INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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1. Os sistemas de inteligência artificial (IA) mudaram a forma como interagimos com a computação. Essas aplicações são capazes de processar, com rapidez, uma quantidade enorme de dados que têm suas origens nos mais variados meios.
Com base nesse conceito, analise as afirmativas abaixo e identifique aquela que está em conformidade com as características de um sistema de inteligência artificial.
B.Os sistemas de IA devem coletar e analisar os dados, sendo capazes de gerar alguma inferência sobre a manipulação e análise desses dados.
2.As aplicações de inteligência artificial são classificadas como fracas, fortes e superinteligentes. Com relação às categorizações da inteligência artificial, analise as afirmativas e identifique a que está em concordância com as características da inteligência artificial classificada como forte.
A. São sistemas capazes de aprender com as ações executadas, aprimorando a si mesmos em suas técnicas de análise de dados.
3.Considere a afirmativa a seguir:
 
Quando de posse dos dados, procura-se agrupá-los e reduzi-los, sob forma de amostra, deixando de lado a aleatoriedade presente.
Essa afirmativa faz referência a qual método matemático?
B. Análise de frequências.
4.A quantidade de incidências em determinado intervalo de tempo é um indicativo de frequência. Supondo que um sistema de IA esteja coletando esses dados, é correto afirmar que:
D. será um dado tabelado pelo sistema e que, com outras informações relacionadas, pode ser ou não considerado.
5. Com o passar do tempo, surgem várias linhas de estudo da IA. Uma delas é a biológica, que estuda o desenvolvimento de conceitos que pretendiam imitar as redes neurais humanas. Nos anos 60, essa ciência recebe a alcunha de inteligência artificial. Os pesquisadores da linha biológica acreditavam ser possível máquinas realizarem tarefas humanas complexas como raciocinar, por exemplo.
Considerando esse trecho, é possível afirmar que:
E. o estudo da IA é antigo, e pesquisadores desenvolveram essa ciência a partir do pensamento humano representado pelas redes neurais.
1. Considere um agente taxista que pretende chegar a um destino. Ele tem uma função que permite distinguir as diferentes formas de chegar a esse destino, maximizando o percurso em função do tempo, da despesa e da segurança. Esse é um agente do tipo:
D. baseado na utilidade.
2. Considere um agente associado a um sensor em uma fábrica de brinquedos. O sensor detecta quando um brinquedo passa pela esteira. O agente recebe a informação do sensor e emite a ação de EMPACOTAR. Esse agente é do tipo:
A. reativo simples.
3. No contexto dos algoritmos genéticos, considere os seguintes cromossomos-pais: 11000 e 01011. Após a reprodução, os cromossomos resultantes são 11011 e 01000. O resultado dessa operação é um processo de:
B. cruzamento.
4. Considere um sistema de detecção de pessoas em um ambiente baseado em infravermelho. A saída do sistema dispara um alarme se houver alguma pessoa e não faz nada se não houver. Um sistema desse tipo executa um processo de:
A. classificação.
5. O reinforcement learning (RL) é um tipo de aprendizagem de máquina semelhante ao aprendizado supervisionado no que se refere:
A. a efetuar o mapeamento da entrada com a saída.
1. A média (Me) é calculada somando-se todos os valores de um conjunto de dados e dividindo-se pelo número de elementos desse conjunto.
Identifique a fórmula a seguir que pode ser utilizada para calcular a média da altura de três pessoas, considerando que:
A1 = Pessoa 1
A2 = Pessoa 2
A3 = Pessoa 3
Q = Quantidade de pessoas
C. Média = A1 + A2 + A3 / Q
2. Para encontrar a amplitude de um conjunto, basta calcular a diferença entre o maior e o menor valor da lista. Um professor fez uma pesquisa de idades em uma turma do ensino médio, composta por 15 alunos, e obteve os seguintes resultados: 15, 15, 15, 15, 16, 16, 16, 14, 16, 16, 16, 17, 17, 18, 18.
Qual é a amplitude das idades dos alunos dessa sala de aula?
D. 4
3. Acerca da definição do conceito de Variância, é correto afirmar que:
A. Para encontrar o valor da variância é necessário antes determinar o desvio padrão.
4.Em Machine Learning temos a aprendizagem supervisionada. Na aprendizagem supervisionada existe um conjunto prévio de dados inseridos na máquina, e as sugestões que serão dadas ao usuário devem ser parecidas com os dados registrados.
Quais das técnicas seguintes poderiam ser utilizadas para implementar esse tipo de algoritmo?
