Avaliação Final (Objetiva) - Individual

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GABARITO | Avaliação Final (Objetiva) - Individual
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Peso da Avaliação 3,00
Prova 60822039
Qtd. de Questões 10
Acertos/Erros 7/3
Nota 7,00
Uma rede neural qualquer precisa de, no mínimo, duas camadas, uma para os neurônios de entrada e 
outra para os de saída. Biologicamente, a camada de entrada é equivalente aos primeiros neurônios a 
receberem o sinal a partir das células sensoriais, geralmente com peso igual para todos os seus neurônios. A 
imagem anexa apresenta a arquitetura de uma rede neural artificial. Sobre o tipo de rede neural representado, 
assinale a alternativa CORRETA:
A Rede backfoward
B Rede uni camada
C Rede multicamada
D Rede Neuronion
Inspiradas na eletroquímica das células cerebrais, algumas aplicações de inteligência artificial buscam 
criar a computação neural a partir de sistemas de processamento distribuído paralelo com modelos 
matemáticos que demonstram o funcionamento dos neurônios. Sobre redes neurais e o somatório na imagem 
anexa, acerca de se realizar o diagnóstico de gravidez de risco, associe os itens, utilizando o código a seguir: 
I- i. 
II- w.
III- a.
( ) Iterador.
( ) Ativação.
( ) Pesos.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A II - I - III.
B I - II - III.
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C I - III - II.
D III - II - I.
As redes neurais artificiais são estruturas matemáticas baseadas no funcionamento do cérebro humano, 
numa tentativa de reproduzi-lo. A rede é formada por unidades que representam computacional e 
matematicamente, o que é a rede neural formada pelo cérebro humano. Sobre o exposto, classifique V para 
as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) IoT é um conceito de integração dos dispositivos embarcados com redes neurais artificiais, em que cada 
equipamento pode se conectar com outros, representando neurônios artificiais.
( ) Na integração de dispositivos independentes, os celulares, computadores, e semáforos, entre outros, 
podem ser utilizados para que as redes virtuais sejam criadas, aproveitando as funções indiretas de cada um 
deles.
( ) Para reduzir o tempo de obtenção das imagens de ressonância, redes neurais convolucionais são 
treinadas para entender a relação espaço-temporal entre várias sequências de imagens.
( ) Em agronomia, as redes neurais também estão se popularizando, devido aos avanços tecnológicos 
recentes, com imageamento via satélite em diferentes frequências para obter as informações relevantes a 
respeito da temperatura e da umidade do ar.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - V - V - V.
B F - V - V - F.
C F - F - V - V.
D V - F - V - F.
As séries temporais são constituídas por observações autocorrelacionadas e como tal não podem ser 
permutadas entre si, contudo a suposição em relação à independência entre observações não é necessária 
para aplicar as técnicas de Análise em Componentes Principais. Sobre séries temporais, associe os itens, 
utilizando o código a seguir:
I- Tendência.
II- Sazonalidade.
III- Ruído.
IV- Médias Móveis.
( ) É um método muito simples para previsão de valores futuros. Baseia-se na premissa de que o valor 
futuro é constituído pela média de valores passados.
( ) Esse componente representa valores aleatórios causados por diferentes fatores, dependendo da origem 
da série temporal. Estes valores, que não se repetem e não apresentam um padrão definido podem 
comprometer o resultado de algumas análises.
( ) Descreve comportamentos que se repetem com determinada periodicidade. Ela pode ser percebida como 
uma componente oscilatória que apresenta variação ao longo da tendência.
( ) Pode ser definida como a alteração de longo prazo no nível médio, onde o nível refere-se ao valor ou 
faixa de valores que a variável pode assumir caso não seja observada tendência em longo prazo.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A I - II - III - IV.
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B IV - II - III - I.
C IV - III - II - I.
D IV - II - I - III.
O processamento de imagens digitais é uma operação computacional que captura uma imagem real e 
discretiza espacialmente em uma matriz de pixels. Os erros numéricos ocorrem com facilidade, uma vez que, 
diversos fatores influenciam na aquisição da imagem, bem como as formas do processamento variam de 
software para software. Sobre processamento digital de imagens, assinale a alternativa CORRETA que 
apresenta os dois tipos de representação de imagem digital:
A Imagens de Máquina e Procedural.
B Imagens de Pixel e Objectual.
C Imagens de Máquina e Vetorial.
D Imagens de Rastreio e Vetorial.
Leia o texto a seguir:
Essa camada reduz o tamanho dos mapas de atributos utilizando tamanhos fixos de janela, que substituirá 
por um pixel correspondente ao valor máximo do grupo, conhecido como máximo morfológico. Essa 
operação diminui bastante a quantidade de dados e, consequentemente, de neurônios e conexões necessárias 
sem que as informações mais relevantes sejam perdidas, porque, após a convolução, espera-se que boa parte 
dos pixels seja nula e as características em regiões próximas estejam devidamente expressas por seus 
máximos.
