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Na inteligência artificial, o agente inteligente deve ser capaz de ter autonomia, isto é, deve ter a capacidade de acumular conhecimento que seja útil em suas ações.

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A capacidade de classificação é uma tarefa importante no aprendizado de máquina, por ser utilizada no estabelecimento de padrões.

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A utilização da lógica nebulosa é adequada quando há necessidade de uma variável fazer parte da solução de um problema.

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Em uma rede regida pelo aprendizado Hebbiano, apenas um neurônio de saída é disparado, enquanto em uma rede regida pelo aprendizado competitivo, os neurônios podem ser excitados simultaneamente.

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Na ciência de dados, as cadeias de Markov podem ser aplicadas a ferramentas de previsão do clima e de espalhamento de doenças, por exemplo.

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O algoritmo de classificação KNN (K Nearest Neighbors) é utilizado na inteligência artificial para reconhecimento de padrões.

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O dispositivo computacional da inteligência artificial engloba, entre outros elementos, a percepção, que é a capacidade de provocar mudanças no ambiente.

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Os processos heurísticos buscam, primeiramente, estabelecer soluções teóricas para, depois, avançar para uma única tentativa de solução.

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Na inteligência artificial, a representação completa de determinado assunto constitui uma ontologia.

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Os modelos de aprendizagem das redes neurais incluem o aprendizado por memória e o aprendizado competitivo.