Referente à arquitetura original do Transformer (conforme o artigo “Attention is All You Need”, de Vaswani et. al. 2017), qual é a principal vantagem do uso do mecanismo Multi-Head Attention em comparação com uma única camada de atenção na arquitetura Transformer?

Observando-se uma típica Rede Neural feed-forward, considere as afirmativas a seguir.

I → Número de camadas ocultas e taxa de aprendizagem são alguns dos parâmetros.
II → Neurônios, pesos, viés e função de ativação são partes de uma rede.
III → Número de camadas ocultas e números de neurônios para cada camada são alguns dos hiperparâmetros.
IV → O algoritmo de ajuste mais comum é chamado de Backpropagation. 

Está(ão) correta(s)

Redes Neurais Artificiais podem aproximar qualquer função contínua com erro arbitrariamente pequeno. São estruturas base para as diversas aplicações em Inteligência Artificial, especialmente em Deep Learning e mostram seu verdadeiro potencial quando a quantidade de dados é abundante. Porém, há problemas comuns a serem observados ao treinar os modelos. Observe as alternativas a seguir e marque a que corresponde a um possível problema com redes neurais.

Em uma pesquisa sobre hábitos daqueles que passaram no concurso público X, gerou-se a seguinte tabela como exemplo dos dados coletados.

Hábitos vs Aprovação no Concurso X. A primeira coluna significa que o estudo semanal foi maior que 15h um mês antes do concurso. A segunda coluna refere-se à média final no curso superior. A coluna “Aprovado” refere-se a quem foi aprovado na primeira tentativa.
Para esta tabela, considerando a regra gerada pelo algoritmo Apriori, {Estudo>15h}→{Aprovado}, assinale a alternativa com a afirmação correta.

Há múltiplas maneiras de criar sistemas de recomendação. Uma das maneiras, baseada em mineração de dados, é identificar quais itens costumam ocorrer em conjunto e posteriormente programá-las no sistema. Tal problema é solucionado por algoritmos de associação que podem gerar regras ao estilo setA→setB (leia-se, conjunto A implica conjunto B), em que diversas métricas podem ser obtidas para validar a força da regra.
Assinale a alternativa que, respectivamente, corresponde a um algoritmo de associação e a uma métrica usada para validar a regra.

O método de validação cruzada pode ser usado em vez de fazer uma separação do conjunto em treino e teste (subamostragem aleatória). Tal método separa um conjunto em k dobras, fazendo com que ____. Assim, esse método se torna útil para conjuntos de dados ____, pois a escassez de dados rotulados ____.
Assinale a alternativa que completa corretamente as lacunas.

Quanto aos conceitos de redes de computadores, aos sites de busca e pesquisa na Internet e à inteligência artificial, julgue o item seguinte.

Todos os sistemas de inteligência artificial operam de forma completamente autônoma, sem necessidade de supervisão ou de intervenção humana em nenhum estágio.

Quanto aos conceitos de redes de computadores, aos sites de busca e pesquisa na Internet e à inteligência artificial, julgue o item seguinte.

Em sistemas de recomendação, como os utilizados por plataformas de streaming, algoritmos de inteligência artificial analisam o comportamento do usuário para sugerir conteúdos personalizados.

Nos últimos anos, aplicativos de inteligência artificial (IA), como assistentes virtuais e ferramentas de geração de conteúdo digital, tornaram-se cada vez mais presentes no cotidiano e no mercado de trabalho. Além de automatizar tarefas simples, essas tecnologias têm impacto significativo na produtividade e na tomada de decisões. Qual das alternativas a seguir representa corretamente um uso legítimo e relevante dessas IAs?

A respeito da modelagem centrada em dados (Data-Centric Artificial Intelligence), analise as opções a seguir e marque a correta.