AV1 - Fundamentos de IA_ G FIA 5 - Fundamentos de Inteligência Artificial

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11/11/2022 12:29 AV1 - Fundamentos de IA: G.FIA.5 - Fundamentos de Inteligência Artificial
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AV1 - Fundamentos de IA
Entrega 12 nov em 23:59 Pontos 40 Perguntas 16
Disponível até 12 nov em 23:59 Limite de tempo 120 Minutos
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2,5 / 2,5 ptsPergunta 1
Alan Turing desenvolveu uma técnica para determinar se um
computador poderia ou não demonstrar a Inteligência Artificial. Essa
técnica ficou conhecida como teste de Turing. Pouco tempo depois, o
filósofo John Searle apresentou o argumento do Quarto chinês.
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre
Inteligência Artificial, assinale a alternativa que melhor descreve o
argumento do Quarto chinês:
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A conclusão do argumento é que, se submetidos as mesmas variáveis
de entrada, tanto o teste de Turing quanto o Quarto chinês terão as
mesmas variáveis de saída.
 
A conclusão do argumento do Quarto chinês possibilitou a John simular
todos os tipos de algoritmos de computador, por mais complicado que
esse algoritmo seja.
 
A conclusão do argumento é que a programação de um computador
digital pode fazer com que pareça que ele entende a linguagem, mas
não pode produzir uma compreensão real.
 
A conclusão desse argumento é que, se um computador pode passar
por humano no bate-papo online, devemos garantir que esse
computador é realmente inteligente.
 
A conclusão do argumento é que se uma máquina pode entrar em uma
conversa com um humano sem ser detectada como uma máquina, ela
demonstra ser inteligente como um humano.
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Feedback:
Searle argumenta que o experimento mental enfatiza o fato de
que os computadores simplesmente usam regras sintáticas
para manipular cadeias de símbolos, mas não têm
entendimento de significado ou semântica. A conclusão mais
ampla do argumento é que a teoria de que as mentes humanas
são sistemas computacionais ou de processamento de
informações é semelhante ao computador. Em vez disso, as
mentes devem resultar de processos biológicos; os
computadores podem, na melhor das hipóteses, simular esses
processos biológicos.
Você pode ler mais na unidade 1, tópico 1.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 2
ETL é a abreviação de Extract, Transform, Load que, em
tradução livre, significa extração, transformação e carga,
respectivamente. Essas são três funções de base de dados que
são combinadas em uma ferramenta responsável por extrair os
dados de uma base e colocá-los em outra base. Além disso, o
ETL também é utilizado para converter bancos de dados de um
formato ou tipo para outro.
Considerando o exposto, analise as asserções a seguir quanto ao
emprego de ETL:
I. O ETL pode ser usado para centralizar os dados em um único
repositório de dados, viabilizando o aprendizado de máquina. 
II. O ETL é usado para transformar dados de uma base de dados em
um modelo .doc. 
III. ETL é uma técnica de mineração de dados que pode ser usada
para descobrir padrões nos dados. 
IV. O ETL pode ajudar a mover dados de várias fontes de IoT (Internet
of Things) para um único local onde você pode analisá-los.
Está correto o que se afirma em:
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 II e III. 
 II, III, IV. 
 I e IV. 
 I, II e III. 
 I e II. 
Feedback:
IoT significa Internet das Coisas e se refere ao uso de
dispositivos e sistemas conectados que aproveitam os dados
coletados por sensores e atuadores incorporados em máquinas
e outros objetos físicos, como o sensor em um semáforo. O
ETL pode mover todos os dados das diversas fontes e
armazená-los em uma única base. O aprendizado de máquina é
um método de análise de dados que automatiza a construção
de modelos analíticos. Desse modo, o ETL pode centralizar os
dados em um único repositório (por exemplo, Data Warehouse)
para efetuar as análises.
Você pode ler mais na unidade 1, tópico 3.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 3
Desde os tempos mais remotos o ser humano produz dados. Os
homens das cavernas escreviam nas paredes. Seus hieróglifos
tornaram-se dados que permitem hoje compreendermos o modo como
viviam. Tempos depois, os pergaminhos foram escritos e os dados
contidos contam a história de povos antigos. Atualmente, milhões de
dados são produzidos por hora; logo, armazená-los e tratá-los torna-se
um desafio para todos. Há, porém, um desafio maior ainda, que é
interpretar esses dados e tirar deles algum valor, assim como fizemos
com os hieróglifos e pergaminhos antigos.
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De acordo com o seu conhecimento e os conceitos de ETL, assinale a
alternativa correta em relação aos tipos e exemplos de visualização de
dados:
 
