questionário 3 inteligencia artificial

Prévia do material em texto

Como pode ser visto na sessão 1.1, às técnicas computacionais abordadas se baseiam em conceitos biológicos da teoria do cérebro trino. Assim, qual características da lógica indutiva está ligada a processos do neocórtex?
Escolha uma opção:
a. Os processamentos incertos em ambientes não observáveis.
b. O aprendizado. 
Segundo o exposto na sessão 1.1, o neocórtex é responsável por processos de aprendizado.
c. A lembrança.
d. A seleção da melhor heurística.
e. A percepção das saídas.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: O aprendizado.
Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
Como pode ser visto na sessão 1.1, às técnicas computacionais abordadas se baseiam em conceitos biológicos da teoria do cérebro trino. Assim, qual características da lógica indutiva está ligada a processos do neocórtex?
Escolha uma opção:
a. A percepção das saídas.
b. A seleção da melhor heurística.
c. A lembrança.
d. Os processamentos incertos em ambientes não observáveis.
e. O aprendizado. 
Segundo o exposto na sessão 1.1, o neocórtex é responsável por processos de aprendizado.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: O aprendizado.
Questão 3
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
A aprendizagem supervisionada permite aos sistemas inteligentes prever saídas com base nos dados de uma determinada entrada, como visto no capítulo 1, através do processo de _______ antes da fase de testes:
Escolha uma opção:
a. Treinamento. 
Um dos fluxos ligados a aprendizagem supervisionada, está a fase de treinamento, o qual, antecede a fase de testes.
b. Recuperação.
c. Transformação.
d. Percepção.
e. Validação
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Treinamento.
Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
A aprendizagem supervisionada permite aos sistemas inteligentes prever saídas com base nos dados de uma determinada entrada, como visto no capítulo 1, através do processo de _______ antes da fase de testes:
Escolha uma opção:
a. Recuperação.
b. Transformação.
c. Percepção.
d. Treinamento. 
Um dos fluxos ligados a aprendizagem supervisionada, está a fase de treinamento, o qual, antecede a fase de testes.
e. Validação
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Treinamento.
Questão 5
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
A aprendizagem indutiva, procura através de um conjunto de regras fundamentais, procurar semelhanças entre os objetos e agrupá-los dentre de conjuntos pré-definidos de classes. Assim, qual o nome do paradigma utilizado na lógica indutiva?
Escolha uma opção:
a. Aprendizado supervisionado. 
Tanto a lógica indutiva como a lógica dedutiva aplicada no aprendizado, utilizam paradigmas específicos, sendo o ligado ao aprendizado indutivo, o paradigma do aprendizado supervisionado.
b. Paradigma da classificação baseada em fatos.
c. Classificação indutiva.
d. Aprendizagem não supervisionada.
e. Lógica de primeira ordem.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Aprendizado supervisionado.
Questão 6
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
A aprendizagem indutiva, procura através de um conjunto de regras fundamentais, procurar semelhanças entre os objetos e agrupá-los dentre de conjuntos pré-definidos de classes. Assim, qual o nome do paradigma utilizado na lógica indutiva?
Escolha uma opção:
a. Paradigma da classificação baseada em fatos.
b. Classificação indutiva.
c. Aprendizado supervisionado. 
Tanto a lógica indutiva como a lógica dedutiva aplicada no aprendizado, utilizam paradigmas específicos, sendo o ligado ao aprendizado indutivo, o paradigma do aprendizado supervisionado.
d. Aprendizagem não supervisionada.
e. Lógica de primeira ordem.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Aprendizado supervisionado.
Questão 7
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
O padrão de cores RGB possui uma cor específica para cada combinação de valor nas três variáveis. Se um sistema é especializado na percepção de um espectro de cor específico, qual seria o melhor tipo de aprendizado para identificar este perfil de cor específico?
