Unidade 2 - fuzzy Exercícios de fixação

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Iniciado em domingo, 16 out 2022, 21:54
Estado Finalizada
Concluída em segunda, 24 out 2022, 21:40
Tempo
empregado
7 dias 23 horas
Notas 7,00 de um máximo de 10,00(70%)
Questão 1
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Questão 2
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Redes neurais são capazes de encontrar padrões em ambientes e dados complexos,
muitos deles naturais ao ser humano como identi�car e classi�car 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? 
a. Aprendizado não supervisionado, deixando que a rede, ao receber diversas entradas, encontre por si
elementos em comum entre cada imagem e passe a classi�cá-las.

b. Aprendizado não supervisionado, com a atribuição de penalidades e recompensas toda vez que um
diagnóstico correto é obtido.
c. Aprendizado supervisionado, permitindo que a rede seja capaz de agrupar sozinha, sem qualquer informação,
retorno sobre o erro obtido.
d. Aprendizado por reforço, utilizando em conjunto com as entradas o valor esperado na saída.
e. Aprendizado supervisionado, em que o projetista é responsável por fornecer os pesos e vieses necessários
para se reconhecer os padrões necessários.
A resposta correta é: Aprendizado não supervisionado, deixando que a rede, ao receber diversas entradas, encontre
por si elementos em comum entre cada imagem e passe a classi�cá-las.
Nos testes de Turing, realizados por volta de 1950, dentre as premissas que deram origem
aos estudos de redes neurais arti�ciais, é possível destacar quatro, dentre elas:
a. raciocínio analógico para representação do aprendizado por estímulo.
b. raciocínio analógico para utilização de informações automatizadas.
c. representação de dados para armazenamento.
d. processamento de linguagem de máquina para criar comunicação.
e. aprendizado de máquina para realizar adaptação diante de novas circunstâncias e criação de padrões.
A resposta correta é: aprendizado de máquina para realizar adaptação diante de novas circunstâncias e criação de
padrões.
Questão 3
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Questão 4
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
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 especí�cos 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?
a. O código genético não pode ser representado adequadamente para ser utilizado por redes neurais,
demandando o uso de algoritmos genéticos especí�cos.
b. 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.

c. Apenas quatro nucleotídeos fundamentais (adenina, guanina, timina e citosina) são su�cientes para uma
rede neural detectar a presença deles para relacionar a alguma característica especí�ca.
d. O código genético tem in�nitos elementos, e somente redes neurais com aprendizado não supervisionado
são capazes de compreendê-los.
e. O código genético requer uma representação não binária de dados, já que cada entrada individual pode ser de
quatro tipos diferentes.
A resposta correta é: 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.
Existem várias estruturas que podem ser criadas a partir de duas estruturas principais de
redes neurais arti�ciais. Qual a estrutura neural arti�cial 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 multicamadas.
b. Rede neural de dupla camada.
c. Rede neural de camada única.
d. Rede neural de camada binária.
e. Rede neural adjacente única.
A resposta correta é: Rede neural de camada única.
Questão 5
Incorreto Atingiu 0,00 de 0,50
Questão 6
Incorreto Atingiu 0,00 de 0,50
Para que uma rede neural aprenda, seus pesos podem ser inicialmente nulos ou ter valores
aleatórios. Porém, a partir da tentativa de classi�car um conjunto de dados, ela deverá ser
capaz de reconhecer o seu próprio erro e fazer ajustes em seus pesos e vieses de forma a
tentar obter resultados melhores na sequência. Qual seria o custo para um aprendizado
supervisionado considerando o vetor de saída y e as respectivas saídas desejadas do vetor yd
abaixo?
y=[2-13]
 
yd=[1-0,52]
 
a. 1,416.
b. 0,375.
c. 1,458. 
d. 0,416.
e. 1,250.
A resposta correta é: 0,375.
Os parâmetros de uma rede neural podem ser expressos na sua forma vetorial. Qual seria
a soma ponderada e a saída para os vetores peso (w) e entrada (x) abaixo com um viés de
-5 para uma função de ativação logística (g)? 
 
w = [2,0 0,4 -0,3 0,9]  
 