As ferramentas de ETL automatizam o processo de extração de dados
dos diferentes bancos de dados e o entrega para um Data Warehouse.
 
Ao realizar a carga (load) para um Data Warehouse, os dados são
organizados de acordo com o tipo, por exemplo, tipos de texto e tipos
de números.
 
A fase de extração é considerada a mais importante, pois é nela que os
dados são enviados para o Data Warehouse.
 
A extração de dados consiste em limpar os dados, resolvendo
problemas como inconsistências nesses dados.
 
A fase de transformação (Transform) do ETL é uma técnica de
mineração de dados que pode ser usada para descobrir padrões nos
dados.
Feedback:
O processo de ETL desempenha um papel fundamental nas
estratégias de integração de dados. O ETL permite que as
empresas coletem dados de várias fontes e os consolidem em
um único local centralizado. O ETL também possibilita que
diferentes tipos de dados trabalhem juntos.
Você pode ler mais na unidade 1, tópico 4.
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2,5 / 2,5 ptsPergunta 4
A mineração de dados é o processo de análise de grandes
volumes de dados para descobrir inteligências que ajudem as
empresas a resolver problemas, mitigar riscos e aproveitar novas
oportunidades. Esse ramo da ciência de dados tem a
nomenclatura derivada das semelhanças entre procurar
informações valiosas em um grande banco de dados e extrair
uma montanha de minério.
 
Considerando as informações sobre mineração de dados, analise as
asserções a seguir a respeito dos principais conceitos de mineração
de dados.
I. Usa aprendizado de máquina. 
II. Usa dados diretamente dos sistemas de processamento de
transações.
III. Ajuda os gerentes na tomada de decisões de rotina.IV. Limpeza e preparação de dados.
 
Está correto o que se afirma em:
 I e III. 
 II e III. 
 III e IV. 
 II e IV. 
 I e IV. 
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Feedback:
Limpeza e preparação de dados é uma etapa na qual os dados
são transformados em um formulário adequado para análises e
processamentos adicionais, como a identificação e a remoção
de erros e a falta de dados (dados incompletos).
Do mesmo modo, o aprendizado de máquina é um conceito de
mineração de dados no qual um programa, usando
probabilidades estatísticas, permite aos computadores ter a
capacidade de "aprender" sem que sejam explicitamente
programados.
Você pode ler mais na unidade 1, tópico 3.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 5
Leia o trecho a seguir:
Os operadores aritméticos de soma, subtração, divisão e multiplicação
podem ser utilizados nas operações com números inteiros e números
reais. Se um número inteiro for dividido por um número real, teremos
um número do tipo real como resultado. Esses operadores podem ser
utilizados em uma cadeia de instruções, respeitando sempre a ordem
de precedência matemática: primeiro a multiplicação, em seguida a
divisão, a soma e, por fim, a subtração.
De posse dessas informações e do conteúdo estudado sobre Python,
analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
I. Supondo os seguintes valores de variáveis do tipo string:
A=”Bom” e B=” DIA”, podemos somar A+B, obtendo C = A + B
que é igual a “Bom dia”.
PORQUE
II. Quando realizamos a soma de strings, o resultado final é a
concatenação das duas strings com comportamento semelhante
ao símbolo de &.
A seguir, assinale a alternativa correta:
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 A asserção I é falsa e a II é verdadeira. 
 
As asserções I e II são verdadeiras, mas a II não é uma justificativa
correta da I.
 
