AAM-SEM6-NOTA 10

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AAM-SEM6 
 
PERGUNTA 1 
1. Podemos citar como um exemplo de modelo preditivo obtido através do uso dos métodos conexionistas de 
Aprendizado de Máquina: 
 
a. Árvores de decisão. 
 
b. Redes Neurais Artificiais. 
 
c. SVM. 
 
d. DBSCAN. 
 
e. K-NN. 
1,25 pontos 
PERGUNTA 2 
1. Em uma rede neural artificial, o layer de entrada, os layers internos e o layer de saída, são denominados 
respectivamente: 
 
a. attribute layer, hidden layers, result layer. 
 
b. X layer, dense layers, Y layer. 
 
c. input layer, dense layers, label layer. 
 
d. input layer, hidden layers, output layer. 
 
e. input layer, dense layers, result layer. 
1,25 pontos 
PERGUNTA 3 
1. Na operação de ________ realizadas nas CNNs, o volume correspondente a um layer é transformado em 
um vetor de ________, constituindo um layer __________. 
 
a. convolução, neurônios, convolucional. 
 
b. padding, imagens, de saída. 
 
c. stride, características, softmax. 
 
d. maxpooling, atributos, logístico. 
 
e. flatten, neurônios, fully connected. 
1,25 pontos 
PERGUNTA 4 
1. Em relação às redes neurais convolucionais, podemos afirmar que: 
 
I - Historicamente, o uso de CNNs tem sido empregado fortemente em problemas de Visão Computacional 
(Computer Vision), para classificação de imagens, detecção de objetos (e.g. carros autônomos), e nas artes 
(Neural Style Transfer) que busca fundir imagens e estilos em novas imagens. 
 
II - Na operação de convolução nas CNNs, o filtro, que consiste em uma matriz de dimensão menor que a 
matriz de entrada, é deslizado sobre a matriz de interesse para o cálculo do resultado da convolução. 
 
III - A operação de stride consiste na adição de zeros à matriz de entrada em um determinado layer da rede 
convolucional. 
 
a. Somente as afirmações I e II estão corretas. 
 
b. Nenhuma das afirmações está correta. 
 
c. Todas as afirmações estão corretas. 
 
d. Somente as afirmações I e III estão corretas. 
 
e. Somente a afirmação I está correta. 
1,25 pontos 
PERGUNTA 5 
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1. Entre as possíveis operação realizadas nas matrizes em um layer de uma rede convolucional, o _______ é 
utilizado para compensar _________ na dimensionalidade causada pela operação de convolução, através da 
adição de _______ nas "bordas" da matriz de entrada do layer. 
 
a. padding, a redução, zeros 
 
b. averagepooling, a distorção, características 
 
c. maxpooling, o aumento, zeros 
 
d. stride, a redução, neurônios 
 
e. flatten, a distorção, zeros 
1,25 pontos 
PERGUNTA 6 
1. Em relação aos modelos preditivos utilizados nos métodos conexionistas, podemos afirmar que: 
 
I - Para tratar problemas de classificação multiclasse, pode-se utilizar um layer softmax como último layer da 
rede, que basicamente realizará a tarefa fornecer a probabilidade associada às diferentes classes, para um 
objeto fornecido na entrada da rede. 
 
II - Adaline e Inception Net são exemplos de redes neurais convolucionais. 
 
III - Devido ao elevado tempo de treinamento associado a redes profundas, é comum o uso da estratégia de 
“Transfer Learning” para acelerar o tempo de aprendizado. 
 
a. Somente as afirmações I e III estão corretas. 
 
b. Somente as afirmações I e II estão corretas 
 
c. Nenhuma das afirmações está correta. 
 
d. Somente a afirmação I está correta. 
 
e. Todas as afirmações estão corretas. 
1,25 pontos 
PERGUNTA 7 
1. Entre as aplicações para algoritmos de Aprendizado de Máquina está a análise de sentimentos. Em relação 
às estratégias utilizadas para realização desta tarefa, podemos afirmar que: 
 
I - Quando o conjunto original de dados fornecidos para a classificação consiste em avaliações realizadas na 
forma de textos, a abordagem tradicional é tratar os textos como um conjunto de palavras (bag-of-words). 
 
II - Quando a análise é feita a partir de textos de opiniões, os algoritmos não trabalham diretamente com os 
dados brutos, assim é comum a realização de um pré-processamento. 
 
III - Palavras tais como sinais, símbolos, caracteres, preposições, conjunções, pronomes e artigos, são 
normalmente consideradas stop words, sendo retiradas na etapa de pré-processamento por não agregarem 
informações na tarefa de classificação. 
 
a. Nenhuma das afirmações está correta. 
 
b. Somente as afirmações I e III estão corretas. 
 
c. Somente a afirmação I está correta. 
 
d. Todas as afirmações estão corretas. 
 
e. Somente as afirmações I e II estão corretas 
1,25 pontos 
PERGUNTA 8 
1. Em relação às funções de ativação utilizadas em redes neurais artificiais (RNAs), podemos afirmar que: 
 
I - A função sigmoid é também conhecida como função logística. 
 
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II - A função sigmoid normalmente não é utilizada nos hidden layers por apresentar offset, e uma baixa taxa 
de variação (derivada) para valores elevados do seu argumento, o que pode levar à redução na velocidade 
de convergência dos algoritmos. 
 
III - A função de ativação ReLU é normalmente a escolhida para utilização nos hidden layers, pois 
normalmente a velocidade de aprendizado será bem maior do que com o uso das funções tanh (tangente 
hiperbólica) ou sigmoid. 
 
a. Todas as afirmações estão corretas. 
 
b. Nenhuma das afirmações está correta. 
 
c. Somente a afirmação I está correta. 
 
d. Somente as afirmações I e II estão corretas. 
 
e. Somente as afirmações II e III estão corretas. 
1,25 pontos