O paradigma conexionista, também conhecido por redes neurais artificiais, forma um paradigma de IA que tem inspiração no comportamento do cérebro, além de outras características.
Assinale a alternativa representa uma característica desse paradigma:
I - Processam a informação de forma paralela e distribuída.
II - Generalizam conhecimento aprendido.
III - Lidam com conhecimento não simbolicamente representado.
IV - São algoritmos de otimização.
V - O conhecimento é aprendido por meio do estímulo e resposta.
Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
Apenas as afirmativas I, II e III estão corretas.
Apenas as afirmativas I, II e V estão corretas
Apenas as afirmativas I, II, III e V estão corretas.
Apenas as afirmativas I e V estão corretas
Soluções para a tarefa
Resposta:
1, 2, 3 e 5 estão corretas
Explicação:
Acabei de responder em um simulado
O paradigma conexionista se baseou em modelos matemáticos simples de neurônios e com eles constituiu uma rede neuronal com a capacidade de simular a memória associativa humana, acessando conteúdo e não endereços como nos computadores clássicos. Sendo assim, os algoritmos de redes neurais fazem parte do paradigma conexionista. Entre as opções, não representam uma característica desse paradigma os algoritmos de otimização, pois eles fazem parte do paradigma evolutivo, que compreende um conjunto de técnicas de busca e otimização inspiradas na evolução natural das espécies.
Resposta:
Apenas as afirmativas I, II, III e V estão corretas.
Explicação:
Gabarito estacio.
O paradigma conexionista se baseou em modelos matemáticos simples de neurônios e com eles constituiu uma rede neuronal com a capacidade de simular a memória associativa humana, acessando conteúdo e não endereços como nos computadores clássicos. Sendo assim, os algoritmos de redes neurais fazem parte do paradigma conexionista. Entre as opções, não representam uma característica desse paradigma os algoritmos de otimização, pois eles fazem parte do paradigma evolutivo, que compreende um conjunto de técnicas de busca e otimização inspiradas na evolução natural das espécies.