As asserções I e II são verdadeiras e a II é uma justificativa correta da
I.
 A asserção I é verdadeira e a II é falsa. 
 As asserções I e II são falsas. 
Feedback:
Quando somamos duas strings na realidade estamos
realizando uma junção. Desse modo, estamos juntando a
palavra “Bom” com a palavra “dia” e o resultado é a frase “Bom
dia”.
Em Python o símbolo responsável por realizar a concatenação
de strings é o sinal de adição +. O e-comercial “&” não realiza
concatenação. 
Veja mais sobre variáveis e manipulação de string no tópico I na
unidade 2.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 6
Analise com atenção o código-fonte a seguir:
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De acordo com o conteúdo estudado sobre Python e após analisar o
código-fonte, marque a alternativa correta:
 
A linha 5 e 7 poderiam ser suprimidas, ficando apenas os comandos a
= b e b = a dentro do escopo do if.
 
O valor de a após a execução do comando da linha 6 é 9 e o valor de b
após a execução do mesmo comando é 41.
 
O código apresentará um erro quando o valor de a for igual ao valor de
b, uma vez que não existe uma condição que contemple essa
igualdade.
 
O código apresentará um erro na linha 4 uma vez que existe um sinal
desconhecido na linguagem que são os dois pontos :
 
O objetivo desse código é apresentar uma sequência ordenada nas
linhas 9 e 10, e a linha 5 é essencial nesse processo.
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Feedback:
O algoritmo realiza a troca dos valores entre as variáveis a e b
sempre que a variável a for maior que a variável b. Entretanto,
se fizer uma troca direta, ou seja, a receber b e b receber a,
perderemos o valor da variável a. Desse modo, precisamos de
um auxiliar que guarde para nós o valor de a, então isso é feito
na linha 5. A única condição de entrarmos nesse if é quando a
variável a for maior que a variável b, logo estamos ordenando
os valores.
Você pode ver mais sobre variáveis no tópico 1 e sobre
estrutura condicional no tópico 2.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 7
As variáveis, em linguagem de programação, são representações
textuais de espaços na memória onde podemos guardar valores.
Temos as variáveis de tipo inteiro, responsável por guardar números
inteiros, e variáveis do tipo real, que guardam números reais. Temos
variáveis do tipo cadeia de caracteres, que armazenam palavras e
frases.
Também temos os tipos booleanos, os quais retornam os valores
VERDADEIRO ou FALSO. Assim, analise com atenção o código a
seguir:
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Assim, considerando as informações apresentadas e os conteúdos
estudados sobre estruturas condicionais, o que é correto falar sobre a
saída desse código?
 Será apresentada na tela a mensagem “Inglaterra”. 
 Será apresentada a mensagem “Brasil Itália”. 
 Será apresentada na tela a mensagem “México”. 
 Será apresentada na tela as mensagens “México Itália”. 
 Será apresentada na tela a mensagem “Itália”. 
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Feedback:
A variável cond3 receberá na linha 3 e a variável cond4
receberá na linha 4 o valor igual a True. Entretanto, na linha 11
a condição if é uma condição interna a outro if, o da linha 9. Ou
seja, a única possibilidade de realizar o teste da linha 11 é se o
if da linha 9 for verdadeiro, o que não é, por isso não é
impressa a mensagem México. Se retirarmos a tabulação do if
da linha 11, dessa forma sim será apresentada a palavra
México. Por outro lado, na linha 13, o if verificará se cond4 é
verdadeiro e, como é verdadeiro, então mostra a mensagem
Itália.
Veja mais sobre estrutura condicional no tópico 2.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 8
Uma variável possui papel fundamental em um código: guardar dados.
Elas podem armazenar apenas um dado por vez, logo, se uma variável
chamada nome possui o conteúdo “João”, ao receber o valor “Maria” a
palavra “João” é perdida. Por outro lado, temos as estruturas
condicionais, cuja principal característica é modificar o fluxo de um
código de acordo com uma condição e, consequentemente, modificar
o conteúdo de uma variável. Veja um exemplo de código-fonte em
Python o qual manipula uma única variável chamada txt e possui uma
condicional:
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre
Python, dentre as principais características do código, podemos
determinar: 
 
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I. O valor digitado pelo usuário na linha 1 será armazenado na variável
txt e apresentado na linha 4 ou na linha 6.
II. A linha 6 desse código apresentará a mensagem “Digite seu nome”,
pois esse é o valor da variável txt.
III. Uma característica da Python pode ser observada na linha 7, o uso
da indentação ao invés de usarmos chaves.
IV. Independente do conteúdo de txt, o print da linha 7 será
apresentado, pois ele está fora da estrutura if/else.
 