A. Média, desvio padrão e regressão linear.
5.No mercado financeiro e nas instituições bancárias, os métodos estatísticos são empregados para modelagem financeira e econômica, visando modelar o comportamento do crédito e da inadimplência.
Analise as afirmativas seguintes e indique qual seria útil para o cenário descrito.
D. Seria importante o auxílio de um sistema Inteligente para analisar os dados e a implementação de algoritmos estatísticos para apoiar a tomada de decisão.
1. Nos testes de Turing, realizados por volta de 1950, dentre as premissas que deram origem aos estudos de redes neurais artificiais, é possível destacar quatro, dentre elas:
D. aprendizado de máquina para realizar adaptação diante de novas circunstâncias e criação de padrões.
2. Diante dos estudos realizados com modelagem cognitiva, foram criados modelos matemáticos para simular redes neurais artificiais e sua eletroquímica, demonstrando a interação entre as ________; tais modelos consistem em funções, que utilizam ________.
A seguir, marque o item que completa as lacunas.
E. sinapses nervosas – somatórios.
3. As redes neurais artificiais são compostas por nós, ou unidades, que são conectados por ligações direcionais. Uma ligação da unidade "i" para a unidade "j" serve para propagar a ativação de "ai" de "i" para "j", sendo que cada ligação tem um peso "wij" associado, que determina:
C. as conexões entre os nós da rede neural artificial.
4. Existem várias estruturas que podem ser criadas a partir de duas estruturas principais de redes neurais artificiais. Qual a estrutura neural artificial que utiliza conexões em uma única direção e que forma uma matriz dirigida, com saídas de 0 e 1 ou de -1 e 1, podendo ter N entradas, porém uma única saída?
A. Rede neural de camada única.
5. As redes neurais artificiais com multicamadas são semelhantes aos perceptrons que têm uma única camada. Porém, nesse caso, há mais de uma camada de representação de neurônio e seus respectivos estímulos, formando: 
C. grafos.
Por que esta resposta é a correta?
No caso apresentado, há mais de uma camada de representação de neurônio e seus respectivos estímulos, formando grafos. Aqui, não cabe a formação de estruturas de dados em vetores, matrizes, árvores ou pilhas.
1. O desenvolvimento de tecnologias menores e de menor potência possibilitou o surgimento da IoT, segmento em que mesmo pequenos dispositivos, às vezes até um simples sensor, são capazes de se integrar a outros elementos de uma grande rede. Que outros benefícios uma rede neural pode extrair da IoT?
B. Acesso à vasta quantidade de informações obtida de forma nem sempre diretamente ligada ao objeto principal do dispositivo que a está fornecendo.
2. As redes neurais adentraram a área da agronomia em todos os setores, tanto para a pesquisa, quanto para o desenvolvimento de soluções finais. Para uma pesquisa de campo que pretenda prever o tempo de germinação de sementes em diferentes ambientes, é relevante considerar as variáveis de profundidade, espécie e tipo de solo. Dentre as alternativas, qual delas é uma afirmação coerente com o projeto de uma rede neural para atender a essa demanda?
D. Problema de regressão que utilizará as variáveis de profundidade, espécie e tipo de solo como neurônios de entrada. O aprendizado do tipo supervisionado utilizará as amostras da pesquisa para tentar prever o tempo de germinação de uma semente.
3. Existem diversas vantagens das redes neurais no dia a dia. Sobre elas, é possível afirmar o seguinte: 
A. Sem o uso das redes neurais, muitas das soluções modernas seriam impraticáveis devido à dificuldade de se modelarum sistema que, muitas vezes, não é de amplo conhecimento da ciência atual.
4. Um dos campos de estudo mais complexos da medicina certamente é a área de sequenciamento genético. Organismos de todo tipo têm seu código genético mapeado e posteriormente aproveitado para compreender um pouco mais sobre as origens e as características que tornam a vida possível e como interagem com outros seres e elementos do ambiente. A partir dessas informações, é possível desenvolver medicamentos para tipos específicos de vírus e bactérias. Sabe-se que o código genético tem apenas quatro nucleotídeos fundamentais cujas ligações e contexto em que aparecem determinam as diversas características do organismo. De que forma esses dados costumam ser representados?
E. Sendo a ordem e o contexto em que cada nucleotídeo aparece os fatores determinantes, os nucleotídeos podem ser expressos de forma binária, mas deverão ser agrupados em conjuntos maiores como se fossem palavras.
