Questão nº 57
Questão de Ciência de Dados e Banco de Dados · CEBRASPE SUSEP 2025 (nº 57)
Acerca de inteligência artificial (IA), julgue os seguintes itens.
As redes neurais convolucionais (CNN) são fundamentais para tarefas de visão computacional porque implementam operações de convolução que permitem a extração hierárquica de características visuais, desde bordas e texturas em camadas iniciais, até estruturas mais complexas em camadas profundas.
Resposta comentada
CNN (rede neural convolucional) é uma rede que aplica filtros (pequenas matrizes que deslizam sobre a imagem) para detectar padrões locais. Empilhando camadas, ela aprende do simples ao complexo: primeiro bordas e texturas, depois partes de objetos, e por fim objetos inteiros — isso é a chamada extração hierárquica de características.
- Correta: Certo. A convolução desliza filtros pela imagem gerando mapas de ativação; camadas iniciais capturam padrões simples (bordas, texturas) e camadas profundas combinam esses padrões em estruturas complexas — exatamente o que o item descreve.
Fica de olho: a banca costuma trocar a ordem ou inverter o sentido — dizer que camadas iniciais detectam "estruturas complexas/objetos" e as profundas detectam "bordas", ou afirmar que a CNN "não precisa de hierarquia" ou que a convolução "reduz dimensionalidade apenas por pooling". Guarde: início = simples, fundo = complexo.
Fonte: CEBRASPE SUSEP 2025 Analista Técnico - Área: Tecnologia da Informação e Ciência de Dados. Reproduzida para fins de estudo.