Estão corretas as asserções:
 II e III. 
 I e III. 
 I e IV. 
 II e IV. 
 III e IV. 
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Feedback:
A variável txt recebe o dado do input e, na linha 4 ou 6, mostra
o valor digitado. O valor apresentadona linha 4 será diferente
do valor da linha 6, pois há uma condicional, se for diferente de
Maria ou se for igual a Maria.
O conteúdo “Digite seu nome” é apenas uma instrução para a
ação que o usuário deve tomar. A Python delimita o escopo ou
bloco de código por meio da indentação. Note que na linha 7
existe uma tabulação, um espaço que coloca o print dentro do
else. Sem a indentação o print ficaria fora do escopo do else.
O print da linha 7 está dentro do else e isso pode ser justificado
pelo uso da tabulação ou indentação do código. Se tirarmos a
tabulação antes do print, dessa forma sim o print da linha 7
seria apresentado independentemente do valor de txt. Mas,
para esse código, o print da linha 7 só será apresentado se o
nome for igual a Maria.
Você pode ver mais sobre variáveis no tópico 1 e sobre
estrutura condicional no tópico 2.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 9
Leia o trecho a seguir:
Em uma pesquisa, o entrevistador fez a seguinte pergunta: “A caridade
é o melhor meio de ajudar as pessoas que mais necessitam?”. Foi
elaborado um questionário com 10 pontuações em uma escala, em
que 1 (valor mínimo) é “Discordo totalmente” e 10 (valor máximo) é
“Concordo totalmente”. A seguir encontram-se os dados coletados.
6 4 7 2 9 
1 4 4 6 4 
1 6 9 8 4 
2 7 1 8 3
Considerando esses dados, bem como as informações fornecidas,
pode-se considerar como informações corretas a respeito dos dados
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da amostra:
 
Pode-se dizer que pelo menos 60% das pessoas deram nota menor do
que a média.
 
A mediana e a média possuem o mesmo valor. Nesse caso, podem ser
obtidas pelo método median().
 
O valor modal (moda) é 4 e corresponde a 25% da amostra. Pode ser
obtido com o método mode().
 
O valor modal (moda) é o que aparece com maior frequência e, nesse
caso, foi o número 1.
 
O desvio padrão para essa amostra é igual ao valor da média e é
obtido pelo método desvpad().
Feedback:
Para esse exercício, coloque todos os dados em ordem
crescente. Como a amostra possui um número par de dados,
haverá 2 números centrais cujo valor é 4. Ache a média desses
dois valores e, então, teremos a mediana, que é 4. Na amostra
temos 5 entradas para o número 4, logo 5/20 ou 1/4 ou 25% da
amostra corresponde ao valor 4. Por fim, para obtermos o valor
modal, utilizamos o método mode().
Veja mais no tópico 2 da unidade 3.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 10
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Ao lidar com dados estatísticos, é importante distinguir entre
"população" dos conjuntos de dados e "amostra" dos conjuntos de
dados. Em um volume de dados, a população contém todos os
membros de um grupo específico. Por outro lado, a amostra de um
grupo de dados contém uma parte, ou um subconjunto, de uma
população. O tamanho de uma amostra é sempre menor do que o
tamanho da população da qual é retirada.
Considerando essas informações e os conteúdos estudados na
disciplina, analise as asserções a seguir:
I. A população pode ser todas as pessoas que vivem no Brasil. 
II. A amostra pode ser todas as pessoas que vivem no Nordeste. 
III. A amostra pode ser todas as pessoas entre 40 e 50 anos que vivem
no Brasil.
Está correto apenas o que se afirma em:
 I apenas. 
 III apenas. 
 II apenas. 
 II e III. 
 I e III. 
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Feedback:
Quando falamos de população estamos tratando o todo, ou
seja, todas as pessoas que vivem no Brasil, sem exceção.
O conceito de amostra está relacionado a pegarmos uma parte
da população, ou seja, uma parte do todo. A asserção diz
“todas as pessoas que vivem no Nordeste”, logo isso
caracteriza uma população. Se fosse afirmado: “todas as
pessoas do Brasil que vivem no Nordeste”, teríamos o Brasil
como população e as pessoas que vivem no Nordeste como
amostra.
O todo (população) são as pessoas que vivem no Brasil. A
amostra são as pessoas que vivem no Brasil e que possuem
entre 40 e 50 anos.
Veja mais sobre amostra e população no tópico 1 da unidade 3.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 11
Uma mediana divide um conjunto de dados em duas partes iguais. O
conjunto pode ser subdividido ainda mais em quatro partes iguais por
valores chamados quartis. Os quartis dividem o conjunto de dados em
quartos com cada quarto contendo um quarto (ou 25%) dos dados. Os
quartis são como "medianas" adicionais da metade inferior e superior
do conjunto de dados. Um quartil é um número e não é um intervalo de
valores.
 
