ID 202004 Tecnologia da Informação Banca FGV Ano 2023 30 linhas

Deep Learning, Redes Neurais e Transformers

Assuntos desta questão

Java, Python, JavaScript e Linguagens de Programação Programação Orientada a Objetos e Princípios SOLID Deep Learning, Redes Neurais e Transformers

Enunciado

José desenvolve um sistema de classificação de imagens para um Pet Shop. O sistema deve classificar, com boa acurácia, imagens de clientes que entram no Pet Shop com cães e gatos. No entanto, não é necessário identificar a raça do cão ou do gato, apenas se o cliente entra no Pet Shop com um cão ou um gato, o que caracteriza uma tarefa de classificação de…

duas classes. Nesse contexto, considere o trecho de código Python a seguir. 1 from keras.models import Sequential 2 from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense, Conv2D, MaxPooling2D 3 4 modelo Sequential() 5 6 modelo.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3),input_shape=(150,150,3), activation='relu',)) 7 modelo.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 8 9 modelo.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3),input_shape=(150,150,3), activation='relu',)) 10 modelo.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 11 12 modelo.add(Conv2D (filters=64, kernel_size=(3,3), input_shape=(150,150,3), activation='relu',)) 13 modelo.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 14 15 modelo.add(Flatten()) 16 17…

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Dados da questão

ID: 202004
Assunto: Tecnologia da Informação > Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina > Deep Learning, Redes Neurais e Transformers
Banca: FGV
Ano: 2023
Tipo: Prova anterior
Órgão: SEF MG - Secretaria de Fazenda de Minas Gerais
Cargo: Auditor Fiscal
Área: Fiscal
Nível: Nível Superior
Linhas: 30

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Organização

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