Sobre qual camada de uma rede neural convolucional o texto se refere, assinale a alternativa CORRETA:
A Camada de convolução
B Camada de atribuição
C Camada de saída
D Camada de subamostragem
As redes neurais convolucionais (CNNs) foram introduzidas tendo sido usados em visão computacional 
e inteligência artificial. As primeiras camadas dessas redes extraem bordas em orientações e locais 
específicos na imagem. Sobre as redes neurais convolucionais, classifique V para as sentenças verdadeiras e 
F para as falsas:
( ) Quando se fala em processamento digital de imagens, refere-se ao processamento digital das imagens 
pelo computador.
( ) A área de processamento de imagens é uma das menores da computação. 
( ) A robótica tenta simular a visão humana por meio da visão computacional, utilizando, inclusive, o 
aprendizado de máquinas para conseguir fazer deduções e mostrar reações que simulam o comportamento 
humano ou atuam de forma inteligente. Essa área está relacionada a um campo do conhecimento chamado de 
inteligência artificial.
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( ) A imagem se forma pela distribuição espacial de uma intensidade em um plano. Em termos 
matemáticos, a distribuição dessa intensidade pode ser representada como uma função de duas variáveis.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - V - F.
B F - F - V - V.
C F - V - V - F.
D V - F - V - V.
Dentre suas mais diversas aplicações, os modelos de previsão de séries temporais são utilizados a fim 
de reduzir incerteza no processo de tomada de decisões econômicas. Esses modelos buscam estimar valores 
futuros com base somente em valores existem tem em bases de dados históricos. Sobre o exposto, classifique 
V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) A suavização exponencial é uma técnica para suavizar dados de séries temporais usando a função de 
janela exponencial. É equivalente ao método de médias móveis quando adotamos o valor de igual ao número 
total de dados disponíveis adicionando pesos aos valores passados.
( ) Quando se deseja a predição de séries temporais que contemplem tanto as componentes de sazonalidade 
como as de tendência, é sugerida a expansão da suavização exponencial para o método de suavização 
exponencial sazonal de Holt-Winters.
( ) Os modelos ARIMA resultam da combinação de três métodos estatísticos: autorregressão, médias 
móveis e integração.
( ) A tendência é um componente pertencente às séries temporais que representa valores aleatórios 
causados por diferentesfatores, dependendo da origem da série temporal.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
FONTE: DE ABREU GASPAR, Isaac; GONÇALVES, Marcelo Romeu; DE OLIVEIRA MATIAS, Italo. 
PREDIÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS: ESTUDO DE CASO UTILIZANDO TÉCNICAS DE REDES 
NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREVISÃO DA PRODUÇÃO NACIONAL DE PETRÓLEO. 
LINKSCIENCEPLACE-Interdisciplinary Scientific Journal, v. 5, n. 1, 2018.
A V - F - F - V.
B F - V - V - F.
C V - V - V - F.
D F - V - F - V.
As redes convolucionais são muito apropriadas para o processamento de imagens de satélite, que 
disponibilizam várias bandas com informações diferenciadas. As redes neurais convolucionais têm uma 
arquitetura baseada em camadas. Sobre as redes neurais convolucionais, associe os itens, utilizando o código 
a seguir:
I- Google Net/Inception.
II- ZFNet.
III- AlexNet.
IV- LeNet.
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( ) Teve sua primeira versão em 1994, uma das primeiras tecnologias para classificação de imagens.
( ) Uma variação da LeNET com mais camadas e uma profundidade maior de obtenção de características.
( ) Foi desenvolvida por Matthew D. Zeiler e Rob Fergus: apresentava camadas com modificações 
importantes nos hiperparâmetros em relação à AlexNet.
( ) Desenvolvida em conjunto pelas Universidades do Norte da Califórnia e Michigan, implementa uma 
rede de 22 camadas.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A IV - III - II - I.
B I - III - II - IV.
C IV - I - II - III.
D IV - II - III - I.
As redes neurais artificiais são capazes de extrair informações não apresentadas de forma explícita 
através de exemplos; são adequadas para a análise de sistemas com incertezas, sendo usadas como 
alternativas aos métodos estatísticos. Considerando a imagem com a interconexão de um neurônio, associe 
os itens, utilizando o código a seguir:
 
( ) Ligações de Entrada.
( ) Função de Entrada.
( ) Função de Ativação.
( ) Saída.
( ) Ligações de Saída.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A III - I - II - IV - V.
B V - IV - I - II - III.
C I - II - III - IV - V.
D II - I - III - IV - V.
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