AV Especial - Fundamentos de Inteligência Artificial

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21/06/2022 14:20 Grupo Splice
https://logus.provafacilnaweb.com.br/logus/schedule/resultcandidatedetailprint/2628840/9fa0d6cc-656b-11ea-a75c-0242ac110025/ 1/4
Local: Newton - Virtual / Newton - Carlos Luz 220 - Jucelino Kubistchek / Newton - Carlos Luz 220 / Newton - Filial
Carlos Luz 220 
Acadêmico: npaeG.FEV.FIA.5
Aluno: Luan Moreira Ribeiro 
Avaliação: AE - Online
Matrícula: 12108467 
Data: 23 de Abril de 2022 - 08:00 Finalizado
Correto Incorreto Anulada  Discursiva  Objetiva Total: 9,00/100,00
1  Código: 21954 - Enunciado: Analise com atenção o código-fonte a seguir, o qual possui dois
laços de repetições: Considerando essas informações e os conteúdos estudados sobre estrutura
de repetição, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. No primeiro laço, nós
temos um while cuja iteratividade (loop) será encerrada assim que a variável cont atingir o valor
5, mostrando os 5 valores da lista. PORQUE II. Toda estrutura de repetição precisa de uma
condição de parada. Se no primeiro laço a condição está na linha 5, no segundo laço a condição
de parada está na linha 9 e é cont < 5. A seguir, assinale a alternativa correta:
 a) As asserções I e II são verdadeiras e a II é uma justificativa correta da I.
 b) A asserção I é falsa e a II é verdadeira.
 c) As asserções I e II são falsas.
 d) A asserção I é verdadeira e a II é falsa.
 e) As asserções I e II são verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
Alternativa marcada:
a) As asserções I e II são verdadeiras e a II é uma justificativa correta da I.
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2  Código: 21948 - Enunciado: Imagine um varejista com fachadas de lojas físicas e site com loja
online. Como qualquer empresa, o varejista precisa analisar as tendências de vendas em todo o
negócio. Mas os sistemas de back-end para essas fachadas de lojas são separados. Eles podem
ter campos ou formatos de campo diferentes (como datas dia-mês-ano versus datas mês-dia-
ano). Eles podem usar sistemas que não podem "conversar" entre si. É nesse ponto que entra o
ETL com o objetivo de combinar dados em um único banco de dados. Considerando o excerto
apresentado e o conteúdo estudado sobre mineração de dados e ETL, analise as asserções a
seguir: 
I. A fase de transformação abre caminhos para a integração dos dados, no caso do varejista seria
a transformação dos dados.II. A fase de carga pode ser resumida como fase de persistência de
dados, armazenando-os em um Data Warehouse.III. Na fase de extração, se houver diferentes
tipos de moedas, os dados são convertidos para uma única. IV. A fase de extração retira os dados
de um banco e os coloca no Data Warehouse, que posteriormente passará por
transformações. Está correto o que se afirma em:
 a) I, II e III.
 b) II, III e IV.
 c) II e III.
 d) I, II e IV.
 e) I e II.
Alternativa marcada:
d) I, II e IV.
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Código: 21857 - Enunciado: Data Science não pode ser considerada uma ferramenta
completamente técnica, pois emprega técnicas e teorias de campos como matemática e
estatística, juntamente com ciência da computação e ciência da informação. Uma diferença entre
aplicações de Data Science e aplicações de BI tradicionais é que data Science usa dados
 a) Estatísticos.
 b) Relacionais.
 c) Estruturados.
 d) De negócios. 
 e) Não estruturados.
Alternativa marcada:
a) Estatísticos.
4  Código: 21878 - Enunciado: Avalie as seguintes afirmações sobre o algoritmo de árvore de
decisão:I. É um algoritmo que deve ser aplicado dividindo-se os dados em conjunto de treino e
conjunto de testes. II. É utilizado para resolver problemas de classificação. III. Pode ser aplicado
para resolver o seguinte problema: determinar se uma operação de cartão de crédito é ou não
fraudulenta. Estão corretas as afirmações:
 a) II e III somente.
 b) Todas
 c) Nenhuma delas.
 d) I e II somente.
 e) Somente uma delas
Alternativa marcada:
d) I e II somente.
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5  Código: 21881 - Enunciado: Um exemplo de aplicação do algoritmo de regressão linear é
predizer:
 a) se uma foto é de um ser humano.
 b) se um cliente é um bom pagador.
 c) a categoria de um cliente.
 d) o traçado de uma curva.
 e) o preço de um apartamento.
