Questão FC369932
Redes neurais profundas revolucionaram áreas como reconhecimento de fala, visão computacional e processamento de linguagem natural, ao permitir a modelagem de padrões complexos por
Inteligência Artificial (IA)
FGV · 2025
Redes neurais profundas revolucionaram áreas como reconhecimento de fala, visão computacional e processamento de linguagem natural, ao permitir a modelagem de padrões complexos por meio de múltiplas camadas ocultas.
A respeito das redes neurais profundas, assinale a afirmativa correta.
- Redes neurais profundas são compostas por uma única camada oculta entre a entrada e a saída, o que as torna ideais para problemas linearmente separáveis.
- A profundidade das redes refere-se exclusivamente ao número de conexões por neurônio, e não ao número de camadas.
- As redes neurais profundas aprendem representações hierárquicas dos dados por meio de múltiplas camadas, sendo capazes de extrair características de alto nível automaticamente.
- O principal objetivo das redes neurais profundas é substituir completamente algoritmos supervisionados como SVM e árvores de decisão em qualquer contexto.
- Uma característica fundamental das redes neurais profundas é que elas não exigem grande capacidade computacional, podendo ser treinadas eficientemente em qualquer máquina convencional.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
Redes neurais profundas compõem-se de várias camadas sucessivas que transformam os dados brutos em níveis cada vez mais abstratos. Cada camada aplica uma combinação linear seguida de uma função de ativação, aprendendo filtros que capturam padrões locais e cumulativos.
Nas camadas iniciais surgem características simples (ex.: bordas em imagens), camadas intermediárias combinam essas respostas e as camadas profundas formam características de alto nível (ex.: partes de objeto, conceitos). Esse processo é chamado de representações hierárquicas.
O aprendizado ocorre de forma automática, pela otimização dos pesos via retropropagação para minimizar uma função de perda, o que reduz a necessidade de engenharia manual de características.
Esse princípio explica o sucesso em visão, fala e linguagem, onde abstrações progressivas são essenciais.
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