Avaliacao Final (Objetiva) - Individual

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07/03/2024, 21:00 Avaliação Final (Objetiva) - Individual
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GABARITO | Avaliação Final (Objetiva) - Individual
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Peso da Avaliação 3,00
Prova 73748014
Qtd. de Questões 11
Acertos/Erros 2/9
Nota 2,00
As Redes Neurais Artificiais (RNA) são técnicas computacionais que apresentam um modelo 
matemático inspirado na estrutura neural de organismos inteligentes e que adquirem conhecimento 
através da experiência. As árvores de decisão são ferramentas que podem ser utilizadas para dar ao 
agente a capacidade de aprender, bem como para tomar decisões. É comum ao se treinar uma RNA e 
não alcançar resultados aceitáveis, identificar que o projeto dessa rede não foi realizado corretamente. 
No que se refere às características das RNA, assinale a alternativa CORRETA:
A A representação de uma rede Perceptron pode ser através de valores de forma decimal,
hexadecimal ou binária.
B O número de neurônios existentes da camada de saída depende do número de classes a serem
representadas como conclusão do processamento da rede.
C A definição da arquitetura adotada na RNA independe do tipo de problema que se busca
solução.
D Quando uma RNA não apresenta resultados adequados, a camada oculta é geralmente mantida
sem alteração enquanto todo o resto é reprojetado.
Um conjunto difuso é um conjunto que se diferencia de um conjunto tradicional por existir uma 
suavização nos estados de pertencer ou não pertencer à determinada condição. Por exemplo, em um 
conjunto tradicional, uma pessoa seria caracterizada como criança ou adulto, enquanto em um 
conjunto difuso, uma pessoa poderia ser ainda caracterizada como adolescente, um estado 
intermediário entre os dois anteriores. Com relação aos conjuntos difusos, assinale a alternativa 
CORRETA:
A A desfuzzyficação é a etapa na qual valores numéricos são convertidos para valores linguísticos.
B Os conjuntos difusos são a base para para valores linguísticos.
C
Ao representarmos um conjunto difuso em um gráfico, o grau de aderência de um ponto ao
conjunto é determinado pela proximidade com o valor 0 do eixo y, ou seja, quanto mais próximo
do 0, mais aderente ao conjunto.
D As variáveis linguísticas são utilizadas frequentemente para determinar intervalos de valores
dentro de um conjunto difuso.
O aprendizado de máquina não supervisionado consiste em, através de sucessivas iterações, 
encontrar semelhanças e diferenças em grandes volumes de dados. Em cada iteração, algoritmos são 
aplicados para fazer agrupamentos destes dados em clusters, até que se obtenha o resultado desejado 
em termos de características analisadas. Acerca do aprendizado não supervisionado e seus algoritmos 
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de clusterização, analise as sentenças a seguir:
I- O algoritmo k-médias pode ser utilizado para fazer operações de segmentação em imagens, através 
de clusterização de pixels em regiões.
II- Ao se encontrar um outlier em uma amostra de dados, o mesmo deve ser descartado de forma a 
não interferir no processo de clusterização.
III- As árvores de decisão são utilizadas geralmente em sistemas que utilizam aprendizado não 
supervisionado.
IV- Um dos pontos negativos do algoritmo k-médias é que o número de grupos deve ser definido 
antes de se iniciar o processo.
Assinale a alternativa CORRETA:
A As sentenças I, II e IV estão corretas.
B As sentenças I e IV estão corretas.
C As sentenças I, II e III estão corretas.
D As sentenças III e IV estão corretas.
[Laboratório Virtual - Resolução do problema das oito rainhas] Uma das fases do algoritmo genético é 
a de escolha de indivíduos para que ocorra crossover entre eles e eles produzam filhos.
Sabendo desse fato, assinale a alternativa CORRETA:
A O algoritmo da roleta viciada privilegia a escolha dos indivíduos mais aptos, descartando a
escolha de indivíduos menos aptos.
B O indivíduo com maior valor de avaliação é sempre escolhido para que haja crossover.
C Todos os indivíduos da população que têm o valor de avaliação alto produzem filhos.
D O algoritmo da roleta viciada privilegia a escolha dos indivíduos mais aptos, mas não descarta a
escolha de indivíduos menos aptos.
Observando os ambientes de tarefas, podemos dizer que são basicamente os problemas para os quais 
os agentes devem encontrar as soluções. 
Se um agente tentasse simular o comportamento de um motorista no trânsito, estaria em que 
ambiente?
A Estocástico.
B Dinâmico.
C Agente único.
D Completamente observável.