5. Redes neurais são capazes de encontrar padrões em ambientes e dados complexos, muitos deles naturais ao ser humano como identificar e classificar imagens. Porém, muitas vezes, as características detectadas por elas vão além do compreendido pelo ser humano. A medicina tira proveito disso ao utilizar redes neurais no diagnóstico e na reconstrução de imagens de ressonância nuclear magnética. Qual alternativa apresenta uma abordagem de aprendizado válida para esse tipo de aplicação?
E. Aprendizado não supervisionado, deixando que a rede, ao receber diversas entradas, encontre por si elementos em comum entre cada imagem e passe a classificá-las.
1. A linguagem Python e seus métodos são difundidos mundialmente, e sua aplicação é comum em diversos tipos de estruturas de dados.
O método append da linguagem Python, utilizado nas estruturas de dados filas e pilhas, tem a finalidade de:
B. Inserir elemento.
2. A linguagem Python e seus métodos são difundidos mundialmente, e sua aplicação é comum em diversos tipos de estruturas de dados. O método Pop da linguagem Python, utilizado nas estruturas de dados filas e nas pilhas, tem a finalidade de:
E. Retirar elemento.
3. A estrutura de dados do tipo fila é fundamental para o desenvolvimento de aplicações ordenadas por entrada e saída. A estrutura fila insere e remove elementos em qual ordem? Marque a alternativa correta.
A. Insere no final da fila e remove no início da fila.
4. Pilhas são estruturas de dados utilizadas em ordenação de elementos com os métodos da linguagem Python. Em uma pilha, os métodos de acesso que realizam uma consulta no topo da pilha são:
C. Top e Check.
5. A estrutura de dados fila é constantemente utilizada para representar o conceito de Lista Fifo, que, em conjunto com a linguagem Python, é responsável pela implementação de diversas aplicações. 
 Na estrutura de dados fila, implementada por meio da linguagem Python, tem-se o emprego do conceito de lista Fifo, que tem como sua característica principal, na entrada e na saída de elementos, a seguinte ordem:
D. O primeiro elemento a entrar será o primeiro a sair.
1. Uma estrutura de dados em árvore tem como principais características:
A. Ser uma estrutura de dados hierárquica não linear, composta por um conjunto limitado de elementos, sendo que os elementos em uma árvore terão um único elemento raiz.
2. Em uma estrutura de dados em árvore, com uma única raiz, é possível ter dois tipos de composições abaixo da raiz, que são:
E. nós pais e nós folhas.
3. Em uma estrutura de dados binária, todos os nós têm grau 0, 1 ou 2, logo, podemos ter 0, 1 ou 2 nós filhos. Em uma árvore estritamente binária, todos os nós têm grau:
C. 0 ou 2.
4. O algoritmo de Breadth First Search (BFS) é oriundo da teoria dos grafos para a realização de buscas a partir do nó raiz de uma árvore, explorando em seguida os nós vizinhos até encontrar o elemento procurado. Ele é conhecido também como: 
B. algoritmo de busca em largura.
5. O algoritmo DFS realiza buscas em grafos, sendo inicializado por meio da escolha de algum nó do grafo; este nó se torna o nó raiz e, a partir deste, o algoritmo explora cada um dos outros ramos até encontrar o elemento buscado, por essa razão o algoritmo DFS também é conhecido como:
D. algoritmo de busca em profundidade.
1. Um pixel é o menor ponto que forma uma imagem digital, e um conjunto de pixels com várias cores forma a imagem inteira. Considere que uma imagem 3x4 foi amostrada e armazenada em uma matriz 200 x 300. Quantos pixels a imagem amostrada terá? 
E. 60k.
Para resolver esse problema, basta calcular: 200 x 300 = 60.000 = 60 kpixels.
2. Codificar uma imagem é representá-la com o menor número possível de bits, preservando a qualidade e a inteligibilidade necessárias à sua aplicação. Nesse contexto, uma imagem do tamanho 1.024x1.024 pixels, codificada com 16 bits (2 bytes), resultará em um arquivo de, aproximadamente:
B. 2MB.
Para resolver esse problema, basta calcular: 1.024 x 1.024 x 16 = 16.777.216 bits = 2.097.152 bytes = 2MB.
