Redes Neurais _________ possuem uma arquitetura feed-forward que usam filtros e camadas de agrupamento para transformar os dados, enquanto as Redes Neurais _________ são preditivas, reutilizam funções de ativação de outros pontos de dados na sequência para gerar a próxima saída em uma série.Assinale a alternativa que preenche, correta e respectivamente, as lacunas do trecho acima.
  1. ALSTM (Long short-term memory) – GRU (Gated Recurrent Network)
  2. BRadial Basis Network (RBF) – Perceptrons (P)
  3. CConvolucionais – Recorrentes
  4. DFeed Forward Network (FFN) – Convolucionais
  5. ERecorrentes – Radial Basis Network (RBF)
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GabaritoC — Convolucionais – Recorrentes

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: Convolucionais e Recorrentes

Gabarito: Letra C. A primeira lacuna refere-se a redes que usam filtros e agrupamento (pooling) em arquitetura feed-forward: são as Redes Neurais Convolucionais (CNNs). A segunda lacuna descreve redes que reutilizam funções de ativação de pontos anteriores para gerar saídas sequenciais: são as Redes Neurais Recorrentes (RNNs). Portanto, a alternativa correta é "Convolucionais – Recorrentes".

Alternativa A — ❌ Incorreta

LSTM e GRU são tipos específicos de redes recorrentes, mas não preenchem a primeira lacuna (que pede feed-forward com filtros e agrupamento). Além disso, a ordem está invertida: a primeira lacuna não se refere a LSTMs ou GRUs.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Redes de Base Radial (RBF) são feed-forward mas não utilizam filtros e agrupamento; perceptrons são unidades básicas, não uma arquitetura sequencial preditiva.

Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Redes Convolucionais (CNN) usam filtros convolucionais e camadas de pooling para extrair características espaciais. Redes Recorrentes (RNN) possuem conexões de realimentação que permitem processar sequências, reutilizando ativações anteriores para prever o próximo elemento.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Feed Forward Network (FFN) é um termo genérico, mas não específica o uso de filtros; e "Convolucionais" na segunda lacuna não se encaixa, pois CNNs não são tipicamente preditivas de sequências.

Alternativa E — ❌ Incorreta

A ordem está trocada: "Recorrentes" não usam filtros e agrupamento; "Radial Basis Network" não é uma rede preditiva sequencial.

PEGA ESSA DICA!

Para identificar arquiteturas, lembre-se: CNNs são para dados espaciais (imagens) com convolução e pooling; RNNs são para dados sequenciais (texto, séries temporais) com realimentação. Na prova, palavras-chave como "filtros" e "agrupamento" apontam para CNNs, enquanto "sequência" e "próxima saída" indicam RNNs.

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