Uma empresa deseja saber o número de acessos ao seu site. Para
tanto, registrou o número de acessos (em milhares) durante 15 dias.
Veja os dados coletados: 19, 12, 9, 7, 17, 10, 6, 18, 9, 14, 19, 8, 5, 17,
9.
 
A partir dessas informações e do conhecimento estudado no livro da
disciplina, responda qual alternativa apresenta o método para calcular
o segundo quartil bem como quanto será o seu valor.
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Para encontrar o segundo quartil utilizamos df.quartile(2) e o seu valor
será 10.
 
Para encontrar o segundo quartil utilizamos df.quartile(50) e o seu valor
será 6.
 
Para encontrar o segundo quartil utilizamos df.quartile(0.5) e o seu
valor será 10.
 
Para encontrar o segundo quartil utilizamos df.quartile(2) e o seu valor
será 6.
 
Para encontrar o segundo quartil utilizamos df.quartile(50) e o seu valor
será 10.
Feedback:
Antes de tudo, vamos pegar os dados coletados e organizar em
ordem crescente, ficando assim: 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9, 10, 12, 14,
17, 17, 18, 19, 19. O valor do segundo quartil é o mesmo da
mediana que, por sua vez, é o exato valor do meio que, para
nós, é o 10. Logo, temos que a mediana será 10. Para
encontrar um determinado quartil, utilizamos o método quartile,
passando como parâmetro qual quartil desejamos, se o primeiro
(0.25), se o segundo (0.5) ou o terceiro (0.75).
Veja mais no tópico 2 da unidade 3.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 12
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O proprietário de um restaurante, vendo a baixa nas vendas diárias,
decidiu realizar uma pesquisa com o objetivo de saber a opinião dos
clientes sobre os seus pratos. Durante 7 dias ele pediu aos clientes
para avaliarem o serviço com notas que iam de zero (muito insatisfeito)
até dez (muito satisfeito).
No findar dos 7 dias, o proprietário estava com os seguintes dados: 20
clientes atribuíram a nota 0 ao restaurante; 180 dos entrevistados
atribuíram a nota 10; e 200 clientes deram a nota 5 ao restaurante,
totalizando 400 clientes. Como forma de incentivo, o proprietário
ofereceu R$200,00 aos empregados se acaso a média, a moda ou a
mediana estivessem acima de 7,5 pontos. Por outro lado, caso os
clientes tenham avaliado muito mal e a média for menor ou igual a 5, o
proprietário dará desconto de 10% aos clientes.
A partir dessas informações e do conteúdo estudado no livro da
disciplina, podemos considerar que o que acontecerá no restaurante
será:
 
A média obtida com o comando median() foi 4, a mediana foi 6 e a
moda foi 5. Dessa forma, o proprietário dará desconto de 10% aos
clientes e não mudará nada em relação aos funcionários
 
A média obtida com o comando median() foi 8, a mediana foi 5 e a
moda obtida pelo comando mode() foi 5, logo não mudará nada no
restaurante.
 