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No aprendizado supervisionado, submete-se a um sistema computacional um conjunto de 
entradas divididas entre exemplos positivos e exemplos negativos. A aprendizagem acontece quando 
um exemplo diferente dos submetidos durante o treinamento é identificado de forma automática pelo 
sistema computacional como positivo ou negativo unicamente com base nas suas características. Com 
relação ao aprendizado supervisionado, assinale a alternativa CORRETA:
A O problema de generalização pode ser definido basicamente como a existência de falsos positivos
no conjunto submetido ao sistema computacional após o treinamento.
B Para a determinação das classes de entrada, deve-se estabelecer um conjunto de características
compartilhado por todos os exemplos positivos e por nenhum exemplo negativo.
C A estratégia de treinamento que ataca os problemas complexos como um todo é conhecida como
árvore de decisão.
D A estratégia de divisão e conquista resolve os problemas de generalização.
A programação genética (PG) é uma das técnicas de computação. Os algoritmos da PG são 
"irmãos" de outros algoritmos evolucionários como os algoritmos genéticos, estratégias de evolução e 
programação evolutiva. A Programação Genética é "caçula" dos métodos da computação evolutiva, 
tendo sido proposta no final da década de 1980, por John R. Koza. Seus algoritmos de programação 
genética são inspirados pela genética de uma população e pela evolução em nível da população. Sobre 
os algoritmos de programação genética, analise as sentenças a seguir:
I- São três os tipos de estruturas: cromossomos, genes e alelos.
II- São dois os tipos de mecanismos: recombinação e mutação.
III- São dois os tipos de estruturas: cromossomos e alelos.
IV- Somente a recombinação é um tipo de estrutura utilizado nos algoritmos de programação 
genética.
Assinale a alternativa CORRETA:
A As sentenças I e IV estão corretas.
B As sentenças II e III estão corretas.
C As sentenças I e II estão corretas.
D As sentenças III e IV estão corretas.
Inteligência artificial (por vezes mencionada pela sigla em português IA ou pela sigla em inglês AI 
- artificial intelligence) é a inteligência similar à humana exibida por mecanismos ou software, além 
de também ser um campo de estudo acadêmico.
A respeito dos sistemas especialistas, assinale a alternativa CORRETA:
A Sistemas especialistas são aqueles capazes de solucionar problemas de maneira quase parecida a
um especialista humano de várias áreas do conhecimento.
B Sistemas especialistas são aqueles capazes de solucionar um problema de maneira similar a
um especialista humano em determinada área do conhecimento.
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C
Sistemas especialistas são aqueles capazes de solucionar mais de um problema rapidamente a um
especialista humano em qualquer área do conhecimento. O sistema é programado por qualquer
especialista da área que está sendo criado.
D Sistemas especialistas são aqueles capazes de solucionar vários problemas ao mesmo tempo.
[Laboratório Virtual - Uso de algoritmos genéticos na resolução do problema da mochila] Todo 
algoritmo genético precisa verificar a qualidade das soluções que compõem sua população, pois é 
assim que se selecionam indivíduos para reprodução.
Como é chamada a função que avalia a qualidade de uma solução em um algoritmogenético?
A Função de aptidão.
B Função de teste.
C Função de reprodução.
D Função de seleção.
Uma das dificuldades encontradas pelos cientistas na reprodução do comportamento do cérebro 
humano é a grande quantidade de neurônios que, na maioria das vezes, atua em paralelo como uma 
grande rede. Uma das técnicas de Inteligência Artificial que busca emular o comportamento dos 
neurônios no cérebro humano é conhecida como Redes Neurais Artificiais (RNAs). Considerando as 
RNAs, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) Em um neurônio artificial, a função de ativação define o valor que será mostrado na saída ou 
transferido à camada seguinte.
( ) O bias é um recurso extremamente útil em neurônios que utilizam valores binários em suas 
entradas e saídas.
( ) A função de ativação do tipo linear é geralmente utilizada em situações onde as saídas não são 
expressas em valores binários.
( ) A camada de entrada é responsável pelo processamento inicial das informações, de maneira que 
estas possam ser interpretadas pelas próximas camadas.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - V - F.
B V - V - F - F.
C F - F - V - V.
D V - V - F - V.
(ENADE, 2011) Sabendo que a principal tarefa de um sistema será de classificação em domínios 
complexos, um gerente de projetos precisa decidir como vai incorporar essa capacidade em um 
sistema computacional, a fim de torná-lo inteligente. Existem diversas técnicas de inteligência 
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computacional/artificial que possibilitam isso. Nesse contexto, a técnica de inteligência artificial mais 
indicada para o gerente é:
A Árvores de decisão.
B Redes neurais artificiais.
C ACO (do inglês, Ant-Colony Optimization).
D Lógica nebulosa.
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