Prova 1 - Introdução Aos Sistemas Inteligentes

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27/02/2022 06:20 Primeira Prova ON LINE : Introdução Aos Sistemas Inteligentes (9052100) - 2021/2
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Primeira Prova ON LINE
Entrega 25 de set de 2021 em 19:30 Pontos 15 Perguntas 15 
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1 / 1 ptsPergunta 1
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Sejam as seguinte argumentos:
I - O desenvolvimento de serviços cognitivos disponibilizados como
APIs.
 II - A evolução do hardware.
 III - A descoberta do neurônio artificial.
 IV - A prova de teoremas matemáticos que mudaram a forma como
problemas computacionais são resolvidos.
 
Os seguintes argumentos são mais plausíveis para justificar a
democratização da inteligência artificial na última década:
 II e III 
 I e II 
 III e IV 
 I e IV 
Embora tenha contribuído para a evolução da Inteligência
Artificial, descoberta do neurônio artificial não é recente. Não
foram provados teoremas matemáticos que justifiquem a
recente democratização da Inteligência Artificial. 
 
O desenvolvimento de serviços cognitivos e sua
disponibilização por meio de APIs foram um dos fatores que
mais contribuíram para a expansão da Inteligência artificial.
Aliado a isso, a evolução de hardware favoreceu que algoritmos
de IA pudessem ser processados de forma mais intensa. Um
exemplo, são as redes neurais profundas (deep learning) que
podem ser processadas mais facilmente em GPUs e servidores
em plataformas de nuvem.
0 / 1 ptsPergunta 2IncorretaIncorreta
Um agente foi construído para controlar a temperatura de um chuveiro.
Ele possui um sensor de temperatura e um sensor de pressão da
água, e tem como atuadores as válvulas das torneiras fria e quente.
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Ele possui conhecimento de como que a temperatura da água varia em
função da abertura ou fechamento das válvulas.
Podemos dizer que ele é um agente do tipo:
 Agente reativo simples. 
 Agente baseado em performance. 
 Agente com aprendizado. 
 Agente com modelo. 
O conhecimento que permite ao agente saber qual o resultado
da sua ação no mundo é na verdade um modelo. Um agente
reativo simples tomaria decisões apenas baseado nos
sensores, sem se preocupar com algum modelo de variação de
temperatura. O enunciado não fala se o agente possui alguma
medida de performance e não é possível inferir se ele possui
alguma medida de performance. Como ele é um agente
controlador de temperatura, na verdade ele possui uma
temperatura alvo que representa o estado objetivo onde ele
quer chegar. No enunciado não há indícios de que ele faça
ajustes ao modelo baseado em aprendizado.
1 / 1 ptsPergunta 3
O aprendizado de máquina pressupõe a existência de dados que
possam servir para um sistema se ajustar aos padrões contidos nos
dados. Quando os dados não estão disponíveis inicialmente, mas são
coletados por meio de feedbacks ao longo do tempo é possível que o
sistema aprenda os padrões por meio da técnica de:
 Aprendizado Intuitivo. 
 Aprendizado Por Reforço. 
 Aprendizado Dimensional. 
 Aprendizado Supervisionado. 
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A técnica de aprendizado por reforço oferece a possibilidade de
um sistema ir aprendendo à medida que recebe feedbacks
sobre a sua atuação. Por exemplo, um robô aspirador de pó
que não conhece previamente os padrões de distribuição sujeita
ao longo do piso de uma casa, pode aprender sobre isso
durante a limpeza. Ao entrar em um certo ambiente, o robô
pode utilizar os seus sensores para avaliar o nível de sujeira, e
com isso aprender que certos cômodos e passagens podem
sujar mais do que outros.
1 / 1 ptsPergunta 4
Um agente baseado em utilidade poderia ter sua medida de
desempenho melhor mapeada em um algoritmo genético como:
 Um método de reprodução. 
 Uma função de mutação. 
 Uma função de aptidão/fitness. 
 Uma etapa de seleção. 
A função de aptidão/fitness em uma algoritmo genético tem por
objetivo calcular o quanto um indíviduo está apto. Um agente
baseado em utilidade poderia ter sua função de utilidade usada
para avaliar em um algoritmo genético o desenvolvimento e
evolução do agente.
1 / 1 ptsPergunta 5
Cientistas propuseram um algoritmo para resolver em até 30
movimentos o cubo mágico - também conhecido como cubo de Rubik.
O curioso é que o algoritmo foi inspirado em uma observação de como
algumas crianças resolvem o cubo mágico.
O paradigma que melhor define a atuação de um sistema inteligente
que resolve o cubo mágico usando o algoritmo proposto pelos
cientistas é:
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 Agindo Humanamente. 
 Pensando racionalmente. 
 Agindo racionalmente. 
 Pensando Humanamente. 
A construção de inteligência artificial inspirada na forma como
os seres humanos pensam é comum.
1 / 1 ptsPergunta 6
Suponha que você desenvolveu um agente inteligente para jogar
Xadrez. Você atribuiu pontos às peças e criou uma função que tenta
maximizar a diferença entre o número de pontos que seu jogador
possui e o número de pontos de seu adversário.
O paradigma de inteligência artificial que você utilizou foi:
 
