Uniasslevi - Análise de Dados para IoT - Avaliacao I

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Análise de Dados para IoT 
GABARITO | Avaliação I - Individual (Cod.:742601) 
 
1As redes neurais artificiais são mecanismos que se fundamentam nas teorias que se conhecem 
sobre o cérebro humano, objetivando a reprodução de comportamentos computacionalmente 
inteligentes, como o reconhecimento de padrões, entre muitas outras tarefas. Considerando as 
funções de ativação de uma rede neural e o comportamento esperado de cada uma delas, 
classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: 
 
( ) A relu acima de 0 se comporta como uma função identidade, abaixo é nula. 
( ) A PreRelu acima de 0 se comporta como a função identidade, abaixo tem coeficiente a de 
comparação. 
( ) A ELU acima de 0 se comporta como uma função identidade, abaixo tem uma curva de 
transição suave. 
( ) A Softplus é similar a relu em que apenas as somas positivas são consideradas. 
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA: 
A 
F - V - F - F. 
B 
V - F - V - V. 
C 
V - V - V - V. 
D 
F - V - V - V. 
2Foi tentando imitar o cérebro que em 1958 Frank Rosenblat desenvolveu a proposta das redes 
neurais artificiais, uma estrutura matemática que permitiu com que se iniciasse o conceito de 
tais redes da maneira com que as conhecemos hoje. A rede proposta por Rosenblat pode ter n 
entradas, porém, apenas uma saída com valores de 0 e 1 ou de -1 e 1. Sobre qual é esse tipo de 
rede, assinale a alternativa CORRETA: 
A 
Rede feedfoward. 
B 
Rede de camada única 
C 
Rede multicamada. 
D 
Rede perceptron. 
3Inspiradas na eletroquímica das células cerebrais, algumas aplicações de inteligência artificial 
buscam criar a computação neural a partir de sistemas de processamento distribuído paralelo 
com modelos matemáticos que demonstram o funcionamento dos neurônios. Sobre redes 
neurais e o somatório na imagem anexa, acerca de se realizar o diagnóstico de gravidez de risco, 
associe os itens, utilizando o código a seguir: 
 
I- i. 
II- w. 
III- a. 
 
( ) Iterador. 
( ) Ativação. 
( ) Pesos. 
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
 
A 
III - II - I. 
B 
I - III - II. 
C 
I - II - III. 
D 
II - I - III. 
4As Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que utilizam modelos matemáticos 
inspirados na estrutura neural de organismos inteligentes, como os humanos, capazes de 
adquirir conhecimento através da experiência. Sobre redes neurais artificiais, classifique V para 
as sentenças verdadeiras e F para as falsas: 
 
( ) O neurônio natural se interliga a outros neurônios, formando camadas por onde passam as 
sinapses nervosas. 
( ) O neurônio natural recebe estímulos que são traduzidos como entradas para os neurônios 
artificiais. 
( ) Os neurônios artificiais não podem ser representados computacionalmente, apenas sua 
arquitetura é simulada igual. 
( ) O somatório representa a função fundamental das redes neurais, chamada de função de 
ativação, é uma representação do somatório das ligações de entrada que formam uma rede 
neural artificial. 
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA: 
A 
F - V - V - V. 
B 
V - F - V - F. 
C 
V - V - F - V. 
D 
V - F - V - V. 
5As redes neurais artificiais são, portanto, um algoritmo computacional de uma rede de 
neurônios artificiais. Um neurônio artificial é por outro lado um modelo matemático inspirado 
em um neurônio real. Os neurônios biológicos estão conectados em uma rede complexa e 
dinâmica. Estas redes biológicas de interconexões apresentam características desejáveis em 
sistemas artificiais, como por exemplo: exibem capacidade de aprendizado, não precisam ser 
programadas, possuem capacidade de ação paralela, ou seja, capaz de realizar várias funções ao 
mesmo tempo, são pequenas, compactas e dissipam pouca potência. Considerando as funções de 
ativação de uma rede neural e o comportamento esperado de cada uma delas, associe os itens, 
utilizando o código a seguir: 
 
I- Degrau Binário. 
II- Sigmoide. 
III- Tangente Hiperbólica. 
IV- ReLU. 
 
