Atividade Objetiva 03_ 14 - Arquitetura para Aplicacoes Inteligentes (2021)

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27/08/2023, 22:05 Atividade Objetiva 03: 14 - Arquitetura para Aplicações Inteligentes (2021)
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Atividade Objetiva 03
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MAIS RECENTE Tentativa 1 4 minutos 9 de 10
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1 / 1 ptsPergunta 1
A Detecção de Fraudes é uma aplicação de Machine Learning baseado
em algoritmos de:
 Aprendizagem Supervisionada 
 Aprendizagem não Supervisionada 
 Aprendizagem por Reforço 
 Deep Learning 
0 / 1 ptsPergunta 2IncorretaIncorreta
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É uma aplicação de Aprendizagem Não Supervisionada, EXCETO: 
 Robótica 
 Recomendação de Produtos 
 Diagnóstico Médico 
 Processamento de Linguagem Natural 
1 / 1 ptsPergunta 3
A Aprendizagem Supervisionada pode ser categorizada em:
 Classificação e Regressão 
 Agrupamento de Clusters e Redução de Dimensionalidade 
 Classificação e Agrupamento de Clusters 
 Regressão e Redução de Dimensionalidade 
1 / 1 ptsPergunta 4
Uma característica de uma Rede Neural Artificial é que o
processamento é realizado dentro de neurônios artificiais. Para que
este processamento seja realizado, é necessário que a rede neural
tenha como entrada e saída de dados:
 múltiplas entradas e uma única saída 
 múltiplas entradas e múltiplas saídas 
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 uma única entrada e múltiplas saídas 
 uma única entrada e uma única saída 
1 / 1 ptsPergunta 5
É o tipo de aprendizagem de máquina que aprende identificando
padrões em dados que já estão rotulados:
 Aprendizagem Supervisionada 
 Aprendizagem Não Supervisionada 
 Aprendizagem por Reforço 
 Aprendizagem por aproximação 
1 / 1 ptsPergunta 6
O aprendizado de máquina profundo é composto por várias camadas
de redes neurais e dividido em duas etapas, que são, respectivamente:
 Treinamento e Inferência 
 Teste e Validação 
 Treinamento e Validação 
 Teste e Inferência 
1 / 1 ptsPergunta 7
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O aprendizado profundo (deep machine learning) é uma sub-área de:
 Machine Learning 
 Visão Computacional 
 Reconhecimento de Fala 
 Tomada de decisão 
1 / 1 ptsPergunta 8
No treinamento de algoritmos de Deep Learning, a rede neural aprende
sozinha o que seria considerado "bom" ou "ruim" e expressa isso com:
 um grau de confiança 
 um coeficiente de erro 
 uma taxa de sensibilidade 
 um grau de especificidade 
1 / 1 ptsPergunta 9
Qual das opções abaixo NÃO é o foco de pesquisas em Inteligência
Artificial:
 Processamento 
 Visão Computacional 
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 Reconhecimento de Fala 
 Tomada de Decisão 
1 / 1 ptsPergunta 10
O desafio de unir diversas fontes de dados em algo utilizável pelos
algoritmos de Machine Learning é chamado de:
 ETL - Extract, Transform and Load 
 Mineração de Dados 
 Extração de Dados 
 Avaliação de Dados 
Pontuação do teste: 9 de 10