3. O que acontecerá se uma imagem de 1.024 x 768 exibida em um monitor de 14” for exibida em um monitor de 19”?
A. O tamanho da imagem e dos pixels será maior.
4. Qual é o tipo de imagem em cuja qualidade não haverá piora se sua dimensão for aumentada?
D. Vetorial.
5. Para caracterizar o objeto que se quer reconhecer ou classificar, são utilizados descritores que especificam o aspecto a ser considerado. No caso do reconhecimento facial, são calculadas características que geram descritores:
D. dimensionais.
1. As redes neurais convolucionais estão revolucionando as pesquisas e o desenvolvimento de tecnologias que utilizam sistemas de inteligência artificial. Após alguns anos de ceticismo, as soluções de inteligência artificial voltaram a chamar a atenção de todos os setores da tecnologia. O que justificou essa ascensão?
D. As redes neurais convolucionais obtêm desempenho superior a outros tipos de redes para determinados tipos de sinais, mesmo utilizando menos conexões e neurônios, o que reduz a quantidade de cálculo efetuado pelo computador.
2. Maior disponibilidade computacional de cada vez maior processamento possibilitou a criação de redes mais complexas e maiores para aumentar a capacidade de resolução de problemas de uma rede neural. Para obter resultados mais eficientes, as redes neurais densas devem ser substituídas pelas redes neurais convolucionais? 
E. Não. As redes neurais densas estão presentes e fazem parte das redes neurais convolucionais, especialmente na camada final, conhecida como totalmente conectada. Além disso, as redes neurais convolucionais são eficientes no processamento de sinais naturais, como imagens e sons, mas podem ser drasticamente prejudicadas em outros casos.
3. Qual a relação entre a quantidade de características necessárias a serem detectadas e a quantidade de neurônios em uma rede neural convolucional?
A. Cada característica terá um kernel específico e produzirá seu próprio mapa de atributos, de forma que a quantidade de neurônios da primeira camada oculta será diretamente proporcional à quantidade de características detectadas.
4. As redes neurais convolucionais têm quatro camadas com funções diferentes, sendo que a primeira delas funciona como um filtro na tentativa de detectar as características existentes em uma imagem para a qual a rede foi treinada. Qual a relação entre a posição dos pixels da imagem original e o mapa de atributos?
C. A posição pode ser mantida para todos os pixels desde que sejam preenchidas as bordas do mapa de atributos porque um pixel é perdido em cada extremidade.
5. Para uma imagem com 30 pixels em cada coluna e 30 pixels em cada linha, da qual se pretende extrair cinco características, considerando os parâmetros de peso e viés de cada conexão formada, quantos parâmetros independentes existirão para uma rede neural densa convencional e para uma rede convolucional que usa um kernel 3x3, respectivamente?
C. A convencional necessitará de 810.900 neurônios; a convolucional, de apenas 50.
1. Funções são sub-rotinas que executam uma ação em particular;seu principal objetivo é agrupar um código que pode ser reutilizado em diferentes locais do sistema. De acordo com esse conceito, assinale a afirmativa correta acerca da sua aplicação.
C. Funções têm como principais objetivos reutilizar o código e facilitar a manutenção.
2. As variáveis e os parâmetros, atribuídos em uma função chamada, existem no escopo local dessa função, e as variáveis que recebem valor fora de todas as funções existem no escopo global. Sendo assim, verifique o código a seguir:
Assinale a alternativa que justifique porque a variável, nesse caso, foi declarada como global:
A. Isso acontece para que o conteúdo da variável não seja executado somente em um contexto de leitura pela função.
3. Objetos são criados a partir das classes por meio de atribuição. O objeto é uma nova instância da classe que tem características próprias. Assinale a alternativa verdadeira acerca de um exemplo correto sobre objeto e classe.
D. Uma classe para representar animal e um objeto para representar cada animal a ser cadastrado no sistema.
4. Em linguagens como Java e C#, basta declarar que os atributos não podem ser acessados de fora da classe utilizando a palavra chave private. Em orientação a objetos, é prática quase que obrigatória proteger seus atributos com private. O Python não utiliza o termo private, que é um modificador de acesso e também chamado de modificador de visibilidade. No Python, são inseridos dois underscores ('__').
Assinale a alternativa correta acerca dessa afirmativa:
A. Dessa maneira, não é possível acessar o atributo idade de um objeto do tipo pessoa fora da classe.
5. Seja o código a seguir que representa uma classe Aluno.
Essa classe e o seu método podem ser testados utilizando o seguinte código:
a = Aluno(5, 6, 7, 8)
m = a.fecha_media()
print(m)
Assinale a alternativa que indique uma afirmação correta sobre a classe Aluno.