Com o comando mean() obteve-se média igual a 7,5, a mediana foi 10
ea moda foi 5. Dessa forma, o proprietário dará R$200,00 aos
funcionários e não mudará nada em relação aos clientes
 
Com o comando mean() foi obtida a média 7, com o comando median()
foi obtida a mediana 5 e a moda obtida pelo comando mode() foi 5.
Dessa forma, não mudará nada no restaurante
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A média foi 4, a mediana foi 4 e a moda que foi obtida pelo método
mode() resultou em 8. Dessa forma, os funcionários receberão
R$200,00 e os clientes terão desconto de 10%.
Feedback:
A figura abaixo ilustra o processo de análise para obtermos a
moda e a mediana. Note que o tamanho da amostra é igual a
400. Vamos ordenar os dados do menor para o maior (ou seja,
de zero a dez). A primeira seta da segunda linha indica que, do
intervalo de 0 a 20, essas pessoas deram nota zero. A segunda
seta, ainda na mesma linha, indica que, no intervalo de 20 a
220, os entrevistados deram 5 pontos. Por fim, a última seta
indica que, do intervalo entre 220 e 400, os entrevistados deram
10 pontos.
 
Note que, se colocarmos uma marcação bem no centro da
segunda linha, essa marcação cairá exatamente sobre o
intervalo de 20 a 220, ou seja, intervalo de 5 pontos. Logo, a
mediana é 5. A moda é o valor que mais aparece que, nesse
caso, também é o 5. Por outro lado, a média é a soma de todos
os valores dividida pelo tamanho da amostra, que é 400 –
2800/400 = 7, logo a média é 7. Assim temos: média 7,
mediana e moda 5. Os respectivos métodos para encontrarmos
esses valores são: para média é mean(), para mediana é
median() e para moda é o mode(). Dessa forma, de acordo com
os dados do enunciado, não haverá mudança no restaurante.
Veja mais no tópico 2 da unidade 3.
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2,5 / 2,5 ptsPergunta 13
Considere o seguinte conjunto de dados abaixo como sendo o
resultado da classificação de um conjunto de testes ao passar por um
classificador supervisionado.
Tempo Temperatura Vento Pedalar Classificador
Sol Calor Fraco Sim Sim
Sol Calor Forte Não Sim
Nublado Calor Fraco Sim Sim
Chuva Amena Fraco Sim Não
Chuva Frio Fraco Não Não
Chuva Frio Forte Não Sim
Nublado Frio Forte Sim Sim
Sol Amena Fraco Não Não
Nublado Frio Forte Não Não
Chuva Amena Fraco Sim Sim
Escolha a alternativa que melhor representa a Matriz de Confusão que
representa o cenário anterior:
 
    Classe esperada
    Sim Não
Classe
predita
Sim 4 1
Não 2 3
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    Classe esperada
    Sim Não
Classe
predita
Sim 3 2
Não 1 4
 
