Para aplicações do mundo real, como geração de imagens, as distribuições são extremamente complexas, e o aprendizado profundo não conseguiu melhorar o desempenho dos modelos generativos, por isso se tem optado por investir em uma classe importante de modelos de linguagem de grande escala (LLMs — large language models) autorregressivos baseados em transformadores.
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Q1087491
No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue o item seguinte.
Para aplicações do mundo real, como geração de imagens, as distribuições são extremamente complexas, e o aprendizado profundo não conseguiu melhorar o desempenho dos modelos generativos, por isso se tem optado por investir em uma classe importante de modelos de linguagem de grande escala (LLMs — large language models) autorregressivos baseados em transformadores.
Para aplicações do mundo real, como geração de imagens, as distribuições são extremamente complexas, e o aprendizado profundo não conseguiu melhorar o desempenho dos modelos generativos, por isso se tem optado por investir em uma classe importante de modelos de linguagem de grande escala (LLMs — large language models) autorregressivos baseados em transformadores.
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Q1087490
No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue o item seguinte.
Uma IA generativa cujo aprendizado é realizado a partir da distribuição de probabilidade conjunta p(x,y), em que x é o dado de entrada e y é o rótulo que se queira classificar, pode gerar mais amostras por si só artificialmente, com base em suposições a respeito da distribuição de dados.
Uma IA generativa cujo aprendizado é realizado a partir da distribuição de probabilidade conjunta p(x,y), em que x é o dado de entrada e y é o rótulo que se queira classificar, pode gerar mais amostras por si só artificialmente, com base em suposições a respeito da distribuição de dados.
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Q1087334
No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue o item seguinte.
Uma vez que uma GAN (generative adversarial network) é treinada, a rede discriminadora é descartada e a rede geradora pode ser utilizada para sintetizar novos exemplos no espaço de dados por amostragem do espaço latente e propagação dessas amostras pela rede geradora treinada.
Uma vez que uma GAN (generative adversarial network) é treinada, a rede discriminadora é descartada e a rede geradora pode ser utilizada para sintetizar novos exemplos no espaço de dados por amostragem do espaço latente e propagação dessas amostras pela rede geradora treinada.
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Q1087333
No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue o item seguinte.
O aprendizado nas IAs discriminativas é realizado a partir da probabilidade condicional p(x|y).
O aprendizado nas IAs discriminativas é realizado a partir da probabilidade condicional p(x|y).
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Q1087332
No que se refere a inteligências artificiais (IAs) generativas e discriminativas, julgue o item seguinte.
Modelos generativos autorregressivos, modelos baseados em fluxo, modelos baseados em inversão frequencial e modelos baseados em energia são os principais grupos em que se divide a modelagem generativa profunda.
Modelos generativos autorregressivos, modelos baseados em fluxo, modelos baseados em inversão frequencial e modelos baseados em energia são os principais grupos em que se divide a modelagem generativa profunda.
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Q1087318
A respeito de engenharia de requisitos, julgue o item a seguir.
A especificação de requisitos realizada a partir da utilização de modelos gráficos é incapaz de representar aspectos não funcionais e interdependências entre requisitos não funcionais em projetos de software.
A especificação de requisitos realizada a partir da utilização de modelos gráficos é incapaz de representar aspectos não funcionais e interdependências entre requisitos não funcionais em projetos de software.
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Q1087317
A respeito de engenharia de requisitos, julgue o item a seguir.
O walkthrough é uma técnica de validação de requisitos que envolve a apresentação sistemática dos requisitos aos stakeholders, promovendo discussões detalhadas e buscando identificar problemas como inconsistências, ambiguidades e omissões.
O walkthrough é uma técnica de validação de requisitos que envolve a apresentação sistemática dos requisitos aos stakeholders, promovendo discussões detalhadas e buscando identificar problemas como inconsistências, ambiguidades e omissões.
118
Q1087316
A respeito de engenharia de requisitos, julgue o item a seguir.
A análise de um requisito funcional resulta na identificação de múltiplos requisitos não funcionais associados, porém um requisito não funcional não é fonte de requisitos funcionais.
119
Q1087315
A respeito de engenharia de requisitos, julgue o item a seguir.
Em elicitação de requisitos, a técnica mudança de perspectiva fragmenta temporariamente a percepção holística do sistema ao enfocar visões individuais, entretanto a compreensão obtida pode ser utilizada para uma visão sistêmica mais robusta e integrada do artefato de software em desenvolvimento.
Em elicitação de requisitos, a técnica mudança de perspectiva fragmenta temporariamente a percepção holística do sistema ao enfocar visões individuais, entretanto a compreensão obtida pode ser utilizada para uma visão sistêmica mais robusta e integrada do artefato de software em desenvolvimento.
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Q1087314
A respeito de engenharia de requisitos, julgue o item a seguir.
A leitura baseada em perspectiva de documentação já existente sobre o sistema é uma técnica que pode ser apropriada para revelar requisitos funcionais implícitos, que não foram inicialmente considerados no projeto.
A leitura baseada em perspectiva de documentação já existente sobre o sistema é uma técnica que pode ser apropriada para revelar requisitos funcionais implícitos, que não foram inicialmente considerados no projeto.