 Agindo como humanos. 
 Agindo racionalmente. 
 Pensando racionalmente. 
 Pensando como humanos. 
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A estrutura do agente proposto otimiza uma função matemática.
Ele não possui nenhuma estrutura biologicamente inspirada e
nem tenta simular o processo de pensamento do homem.
A diferença entre pensar racionalmente e agir racionalmente
está no fato de que o pensamento racional pressupõe alguma
estrutura de raciocínio lógico, como uma rede semântica ou um
conjunto de regras tais como as famosas Cláusulas de Horn
(SE-ENTAO).
Para agir racionalmente, o agente age para alcançar o melhor
resultado, indicado pela função matemáticaa ser otimizada, ou
quando há incerteza, o melhor resultado esperado.
1 / 1 ptsPergunta 7
Podemos citar como passos do processo de Ciência de Dados os
seguintes itens, exceto:
 Condicionamento dos dados 
 Modelagem dos dados 
 Exploração dos dados 
 Coleta de dados 
 Comercialização dos dados 
A comercialização dos dados não faz parte do processo de
aquisição, condicionamento, análise e comunicação dos
resultados da análise do processo.
0 / 1 ptsPergunta 8IncorretaIncorreta
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A figura a seguir apresenta o Team Data Science Process Life Cycle
(TDSP) é um processo proposto pela Microsoft para tratar projetos de
Ciência de Dados. Este ciclo é formado por 5 etapas macro que
envolvem:
1. Entendimento do negócio.
2. Aquisição e entendimento dos dados.
3. Modelagem (aprendizado).
4. Deployment
5. Aceitação do cliente.
 
Fonte: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-
learning/team-data-science-process/lifecycle
Sobre o processo de ciência de dados podemos afirmar que:
 
O objetivo de negócio de se identificar perfis de clientes em um
estabelecimento consiste em um bom exemplo de problema orientado
a dados.
 
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/team-data-science-process/lifecycle
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Os tipos de dados disponíveis limitam os modelos que podem ser
utilizados, uma vez que a conversão de tipos de dados pode gerar
novos conhecimentos que não são consistentes com a realidade.
 
 
A etapa de modelagem por si só é iterativa, em que os repetidos
treinamentos são feitos para se comparar modelos e fazer ajustes nos
hiperparâmetros desses modelos.
 
 
Uma vez que o modelo foi avaliado e aprovado na fase de modelagem,
seu aprendizado só deve ser verificado em caso de surgimento de
novos dados estatisticamente diferentes daqueles utilizados no
aprendizado.
 
1 / 1 ptsPergunta 9
Uma empresa estava tendo muito "turn over" de funcionários, ou seja,
muitos funcionários estavam deixando a empresa para buscarem
outras oportunidades. Então o gerente de RH pediu para o cientista de
dados descobrir o motivo do alto "turn over" e sugerir uma forma de
reter o funcionário.
Sobre o pedido do gerente de RH e o papel do cientista de dados,
assinale a alternativa correta:
 
A equipe de RH deve coletar dados para a construção da base de
conhecimento que será utilizada na resolução do problema.
 
 
Uma abordagem de fatos e julgamentos permitiria a redefinição do
problema orientado a dados.
 
 
Essa pergunta não pode ser respondida, porque ela não menciona os
dados disponíveis para respondê-la.
 
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O cientista de dados deve explorar as bases de dados da empresa
para redefinir a pergunta.
 
A abordagem de fatos e julgamentos ajuda o cientista de dados
a pensar no problema não apenas baseado nos dados da
empresa, mas também pensando em possíveis variáveis que
podem influenciar o problema. Por exemplo, uma alta demanda
por profissionais da mesma área de atuação da empresa pode
estar causando o “turn over”. Só assim ele poderá fazer uma
redefinição precisa do problema e realizar uma pergunta
orientada a dados.
1 / 1 ptsPergunta 10
O que significa redefinição de um problema?
 
É a transformação de um problema abstrato em um ou mais problemas
específicos.
 
 
É a substituição de um problema específico por um problema mais
geral.
 