    Classe esperada
    Sim Não
Classe
original
Sim 4 1
Não 2 3
 
    Classe classificador
    Sim Não
Classe
predita
Sim 3 2
Não 1 4
 
    Classe esperada
    Sim Não
Classe
predita
Não 4 1
Sim 2 3
Feedback:
Como apresentado na unidade 4, tópico 3, a classe original
dada ao algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado é
chamado de classe esperada, rótulo, classe original, label,
variável dependente, consequência etc.
Já a classe calculada pelo algoritmo de aprendizado de
máquina supervisionado é chamada de classe predita,
calculada, descoberta etc. Dessa forma:
• VP = verdadeiro positivo, ou seja, número de exemplos para
os quais classe predita = classe esperada = “Sim”; 
• VN = verdadeiro negativo, ou seja, número de exemplos para
os quais classe predita = classe esperada = “Não”; 
• FP = falso positivo, ou seja, número de exemplos para os
quais classe predita = “Sim”, mas a classe esperada = “Não”; 
• FN = falso negativo, ou seja, número de exemplos para os
quais classe predita = “Não”, mas a classe esperada = “Sim”.
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0 / 2,5 ptsPergunta 14IncorretaIncorreta
Considere o conjunto de dados a seguir como sendo o conjunto de
dados original a ser utilizado por um algoritmo de aprendizado de
máquina supervisionado:
Dia Tempo Temperatura Vento Pedalar
D1 Sol Calor Fraco Sim
D2 Sol Calor Forte Não
D3 Nublado Calor Fraco Sim
D4 Chuva Amena Fraco Sim
D5 Chuva Frio Fraco Não
D6 Chuva Frio Forte Não
D7 Nublado Frio Forte Sim
D8 Sol Amena Fraco Não
D9 Nublado Frio Forte Não
D10 Chuva Amena Fraco Sim
Considerando o que já foi estudado e a prática usual sobre os
conjuntos de dados de treinamento e de teste, uma representação
deles pode ser encontrada em:
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Conjunto de treinamento
Dia Tempo Temperatura vento Pedalar
D1 Sol Calor Fraco Sim
D3 Nublado Calor Fraco Sim
D4 Chuva Amena Fraco Sim
D7 Nublado Frio Forte Sim
D10 Chuva Amena Fraco Sim
Conjunto de teste
Dia Tempo Temperatura vento Pedalar
D2 Sol Calor Forte Não
D5 Chuva Frio Fraco Não
D6 Chuva Frio Forte Não
D8 Sol Amena Fraco Não
D9 Nublado Frio Forte Não
 
Conjunto de treinamento
Dia Tempo Temperatura vento Pedalar
D1 Sol Calor Fraco Sim
D2 Sol Calor Forte Não
D3 Nublado Calor Fraco Sim
D4 Chuva Amena Fraco Sim
D5 Chuva Frio Fraco Não
D6 Chuva Frio Forte Não
D7 Nublado Frio Forte Sim
D8 Sol Amena Fraco Não
D9 Nublado Frio Forte Não
D10 Chuva Amena Fraco Sim
Conjunto de teste
Dia Tempo Temperatura vento Pedalar
D1 Sol Calor Fraco Sim
D2 Sol Calor Forte Não
D3 Nublado Calor Fraco Sim
D4 Chuva Amena Fraco Sim
D5 Chuva Frio Fraco Não
D6 Chuva Frio Forte Não
D7 Nublado Frio Forte Sim
D8 Sol Amena Fraco Não
D9 Nublado Frio Forte Não
D10 Chuva Amena Fraco Sim
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Conjunto de treinamento
Dia Tempo Temperatura vento Pedalar
D3 Nublado Calor Fraco Sim
D4 Chuva Amena Fraco Sim
D5 Chuva Frio Fraco Não
D6 Chuva Frio Forte Não
D7 Nublado Frio Forte Sim
D8 Sol Amena Fraco Não
D9 Nublado Frio Forte Não
D10 Chuva Amena Fraco Sim
Conjunto de teste
Dia Tempo Temperatura vento Pedalar
D1 Sol Calor Fraco Sim
D2 Sol Calor Forte Não
 