Alternativa marcada:
d) o traçado de uma curva.
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6  Código: 21886 - Enunciado: Hoje em dia os supermercados agrupam seus produtos muito mais
pela finalidade do que pela categoria. Esta abordagem é um exemplo típico de aplicação de
algoritmos de IA associados a:
 a) regras de seleção
 b) regras de regressão
 c) regras de apresentação
 d) regras de parametrização
 e) regras de associação
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Alternativa marcada:
a) regras de seleção
7  Código: 21996 - Enunciado: No aprendizado por reforço, os valores dos estados são atualizados
em ciclos chamados episódios de acordo com a equação matemática abaixo referente ao
método Q-learning. Analise os gráficos a seguir com especial atenção para a
constante de aprendizado chamada α (alfa), onde no eixo x temos o número de episódios e no
eixo y os valores acumulados das recompensas por episódio. Avalie as asserções abaixo e, em
seguida, selecione a alternativa correta com relação à veracidade delas.I. Podemos afirmar que
para α = 1.0 e para α = 0.5, o aprendizado por reforço já havia convergido por volta do episódio
400.II. Ao utilizar α = 0.5, o aprendizado foi melhor porque convergiu por volta do episódio
300.III. Ao utilizar α = 1.0, o aprendizado obteve maiores recompensas, o que implica em um
resultado mais sólido (não é máximo local).
 a) I é verdadeira, mas II e III são falsas.
 b) I e III são verdadeiras e II é falsa.
 c) III é verdadeira, mas I e II são falsas.
 d) I e II são verdadeiras e III é falsa.
 e) II e III são verdadeiras e I é falsa.
Alternativa marcada:
b) I e III são verdadeiras e II é falsa.
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8  Código: 21951 - Enunciado: A quantidade de dados gerados, tanto por humanos quanto por
máquinas (Internet das Coisas), ultrapassa em muito a capacidade dos humanos de absorver,
interpretar e tomar decisões complexas com base nesses dados. A Inteligência Artificial é a base
de todo aprendizado de computador e é o futuro de todas as decisões complexas, pois, por meio
do emprego de técnicas e ferramentas, é possível interpretar dados para uma tomada
estratégica, mais certeira se comparada a uma análise humana.De acordo com o conhecimento
adquirido durante seus estudos, assinale a alternativa correta a respeito de Inteligência Artificial
forte.
 a) Um conjunto de programas de computador que produzem resultados que seriam
considerados semelhantes à inteligência humana.
 b) O estudo de faculdades mentais por meio do computador e também o uso de modelos
mentais implementados em um computador.
 c) Concentra-se na construção da inteligência focada em um problema ou domínio
específico, assim como nossos próprios cérebros humanos.
 d) A incorporação das capacidades intelectuais humanas como de fazer planos para o futuro
com base em conhecimentos e experiências, dentro de um computador.
 e) É exemplificada por tecnologias como reconhecimento de imagem e fala, chatbots com
Inteligência Artificial ou até carros autônomos.
Alternativa marcada:
c) Concentra-se na construção da inteligência focada em um problema ou domínio específico,
assim como nossos próprios cérebros humanos.
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9  Código: 21869 - Enunciado: Um analista de IA está avaliando um conjunto de dados para
classificar os clientes de uma loja de comércio eletrônico em 5 grupos com características em
comum. Ele deve utilizar algoritmos de:
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21/06/2022 14:20 Grupo Splice
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 a) Aprendizado por reforço.
 b) Aprendizado supervisionado, não supervisionado e aprendizado por reforço. 
 c) Aprendizado supervisionado.
 d) Aprendizado supervisionado e não supervisionado.
 e) Aprendizado não supervisionado.
Alternativa marcada:
b) Aprendizado supervisionado, não supervisionado e aprendizado por reforço. 
10  Código: 21992 - Enunciado: Considere o seguinte trecho inicial de programação em Python
presente em um documento do Jupyter Notebook: import pandas as pd import numpy as np df =
pd.read_csv('data.csv')X = df[cols[:-1]]y = df[cols[-1:]] Continue essa programação de forma a
produzir um ensemble de classificadores por votação pela maioria, utilizando um classificador
de árvore de decisão, um classificador advindo da regressão logística e outro que seja um
ensemble de árvores.
Resposta:
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