Escolha uma opção:
a. O aprendizado supervisionado, uma vez que este aprendizado se baseia em clusters definidos previamente e classifica as entradas segundo suas características, permitindo que o sistema perceba quando uma entrada RGB é pertencente a algum espectro específico.
b. O aprendizado supervisionado, uma vez que este aprendizado se baseia em classes definidas e classifica as entradas segundo suas características, permitindo que o sistema perceba quando uma entrada RGB é pertencente a algum espectro específico. 
O estado de crenças permite que o agente trate a incerteza ao procurar criar nesta camada todas as combinações possíveis conhecidas, procurando usar este conhecimento para auxiliá-lo na tomada de decisão.
c. O aprendizado não-supervisionado, uma vez que este aprendizado se baseia em clusters definidos após a análise das características dos elementos, permitindo que o sistema perceba quando uma entrada RGB é pertencente a algum espectro específico.
d. O aprendizado não-supervisionado, uma vez que este aprendizado se baseia em clusters definidos previamente e classifica as entradas segundo suas características, permitindo que o sistema perceba quando uma entrada RGB é pertencente a algum espectro específico.
e. O aprendizado não-supervisionado, uma vez que este aprendizado se baseia em classes definidas e classifica as entradas segundo suas características, permitindo que o sistema perceba quando uma entrada RGB é pertencente a algum espectro específico.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: O aprendizado supervisionado, uma vez que este aprendizado se baseia em classes definidas e classifica as entradas segundo suas características, permitindo que o sistema perceba quando uma entrada RGB é pertencente a algum espectro específico.
Questão 8
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
O padrão de cores RGB possui uma cor específica para cada combinação de valor nas três variáveis. Se um sistema é especializado na percepção de um espectro de cor específico, qual seria o melhor tipo de aprendizado para identificar este perfil de cor específico?
Escolha uma opção:
a. O aprendizado não-supervisionado, uma vez que este aprendizado se baseia em classes definidas e classifica as entradas segundo suas características, permitindo que o sistema perceba quando uma entrada RGB é pertencente a algum espectro específico.
b. O aprendizado não-supervisionado, uma vez que este aprendizado se baseia em clusters definidos após a análise das características dos elementos, permitindo que o sistema perceba quando uma entrada RGB é pertencente a algum espectro específico.
c. O aprendizado supervisionado, uma vez que este aprendizado se baseia em classes definidas e classifica as entradas segundo suas características, permitindo que o sistema perceba quando uma entrada RGB é pertencente a algum espectro específico. 
O estado de crenças permite que o agente trate a incerteza ao procurar criar nesta camada todas as combinações possíveis conhecidas, procurando usar este conhecimento para auxiliá-lo na tomada de decisão.
d. O aprendizado não-supervisionado, uma vez que este aprendizado se baseia em clusters definidos previamente e classifica as entradas segundo suas características, permitindo que o sistema perceba quando uma entrada RGB é pertencente a algum espectro específico.
e. O aprendizado supervisionado, uma vez que este aprendizado se baseia em clusters definidos previamente e classifica as entradas segundo suas características, permitindo que o sistema perceba quando uma entrada RGB é pertencente a algum espectro específico.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: O aprendizado supervisionado, uma vez que este aprendizado se baseia em classes definidas e classifica as entradas segundo suas características, permitindoque o sistema perceba quando uma entrada RGB é pertencente a algum espectro específico.
Questão 9
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
Se for preciso identificar quais alunos deverão ser considerados aptos ou não aptos em uma determinada tarefa com base no seu progresso nos conteúdos e dados de turmas interiores, qual seria o paradigma indicado a ser utilizado segundo o que foi aprendido na sessão 1.2?
Escolha uma opção:
a. O aprendizado não-supervisionado.
b. O aprendizado oculto.
c. O aprendizado supervisionado. 
Como visto na sessão indicada na alternativa A, o aprendizado supervisionado é indicado quando temos classes bem definidas e estamos procurando encontrar padrões entre os objetos que apresentaram anteriormente características que se repetem em observações futuras.
d. O aprendizado dedutivo.
e. O aprendizado por reforço.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: O aprendizado supervisionado.