 
 
a. inj = 8 ; y 1.
b. inj = 2,6 ; y 0.
c. inj = 3 ; y 1. 
d. inj = 3 ; y 0.
e. inj = 2,6 ; y 1.
A resposta correta é: inj = 2,6 ; y 0.
Questão 7
Incorreto Atingiu 0,00 de 0,50
Questão 8
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
A função de erro mede a que distância a rede está da resposta ideal. Além disso, serve
tanto como métrica de avaliação de desempenho quanto para orientar mudanças no valor
de peso e viés que aproximem a rede de uma resposta melhor. Por que motivo não se deve
utilizar a média do erro como métrica?
a. Se qualquer uma das entradas resulte em erro nulo, a média seria elevada.
b. Funções simétricas aumentariam o desvio padrão.
c. Se qualquer uma das entradas resulte em erro nulo, a média seria nula. 
d. Funções simétricas resultariam em média nula.
e. Funções assimétricas podem apresentar média negativa.
A resposta correta é: Funções simétricas resultariam em média nula.
O processo de treinamento de uma RNA pode ser dividido em diferentes tipos de
aprendizagem. Marque a opção que representa o processo de aprendizagem
supervisionado.
a. Sem saída esperada, dados de entrada são fornecidos e a rede se rearranja até obter uma saída satisfatória.
b. Com apenas parte das respostas esperadas, a rede aprende a gerar saídas com dados rotulados e não
rotulados.
c. Níveis de prioridades são aplicados às entradas de forma a permitir que a rede aprenda apenas com dados
críticos.
d. Pesos são adaptados por meio do fornecimento das respostas esperadas pelas saídas dos neurônios.
e. Mesmo com apresentação dos resultados esperados, a rede não tem parâmetros de como proceder.
A resposta correta é: Pesos são adaptados por meio do fornecimento das respostas esperadas pelas saídas dos
neurônios.
Questão 9
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Questão 10
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
As redes neurais arti�ciais 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:
a. as entradas de uma rede neural arti�cial.
b. as unidades de uma rede neural arti�cial.
c. as saídas de uma rede neural arti�cial.
d. as variáveis de uma rede neural arti�cial.
e. as conexões entre os nós da rede neural arti�cial.
A resposta correta é: as conexões entre os nós da rede neural arti�cial.Diante dos estudos realizados com modelagem cognitiva, foram criados modelos
matemáticos para simular redes neurais arti�ciais e sua eletroquímica, demonstrando a
interação entre as ________; tais modelos consistem em funções, que utilizam ________. 
A seguir, marque o item que completa as lacunas.
a. interligações nervosas – logaritmos.
b. sinapses nervosas – exponenciais.
c. sinapses nervosas – somatórios.
d. interligações elétricas – somatórios.
e. sinapses elétricas – exponenciais.
A resposta correta é: sinapses nervosas – somatórios.
Questão 11
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Questão 12
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
A escolha da arquitetura geralmente acontece por meio de um processo de busca
exaustiva entre possíveis arquiteturas e pode ocorrer por diferentes abordagens. Marque a
opção que representa a con�guração da RNA que deve ter seu valor aumentado à medida
que se diminui a taxa de aprendizagem no processo de busca de melhor con�guração.
a. Épocas.
b. Momentum.
c. Taxa de erro.
d. Predição.
e. Ativação.
As respostas corretas são: Épocas., Taxa de erro., Ativação., Momentum., Predição.
O custo, normalmente calculado pela função de custo a partir do erro, é utilizado no processo
de aprendizado. Utilizando o método do erro quadrático médio, determine qual das hipóteses
tem o maior custo?
h0 (x) - -20 + 0,5x
h1 (x) = -10+ 0,2x
(x, y) = (60, 10)
 
a. h0: com um custo de C(w, b ) = 0
b. h1: com um custo de C(w, b ) = -32.
c. h1: com um custo de C(w,b ) = 0 .
d. h0: com um custo de C(w, b ) = 32
e. h1: com um custo de C(w, b ) = 32
A resposta correta é: h1: com um custo de C(w, b ) = 32
Questão 13
Incorreto Atingiu 0,00 de 0,50
Questão 14
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Para escolher uma entre diferentes arquiteturas de RNAs possíveis, é necessário avaliar os
resultados de treinamento com determinadas arquiteturas, comparando-as a um ou mais
critérios de avaliação. 
Marque a opção que representa o principal critério utilizado para avaliação da melhor
arquitetura entre as arquiteturas testadas.
a. Peso do neurônio.
b. Tempo da predição.
c. Taxa de aprendizado. 
d. Acurácia preditiva.
e. Esforço preditivo.
A resposta correta é: Acurácia preditiva.
Existem diversas vantagens das redes neurais no dia a dia. Sobre elas, é possível a�rmar o
seguinte:
a. As redes neurais mudaram os rumos da ciência. A IoT, por exemplo, deve sua existência às redes neurais, já
que somente sensores inteligentes são capazes de se integrar a outros em ambientes complexos.
b. Sem o uso das redes neurais, muitas das soluções modernas seriam impraticáveis devido à di�culdade de
se modelar um sistema que, muitas vezes, não é de amplo conhecimento da ciência atual.