Conjunto de treinamento
Dia Tempo Temperatura vento Pedalar
D1 Sol Calor Fraco Sim
D2 Sol Calor Forte Não
D3 Nublado Calor Fraco Sim
D4 Chuva Amena Fraco Sim
D5 Chuva Frio Fraco Não
Conjunto de teste
Dia Tempo Temperatura vento Pedalar
D6 Chuva Frio Forte Não
D7 Nublado Frio Forte Sim
D8 Sol Amena Fraco Não
D9 Nublado Frio Forte Não
D10 Chuva Amena Fraco Sim
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Conjunto de treinamento
Dia Tempo Temperatura vento Pedalar
D1 Sol Calor Fraco Sim
D2 Sol Calor Forte Não
D3 Nublado Calor Fraco Sim
D4 Chuva Amena Fraco Sim
D5 Chuva Frio Fraco Não
D6 Chuva Frio Forte Não
D7 Nublado Frio Forte Sim
D8 Sol Amena Fraco Não
Conjunto de teste
Dia Tempo Temperatura vento Pedalar
D1 Sol Calor Fraco Sim
D2 Sol Calor Forte Não
Feedback:
A divisão do conjunto original nos conjuntos de treinamento e
de teste usualmente é feita na proporção de 80% e 20%,
respectivamente, sem repetição dos dados entre um conjunto e
outro, de forma que, ao final, o desempenho do classificador
possa ser calculado com base em dados previamente não
vistos por ele, como apresentado na unidade 4, tópico 2.1.
0 / 2,5 ptsPergunta 15IncorretaIncorreta
O aprendizado de máquina não supervisionado é uma classe de
problemas de aprendizado na qual se procura estabelecer
agrupamentosde informações que compartilham das mesmas
características.
Considere as asserções abaixo: 
I - Determinar grupos de pacientes com base nos resultados dos
exames. 
II - Determinar as características de compras dos consumidores de um
supermercado, agregando-os. 
III - Determinar a direção de um carro autônomo em uma rodovia com
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base nas respostas dos sensores. 
IV - Determinar o risco de intrusão em uma rede de computadores com
base nos ataques anteriores dos hackers.
Em relação às asserções anteriores, quais dizem respeito ao
aprendizado de máquina não supervisionado?
 I e III. 
 III e IV. 
 II e III. 
 II e IV. 
 I e II. 
Feedback:
No aprendizado não supervisionado, o algoritmo de
aprendizado de máquina deve procurar por grupos que tenham
as mesmas características com base nos valores das variáveis
contidas no conjunto de dados, como apresentado na unidade
4, tópico 1.1.
2,5 / 2,5 ptsPergunta 16
11/11/2022 12:29 AV1 - Fundamentos de IA: G.FIA.5 - Fundamentos de Inteligência Artificial
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Fonte: adaptado de https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?
q=tbn%3AANd9GcTCkQ7P_O-rTJYb586nhxz0UKSEaCTwI_nQ4Q&usqp=CAU
Acesso em: 23 jul. 2020.
A ilustração acima possui duas situações com um veículo autônomo
ingressando em uma rotatória. Um veículo ingressou pela esquerda e
acabou indo parar no canteiro da rotatória. O outro veículo (poderia ser
o mesmo em outra situação) já adentrou na rotatória, no que parece
estar correto até aquele momento. Nas duas situações há uma
sinalização de reprova ou aprovação a depender do sucesso da
direção do veículo até aquele ponto.
Qual a alternativa que melhor descreve o tipo de aprendizado sendo
utilizado?
 
Aprendizado por reforço, porque existe uma variável simbolizada pelos
sinais de aprovação e rejeição indicando o caminho a ser percorrido
pelo veículo autônomo.
 
Aprendizado por reforço, porque, diante da ação tomada pelo agente
inteligente, tem-se um estímulo de rejeição ou aprovação relativo às
consequências decorrentes daquela ação.
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Aprendizado não supervisionado, porque o veículo autônomo irá seguir
o mesmo caminho de outros veículos que já passaram pela rotatória e
que são do mesmo grupo indicado pelos sinais de aprovação e
rejeição.
 
Aprendizado supervisionado, porque, diante da ação tomada pelo
agente inteligente, tem-se um retorno de rejeição ou aprovação relativo
às consequências decorrentes daquela ação.
 
Aprendizado supervisionado, porque existe uma variável simbolizada
pelos sinais de aprovação e rejeição, indicando o caminho correto a ser
percorrido pelo veículo autônomo.
Feedback:
No aprendizado por reforço em aprendizado de máquina,
derivado da teoria de aprendizagem criada pelo psicólogo
behaviorista B. F. Skinner, o elemento-chave é o estímulo-
resposta, no qual um agente produz respostas
comportamentais a depender de estímulos positivos ou
negativos, os quais, por sua vez, vão gerar novas respostas em
um ciclo, de acordo com a unidade 4, tópico 1.4.
Pontuação do teste: 35 de 40