Questões de Concurso

A respeito dos fundamentos de GPU para ambientes de alto desempenho e das aplicações práticas da CUDA, julgue o item a seguir.

A utilização de GPU permite acelerar cargas de trabalho de alta complexidade, superando a capacidade de processamento de CPUs tradicionais para a execução de certas tarefas, como o treinamento de modelos de aprendizado profundo para a análise preditiva de sentenças.

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.