Acerca dos tipos de aprendizado, da inteligência artificial generativa e das redes neurais, julgue o item subsequente. 

Redes neurais convolucionais são utilizadas principalmente em tarefas de processamento sequencial, como tradução automática e análise de sentimentos em linguagem natural. 

Acerca dos tipos de aprendizado, da inteligência artificial generativa e das redes neurais, julgue o item subsequente. 

Em arquiteturas de redes neurais profundas, o uso de funções de ativação não lineares, como ReLU ou Sigmoid, é essencial para que a rede aprenda padrões complexos e não lineares. 

Acerca dos tipos de aprendizado, da inteligência artificial generativa e das redes neurais, julgue o item subsequente. 

A inteligência artificial generativa inclui modelos como as redes generativas adversárias e os modelos baseados em transformadores, os quais são capazes de criar novos conteúdos, como imagens, textos ou áudios.

Acerca dos tipos de aprendizado, da inteligência artificial generativa e das redes neurais, julgue o item subsequente. 

O aprendizado por reforço é utilizado principalmente em tarefas de classificação supervisionada, nas quais o agente aprende com base em dados rotulados fornecidos previamente. 

A respeito da proteção de dados pessoais no Brasil, dos grandes modelos de linguagem (LLMs) e do uso de redes neurais no setor jurídico, julgue o item que se segue.  

Modelos transformer superam, devido ao mecanismo de autoatenção, as redes neurais recorrentes tradicionais na captura de dependências de longo alcance em documentos jurídicos extensos, sendo esta a principal razão para a adoção dos transformers em tarefas como sumarização e busca semântica no campo jurídico.

Julgue os itens a seguir, relativos à inteligência artificial (IA).

LLM (Large Language Models) são modelos de aprendizado profundo pré-treinados em grandes quantidades de dados que podem ser utilizados para gerar texto e outros conteúdos, além de executar outras tarefas de processamento de linguagem natural.  

Julgue os itens a seguir, relativos à inteligência artificial (IA). 

Deepfakes são vídeos gerados por IA para produzir conteúdo altamente realista e podem ser criados por meio de rede adversária generativa (GAN), a qual corresponde a uma arquitetura de aprendizado profundo que treina duas redes neurais para competirem entre si. 

Julgue o item subsecutivo, no que se refere a aprendizado de máquina e API (application programming interface).

Em aprendizado de máquina, não há overfitting. 

Julgue o item subsecutivo, no que se refere a aprendizado de máquina e API (application programming interface).

Em aprendizado de máquina, as técnicas de classificação e regressão são exemplos de aplicações práticas para a solução de problemas.  

Acerca de machine learning, do sistema operacional Linux, do protocolo DNS e dos modelos de serviço em nuvem, julgue o item subsequente.  
Em machine learning supervisionado, o algoritmo aprende, a partir de um conjunto de dados rotulados, a identificar padrões e realizar previsões em novos dados.  

No que se refere a processamento de linguagem natural, árvores de decisão e Python, julgue o item que se segue. 

O modelo BoW (bag of words) é capaz de capturar relações sinonímicas entre palavras.  

No que se refere a processamento de linguagem natural, árvores de decisão e Python, julgue o item que se segue. 

Considere que um algoritmo de árvore de decisão utilize entropia como medida de impureza para realizar as divisões dos dados em diferentes nós da árvore. Considere ainda que a entropia seja máxima quando a distribuição das classes é perfeitamente equilibrada e mínima quando todos os exemplos pertencem a uma única classe. Nesse caso, em uma partição contendo 100 exemplos classificados em três categorias A, B e C, a entropia da partição é maior no cenário em que há 33 exemplos de cada classe do que no cenário em que há 90 exemplos da classe A, 5 da classe B e 5 da classe C, mesmo que o número total de exemplos na partição seja o mesmo em ambos os casos.