E. A função fecha_media calcula a média de quatro notas do aluno e retorna um valor do tipo float.
1. A Python suporta vários paradigmas de programação, incluindo programação imperativa e funcional orientada a objetos ou estilos processuais. Apresenta um sistema de tipificação dinâmica e gerenciamento automático de memória, tendo uma grande e abrangente biblioteca padrão. Considerando a descrição acima, marque a sentença verdadeira acerca de Python
D. Python cresce no mundo da programação, entre outros, devido a essas características.
2. Embora o valor em string de um número seja considerado um valor totalmente diferente da versão inteira ou de um ponto flutuante, um inteiro pode ser igual a um número de ponto flutuante, como no exemplo:
>>>> 42 == ‘42’
False
>>>> 42 == 42.0
True
>>>> 42.0 == 0042.000
True
Assinale a alternativa correta que justifica por que isso ocorre.
C. A Python faz essa distinção porque strings são textos, enquanto tanto inteiros quanto números de ponto flutuante são números.
3. Em Python tudo é um objeto, inclusive a mais simples variável é considerada um objeto, algo que em outras linguagens de programação não existe. Com base nessa afirmativa, assinale a alternativa correta.
A. Esta característica permite que se possa manipular recursos de uma variável, como, por exemplo, em uma string, saber o tamanho de uma palavra.
4. O while é um comando que manda um bloco de código ser executado enquanto uma condição for satisfeita. Assim, permite que sejam criados loops de execução. É um comando muito útil, mas pode ser perigoso, pois, se o critério de parada não for tratado corretamente, o laço pode não ter fim. Assinale a alternativa correta acerca do que foi descrito.
E. O programa não faz o que deveria ser feito e pode entrar em loop infinito, como é chamado.
5. Analise o trecho de código a seguir:
Sobre este código, assinale a alternativa correta.
C. Se a condição for true, uma mensagem será exibida, e se for false, outra mensagem será exibida.
1. As redes multicamadas são uma generalização das redes de camada única, em que ao menos uma camada oculta está presente. Muitas vezes essa rede é chamada MLP (Multi Layer Perceptron). Sobre elas é correto afirmar que:
D. multicamada; ocultos; não linearidades; funções de ativação.
2. As funções de ativação modificam a intensidade de um sinal fornecido na saída de um neurônio mesmo que as entradas sejam as mesmas. Sobre Perceptrons e as funções de ativação que utilizam, é correto afirmar que:
A. quanto mais camadas ocultas maior cuidado se deve ter na escolha da função de ativação.
3. Utilizando o erro quadrático médio, determine o custo para a rede da imagem abaixo, cuja saída esperada é 1.
C. 0,14.
Calcula-se a saída a partir das entradas especificadas:
x3 = x1 . w1,3 + x2 . w2,3 = 2 . 0,2 + 1 . 0,1 = 0,5
x4 = x2 . w2,4 + x1 . w1,4 = 1 . 0,5 + 2 . 0,3 = 1,1
x5 = x3 . w3,5 + x4 . w4,5 = 0,5 . 0,4 + 1,1 . 0,6 = 0,86
O erro é diferença entre a saída desejada e a saída obtida:
e5 = yd - x5 = 1 - 0,86 = 0,14
4. Um neurônio de uma camada oculta se conecta a dois neurônios de saída. Qual será o erro desse neurônio considerando que os erros obtidos nos dois neurônios de saída são de 0,4 e 0,5, para pesos de conexão de 0,1 e 0,2 respectivamente?
B. 0,47.
O erro deve ser ponderado considerando o peso de cada conexão. Deve-se multiplicar o erro do neurônio de saída pelo peso que o conecta ao neurônio de camada oculta e dividir pela soma total dos pesos desse neurônio oculto. O procedimento é feito para ambos os neurônios de saída sendo o resultado somado.
0,4 . 0,1 / (0,1 + 0,2) + 0,5 . 0,2 / (0,1 + 0,2) = 0,47.
5. A escolha da função de ativação pode impactar drasticamente o processo de treinamento. Assinale a alternativa que melhor descreve uma função de ativação e suas respectivas características.
C. A função ReLU tem metade do sinal igual à função identidade.
Não há qualquer limitação de nenhuma das redes no tipo de função de ativação possível, exceto quanto ao treinamento com uso do método gradiente que necessitará de uma função que tenha derivada definida, o que não é o caso da função degrau. A função ReLU é nula quando a entrada é negativa e corresponde à identidade quando maior ou igual a zero. A função sigmoide é muito similar à tangente hiperbólica, mas na maioria dos casos impactará negativamente o treinamento o fato de saturar a derivada muito cedo.