 É a troca de um problema anterior por outro mais relevante. 
 É a definição de um problema dando atenção somente aos dados. 
A redefinição de um problema consiste na transformação de um
problema abstrato em um ou mais problemas específicos.
1 / 1 ptsPergunta 11
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Analise o gráfico a seguir e indique qual é a MODA em relação ao
número de filhos por famílias.
 
 0 
 4 
 1 
 3 
 2 
Para calcular a moda de um conjunto de dados só é preciso
observar os dados que aparecem com maior frequência no
conjunto. Em um gráfico de frequência, a moda é o item que
tem maior frequência, nesse caso, o número de famílias que
tem apenas 1 filho é o mais frequente. O número 1 se repete
100 vezes na amostra (100 famílias), mais do que qualquer
outros número de filhos.
1 / 1 ptsPergunta 12
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Seja a seguinte base de dados sobre partidas de futebol, na qual cada
linha representa o resultado de um jogo em relação a um time.
 
BD_JogosFutebol.png
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Os dados das colunas [Time],[Gols a Favor] e [Colocação] são melhor
representados, respectivamente, pelos tipos de dados:
 
Qualitativo simétrico, quantitativo normalizado, qualitativo sequencial. 
 
Quantitativo discreto, quantitativo contínuo, quantitativo normalizado. 
 Qualitativo categórico, quantitativo discreto, qualitativo ordinal. 
 Quantitativo contínuo, qualitativo discreto, qualitativo ordinal. 
- O time de futebol é categórico (A, B, C...).
- Os gols a favor são números discretizados (sem casa decimal.
1,2,3...).
- A colocação do time é considerado qualitativo ordinal (1°, 2°,
3° ...).
1 / 1 ptsPergunta 13
Na construção de Sistemas Inteligentes é muito importante
compreendermos os tipos de dados que são recebidos pelos sensores
de um agente.
Sobre os tipos de dados, assinale a alternativa correta:
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O atributo "Maior de idade" em um cadastro de permissão para compra
de bebida alcoólica é um atributo binominal assimétrico.
 
 
O número de passos que uma pessoa dá por dia é um atributo
quantitativo não normalizado.
 
 A cor dos olhos é um atributo qualitativo do tipo polinominal ordinal. 
 
O atributo "Tem Câncer" em um prontuário eletrônico onde nem todos
os pacientes foram testados para câncer é um atributo binominal
simétrico.
 
A cor dos olhos não pode ser ordinal, pois não há uma forma de
se ordenar a cor dos olhos em um sistema ou de se calcular
distância relativa entre as diferentes corres de olho.
O atributo "Tem Câncer" não deve ser considerado um atributo
simétrico, pois o fato de ele não estar marcado não permite
determinar se o paciente está livre de câncer ou se o atributo
simplesmente não foi testado.
O atributo "Maior de idade" é um atributo relevante, tanto para
dar permissão, quando para bloquear a permissão para compra
de bebida alcoólica. Por isso ele deve ser considerado
simétrico.
1 / 1 ptsPergunta 14
Sobre o processo de preparação de dados, podemos afirmar que
 
Ruídos de atributos tendem a ser aleatórios, enquanto ruídos de classe
devem-se a erros de medição.
 
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Atributos redundantes podem ajudar a acelerar a convergência dos
modelos.
 
 
Campos do tipo data ou moeda podem frequentemente sofrer com
inconsistência por formato de codificação.
 
Campos do tipo data ou moeda podem realmente sofrer com 
inconsistência por formato de codificação.
 
Registros com dados conflitantes devem ser agregados em um único
registropara não produzirem conhecimento falso.
 
0 / 1 ptsPergunta 15IncorretaIncorreta
Suponha que você identificou diversos atributos multi-colineares (que
podem ser escritos em função de outros atributos). Você tem as
seguintes alternativas para preparação de dados.
1. Remover ambos os atributos colineares.
2. Remover apenas um dos atributos colineares.
3. Utilizar modelos que penalizem dados colineares, se possível.
As ações que você executaria seriam:
 As ações 2 ou 3, apenas. 
 As ações 1 ou 3, apenas. 
A alternativa está incorreta.
 As ações 1, 2 ou 3, apenas. 
 As ações 1 ou 2, apenas. 
27/02/2022 06:20 Primeira Prova ON LINE : Introdução Aos Sistemas Inteligentes (9052100) - 2021/2
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Você não pode remover todos os atributos pois, após a
remoção dos atributos, você perderá toda a informação sobre
esses elementos. Você pode remover apenas um dos atributos,
pois ele seria explicado pelo seu atributo colinear ou você pode
buscar identificar modelos que se mantém estáveis com
atributos colineares ou que penalizam esses atributos. Um
exemplo desse tipo de modelo é a regressão LASSO.
Pontuação do teste: 12 de 15