Questão 10
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
Se for preciso identificar quais alunos deverão ser considerados aptos ou não aptos em uma determinada tarefa com base no seu progresso nos conteúdos e dados de turmas interiores, qual seria o paradigma indicado a ser utilizado segundo o que foi aprendido na sessão 1.2?
Escolha uma opção:
a. O aprendizado supervisionado. 
Como visto na sessão indicada na alternativa A, o aprendizado supervisionado é indicado quando temos classes bem definidas e estamos procurando encontrar padrões entre os objetos que apresentaram anteriormente características que se repetem em observações futuras.
b. O aprendizado não-supervisionado.
c. O aprendizado por reforço.
d. O aprendizado dedutivo.
e. O aprendizado oculto.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: O aprendizado supervisionado.
Questão 11
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
Existem diversos algoritmos supervisionados com eficientes resultados para diferentes problemas. Entre estes algoritmos, um deles utiliza a aproximação entre os objetos em uma estrutura de grafo, sendo este algoritmo chamado de:
Escolha uma opção:
a. Redes bayesianas.
b. K-means.
c. K-nn. 
O algoritmo k-nn apresenta como característica a avaliação da proximidade entre elementos através de seus atributos, sendo usado o termo de vizinhos para os K elementos mais próximos.
d. Modelo oculto de Markov.
e. Árvore de decisão.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: K-nn.
Questão 12
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
Existem diversos algoritmos supervisionados com eficientes resultados para diferentes problemas. Entre estes algoritmos, um deles utiliza a aproximação entre os objetos em uma estrutura de grafo, sendo este algoritmo chamado de:
Escolha uma opção:
a. K-nn. 
O algoritmo k-nn apresenta como característica a avaliação da proximidade entre elementos através de seus atributos, sendo usado o termo de vizinhos para os K elementos mais próximos.
b. K-means.
c. Redes bayesianas.
d. Árvore de decisão.
e. Modelo oculto de Markov.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: K-nn.
Questão 13
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
Modelos indutivos, em geral, criam estruturas fixas que não se alteram durante a educação dos sistemas, como visto na sessão 2.1. Este conceito estratégico de fixação dos modelos de aprendizado, é chamado de?
Escolha uma opção:
a. Estratégia incremental.
b. Estratégia das duas faces.
c. Estratégia não incremental. 
A estratégia incremental é conceituada através de um modelo que não se alterará durante a execução, requerendo que os dados não venham a apresentar alterações em relação aos grupos de treinamento e teste.
d. Aprendizado por fixação.
e. Estratégia FIFO.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Estratégia não incremental.
Questão 14
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
Modelos indutivos, em geral, criam estruturas fixas que não se alteram durante a educação dos sistemas, como visto na sessão 2.1. Este conceito estratégico de fixação dos modelos de aprendizado, é chamado de?
Escolha uma opção:
a. Estratégia incremental.
b. Estratégia FIFO.
c. Estratégia não incremental. 
A estratégia incremental é conceituada através de um modelo que não se alterará durante a execução, requerendo que os dados não venham a apresentar alterações em relação aos grupos de treinamento e teste.
d. Estratégia das duas faces.
e. Aprendizado por fixação.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Estratégia não incremental.
Questão 15
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
A lógica de primeira ordem permite que dados numéricos e não numéricos, sejam tratados através de modelos lógicos. Por sua vez, a aprendizagem indutiva procura através de classes, induzir a classificação dos elementos (RUSSELL, 2013). A combinação entre as duas abordagens é a:
Escolha uma opção:
a. Lógica indutiva. 
A combinação entre a lógica de primeira ordem e a aprendizagem indutiva, é chamada de lógica indutiva, o qual, aplica conceitos de ambas as abordagens.
b. Aprendizagem dedutiva.
c. Lógica dedutiva.
d. Lógica de segunda ordem.
e. Lógica proposicional.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Lógica indutiva.