( ) Transição rígida de 0 para 1. 
( ) Similar ao sigmoide mas com transição de -1 a 1. 
( ) Transição suave de 0 para 1. 
( ) Acima de 0 se comporta como uma função identidade. 
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA: 
A 
I - IV - III - II. 
B 
IV - III - II - I. 
C 
I - II - III - IV. 
D 
I - III - II - IV. 
6As redes neurais artificiais são máquinas computacionais de processamento paralelo cujo 
modelo é inspirado na estrutura neural do cérebro. Diz-se que as redes neurais artificiais são 
inteligentes devido a sua capacidade de adquirir conhecimento ao interagir com seu ambiente 
através de um processo de aprendizagem. Sobre redes neurais artificiais, classifique V para as 
sentenças verdadeiras e F para as falsas: 
 
( ) Diversos modelos de neurônios artificiais foram propostos na tentativa de simular o 
aprendizado humano, como o perceptron. 
( ) O perceptron tem como origem o modelo proposto por McCulloch e Pitts (MP), primeiro 
neurônio artificial, que pode ser dividido em quatro partes: entradas, conexões, corpo da célula e 
saída. 
( ) Um perceptron se trata de um classificador linear, e um único neurônio é capaz de classificar 
um sinal linear em dois grupos, que serão identificados ativando ou não a saída. 
( ) O método é conhecido como gradiente descendente, visa maximizar o custo a partir do seu 
gradiente. 
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA: 
A 
V - V - V - V. 
B 
V - F - V - V. 
C 
V - V - V - F. 
D 
F - F - F - F. 
7Uma rede neural qualquer precisa de, no mínimo, duas camadas, uma para os neurônios de 
entrada e outra para os de saída. Biologicamente, a camada de entrada é equivalente aos 
primeiros neurônios a receberem o sinal a partir das células sensoriais, geralmente com peso 
igual para todos os seus neurônios. A imagem anexa apresenta a arquitetura de uma rede neural 
artificial. Sobre o tipo de rede neural representado, assinale a alternativa CORRETA:
 
A 
Rede uni camada 
B 
Rede multicamada 
C 
Rede Neuronion 
D 
Rede backfoward 
8As redes neurais artificiais são capazes de extrair informações não apresentadas de forma 
explícita através de exemplos; são adequadas para a análise de sistemas com incertezas, sendo 
usadas como alternativas aos métodos estatísticos. Considerando a imagem com a interconexão 
de um neurônio, associe os itens, utilizando o código a seguir: 
 
( ) Ligações de Entrada. 
( ) Função de Entrada. 
( ) Função de Ativação. 
( ) Saída. 
( ) Ligações de Saída. 
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
 
A 
I - II - III - IV - V. 
B 
II - I - III - IV - V. 
C 
V - IV - I - II - III. 
D 
III - I - II - IV - V. 
9Aliado a estes conceitos, podemos utilizar uma tecnologia que apesar de não ser recente possui 
uma abordagem ousada. As Redes Neurais Artificiais são um conjunto de unidades de 
processamento denominadas neurônios que estão dispostos em camadas e são utilizadas no 
processo de descoberta do conhecimento. Considerando as funções de ativação de uma rede 
neural e o comportamento esperado de cada uma delas, analise as sentenças a seguir: 
 
( ) A sigmoide Transição rígida de 0 para 1. 
( ) A tangente hiperbólica Similar ao sigmoide mas com transição de -1 a 1. 
( ) Na de degrau binário a transição é suave de 0 para 1. 
( ) A de retificação linear acima de 0 se comporta como uma função identidade. 
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA: 
A 
F - V - F - F. 
B 
F - F - V - V. 
C 
V - F - V - F. 
D 
F - V - F - V. 
10Tratando-se de redes neurais artificiais, existe um mecanismo que se trata de um classificador 
linear, e um único neurônio é capaz de classificar um sinal linear em dois grupos, que serão 
identificados ativando ou não a saída. Sobre qual é esse elemento, assinale a alternativa 
CORRETA: 
A 
Feedfoward. 
B 
Perceptron. 
C 
Rosenblatt. 
D 
Neuronion.