c. Todas as áreas podem se bene�ciar do uso de redes neurais. Para isso, são necessários o uso de robôs e a
adequação do ambiente para eles.
d. Redes neurais são mais facilmente integráveis aos campos da medicina e da agronomia pela forte relação
biológica entre elas, campo de estudo que originou a criação dos próprios neurônios arti�ciais.
e. Devido ao alto custo de desenvolvimento, as redes neurais ainda são pouco utilizadas em áreas alheias à
medicina.
A resposta correta é: Sem o uso das redes neurais, muitas das soluções modernas seriam impraticáveis devido à
di�culdade de se modelar um sistema que, muitas vezes, não é de amplo conhecimento da ciência atual.
Questão 15
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Questão 16
Incorreto Atingiu 0,00 de 0,50
As redes neurais arti�ciais 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:
a. vetores.
b. árvores.
c. grafos.
d. pilhas.
e. matrizes.
A resposta correta é: grafos.
O algoritmo backpropagation realiza a iteração entre duas fases, uma para cálculo dos
valores de saída e outra para ajustar a rede. Dado o seguinte trecho do algoritmo: 
 
 
 
Marque a opção que representa o nome da fase do algoritmo.
a. Under�tting.
b. Momentum.
c. Backward.
d. Over�tting.
e. Foward. 
A resposta correta é: Backward.
Questão 17
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Questão 18
Incorreto Atingiu 0,00 de 0,50
As redes neurais adentraram a área da agronomia em todos os setores, tanto para a
pesquisa, quanto para o desenvolvimento de soluções �nais. 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 a�rmação coerente com o projeto de uma rede
neural para atender a essa demanda?
a. Problemas de regressão como o da pesquisa demandam que se obtenha maior desempenho por meio do
aprendizado por reforço. Nesse caso, podem ser utilizadas recompensas e punições para guiar a rede na
obtenção de um melhor resultado.
b. 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.

c. Não deverão ser utilizadas camadas ocultas, uma vez que todas as variáveis são de prévio conhecimento.
d. A rede neural deverá classi�car as plantas de acordo com características em comum que podem ser obtidas
pelo método de aprendizado não supervisionado capaz de detectar características nem sempre conhecidas.
e. A função de custo calculará a diferença entre a profundidade desejada e a profundidade obtida.
A resposta correta é: 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.
A de�nição da arquitetura de uma RNA tem grande in�uência na taxa de acerto de suas
predições. 
Dado um conjunto de dados com 10 entradas, que precisam ser classi�cados em duas
classes, marque a opção que determina o número de neurônios que deveria ser utilizado
na camada oculta.
a. 20.
b. 2. 
c. 12.
d. 1.
e. 6.
A resposta correta é: 6.
Questão 19
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
Questão 20
Correto Atingiu 0,50 de 0,50
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?
a. Funções de ativação mais simples, já que os componentes são mais simples.
b. Ato de abolir a necessidade de programação.
c. Menor complexidade de desenvolvimento.
d. Dados representados de forma normalizada graças à distribuição de dados menos centralizada e mais
diretamente vinculada à fonte que capturou a informação.
e. Acesso à vasta quantidade de informações obtida de forma nem sempre diretamente ligada ao objeto
principal do dispositivo que a está fornecendo.

A resposta correta é: Acesso à vasta quantidade de informações obtida de forma nem sempre diretamente ligada ao
objeto principal do dispositivo que a está fornecendo.
Uma tabela-verdade costuma ser utilizada para representar um conjunto de variáveis de
entradas e saídas elencando todas as combinações possíveis nas entradas. Quais das
estruturas descritas abaixo atendem à tabela-verdade a seguir? 
 
 
a. Nenhuma.
b. Um neurônio com duas entradas e duas saídas.
c. Dois neurônios, um para receber a entrada X1 e outro para receber a entrada X2.
d. Um neurônio com duas entradas e uma única saída.
e. Dois neurônios, um para cada saída, mas cada um recebendo ambas as entradas.
A resposta correta é: Dois neurônios, um para cada saída, mas cada um recebendo ambas as entradas.
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