Questão 16
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
A lógica de primeira ordem permite que dados numéricos e não numéricos, sejam tratados através de modelos lógicos. Por sua vez, a aprendizagem indutiva procura através de classes, induzir a classificação dos elementos (RUSSELL, 2013). A combinação entre as duas abordagens é a:
Escolha uma opção:
a. Lógica indutiva. 
A combinação entre a lógica de primeira ordem e a aprendizagem indutiva, é chamada de lógica indutiva, o qual, aplica conceitos de ambas as abordagens.
b. Lógica dedutiva.
c. Lógica de segunda ordem.
d. Lógica proposicional.
e. Aprendizagem dedutiva.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Lógica indutiva.
Questão 17
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
O tratamento dos dados é uma ação importante para a fase de processamento, uma vez que, cada tipo de algoritmo possui conjuntos próprios de entradas. Neste sentido o processo onde modificamos os valores de entrada para variação entre 0 e 1 é chamado de:
Escolha uma opção:
a. Ajuste.
b. Discretização. 
O processo de discretização faz uma modificação nos valores para serem representados no intervalo entre 1 e 0.
c. Redução.
d. Binarização.
e. Transformada.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Discretização.
Questão 18
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
As árvores de decisão são estruturas de dados aplicados a IA que permitem a representação do conhecimento através de etapas de especialização em cada camada. Sobre o conceito estrutural, podemos afirmar que:
Escolha uma opção:
a. Salvo a raiz, todos os nós subsequentes devem obrigatoriamente possuir um único pai. 
Se um nó não possui filhos, este é chamado de nó folha e representa uma solução provável. O percurso a partir da raiz até as folhas é chamado de ramificação. Como todos os elementos estão vinculados através das ramificações a partir da raiz, podemos identificar que este nó raiz é a única subestrutura que não possui um pai.
b. Todos os nós presentes na árvore devem obrigatoriamente possuir ao menos um filho.
c. Toda árvore precisa ter um nó raiz, e apenas duas ramificações ligadas as classes, sendo esta classe representada ou pelo valor verdadeiro ou falso.
d. Todos os nós presentes na árvore devem obrigatoriamente possuir um único pai.
e. Uma árvore de decisão precisa ter todos os dados de entrada binarizados antes da fase de processamento.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Salvo a raiz, todos os nós subsequentes devem obrigatoriamente possuir um único pai.
Questão 19
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
O tratamento dos dados é uma ação importantepara a fase de processamento, uma vez que, cada tipo de algoritmo possui conjuntos próprios de entradas. Neste sentido o processo onde modificamos os valores de entrada para variação entre 0 e 1 é chamado de:
Escolha uma opção:
a. Transformada.
b. Redução.
c. Ajuste.
d. Discretização. 
O processo de discretização faz uma modificação nos valores para serem representados no intervalo entre 1 e 0.
e. Binarização.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Discretização.
Questão 20
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
As árvores de decisão são estruturas de dados aplicados a IA que permitem a representação do conhecimento através de etapas de especialização em cada camada. Sobre o conceito estrutural, podemos afirmar que:
Escolha uma opção:
a. Todos os nós presentes na árvore devem obrigatoriamente possuir um único pai.
b. Salvo a raiz, todos os nós subsequentes devem obrigatoriamente possuir um único pai. 
Se um nó não possui filhos, este é chamado de nó folha e representa uma solução provável. O percurso a partir da raiz até as folhas é chamado de ramificação. Como todos os elementos estão vinculados através das ramificações a partir da raiz, podemos identificar que este nó raiz é a única subestrutura que não possui um pai.
c. Uma árvore de decisão precisa ter todos os dados de entrada binarizados antes da fase de processamento.
d. Toda árvore precisa ter um nó raiz, e apenas duas ramificações ligadas as classes, sendo esta classe representada ou pelo valor verdadeiro ou falso.
e. Todos os nós presentes na árvore devem obrigatoriamente possuir ao menos um filho.
Feedback
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Salvo a raiz, todos os nós subsequentes devem obrigatoriamente possuir um único pai.