prova_si_2024_04_13

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Primeira Prova ON LINE
Iniciado: 13 abr em 14:14
Instruções do teste
Pergunta 1 2 pts
INSTRUÇÕES DA PRIMEIRA PROVA ON LINE
A prova tem a duração de 90 minutos e se realizará das 14h às 19:30 horas, horário de Brasília.
Ao clicar em Primeira Prova ON LINE, no menu “tarefas” você iniciará a prova. A partir daí, você
deverá realizar a avaliação valendo-se de 1 (uma) única tentativa.
Ao final da prova não se esqueça de enviá-la clicando no botão “ENVIAR TESTE”. Só utilize esse
botão quando tiver finalizado a avaliação.
Não deixe para começar no final do turno, pois assim você terá menos tempo para a realização
da avaliação. Exemplo: a prova se encerra às 19h30min, se o aluno começar às 19 horas terá
somente 30 minutos para a realização.
Atenção, mesmo abrindo e fechando o navegador o tempo de realização continuará contando
após iniciada a avaliação.
Utilize preferencialmente o navegador Google Chrome.
Caso sua avaliação possua questões discursivas que requeiram um envio de arquivo, anexe o
arquivo em formato PDF.
ATENÇÃO: Todas as provas iniciadas e que não houverem sido submetidas, serão automaticamente
encerradas pelo sistema transcorridos os 90 minutos de duração.
Boa Prova!
Sejam as seguinte argumentos:
I - O desenvolvimento de serviços cognitivos disponibilizados como APIs.
II - A evolução do hardware.
III - A descoberta do neurônio artificial.
IV - A prova de teoremas matemáticos que mudaram a forma como problemas computacionais são
resolvidos.
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Pergunta 2 2 pts
Pergunta 3 2 pts
Os seguintes argumentos são mais plausíveis para justificar a democratização da inteligência
artificial na última década:
III e IV
I e IV
II e III
I e II
Um agente foi construído para controlar a temperatura de um chuveiro. Ele possui um sensor de
temperatura e um sensor de pressão da água, e tem como atuadores as válvulas das torneiras fria e
quente. Ele possui conhecimento de como que a temperatura da água varia em função da abertura
ou fechamento das válvulas.
Podemos dizer que ele é um agente do tipo:
Agente reativo simples.
Agente com aprendizado.
Agente baseado em performance.
Agente com modelo.
Os algoritmos de Inteligência Artificial muitas vezes tentam identificar padrões em dados e utilizam
esses padrões para a criação de diversas aplicações em área de entretenimento, na saúde, nas
finanças, entre outros.
Sobre a utilização de algoritmos de reconhecimento de padrões em sistemas inteligentes assinale a
alternativa que não exige, a priori, a utilização de sistemas de reconhecimento de padrões:
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Pergunta 4 2 pts
Pergunta 5 1,5 pts
Sistemas de recomendação de músicas para playlists.
Sistemas baseados em regras para controlar equipamentos.
Sistemas para composição de música por computador.
Sistemas para realizar vigilância epidemiológica.
Robot traders são programas de computadores capazes de operar de forma autônoma na bolsa de
valores. Eles podem ser desenvolvidos com regras fixas baseadas em indicadores de análise técnica
ou podem possuir um modelo que combine esses indicadores de forma a maximizar o lucro do robô
em um período determinado.
O problema de identificar os pesos dos indicadores que maximizam o resultado do robô é um
problema de:
Regra de associação.
Classificação.
Regressão.
Recomendação.
Cientistas propuseram um algoritmo para resolver em até 30 movimentos o cubo mágico - também
conhecido como cubo de Rubik. O curioso é que o algoritmo foi inspirado em uma observação de
como algumas crianças resolvem o cubo mágico.
O paradigma que melhor define a atuação de um sistema inteligente que resolve o cubo mágico
usando o algoritmo proposto pelos cientistas é:
Agindo Humanamente.
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Pergunta 6 1,5 pts
Pergunta 7 1,5 pts
Pensando racionalmente.
Pensando Humanamente.
Agindo racionalmente.
Suponha que você desenvolveu um agente inteligente para jogar Xadrez. Você atribuiu pontos às
peças e criou uma função que tenta maximizar a diferença entre o número de pontos que seu
jogador possui e o número de pontos de seu adversário.
O paradigma de inteligência artificial que você utilizou foi:
Agindo como humanos.
Pensando racionalmente.
Agindo racionalmente.
Pensando como humanos.
Podemos citar como passos do processo de Ciência de Dados os seguintes itens, exceto:
Modelagem dos dados
Coleta de dados
Comercialização dos dados
Condicionamento dos dados
Exploração dos dados
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Pergunta 8 1,5 pts
A figura a seguir apresenta o Team Data Science Process Life Cycle (TDSP) é um processo
proposto pela Microsoft para tratar projetos de Ciência de Dados. Este ciclo é formado por 5 etapas
macro que envolvem:
1. Entendimento do negócio.
2. Aquisição e entendimento dos dados.
3. Modelagem (aprendizado).
4. Deployment
5. Aceitação do cliente.
Fonte: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/team-data-science-process/
lifecycle (https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/team-data-science-process/
lifecycle)
Sobre o processo de ciência de dados podemos afirmar que:
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Pergunta 9 1,5 pts
Pergunta 10 1,5 pts
A etapa de modelagem por si só é iterativa, em que os repetidos treinamentos são feitos para se comparar modelos
e fazer ajustes nos hiperparâmetros desses modelos.
Os tipos de dados disponíveis limitam os modelos que podem ser utilizados, uma vez que a conversão de tipos de
dados pode gerar novos conhecimentos que não são consistentes com a realidade.
Uma vez que o modelo foi avaliado e aprovado na fase de modelagem, seu aprendizado só deve ser verificado em
caso de surgimento de novos dados estatisticamente diferentes daqueles utilizados no aprendizado.
O objetivo de negócio de se identificar perfis de clientes em um estabelecimento consiste em um bom exemplo de
problema orientado a dados.
O que significa redefinição de um problema?
É a troca de um problema anterior por outro mais relevante.
É a definição de um problema dando atenção somente aos dados.
É a transformação de um problema abstrato em um ou mais problemas específicos.
É a substituição de um problema específico por um problema mais ge
Um gerente chegou para sua equipe de Analistas de dados e fez a seguinte solicitação:
"Eu quero ideias de novos produtos que sejam recordes de vendas como o nosso lançamento do
ano passado".
A equipe de analistas não gostou da solicitação e fez os seguintes apontamentos sobre o pedido do
gerente:
I. O pedido não era uma pergunta orientada a dados e, por isso, não seria possível definir medidas
de qualidade para as soluções propostas.
II. Para identificar os motivos do sucesso do último lançamento, seria necessário fazer uma análise
de fatos e julgamentos.
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Pergunta 11 1 pts
Pergunta 12 1,5 pts
III. Não seria possível definir ideias de produtos de sucesso, porque a definição de sucesso de um
produto dependia da venda de outros produtos naquele ano.
Sobre os apontamentos feitos pela equipe de analistas, está correto o que se afirma em:
I e II, apenas.
I e III, apenas.
I, II e III.
II e III, apenas.
Foram coletados por um aplicativo a seguintes idades de usuários: 32 anos, 33 anos, 24 anos, 31
anos, 44 anos, 65 anos, 32 anos, 21 anos e 32 anos
Sobre os dados coletados é correto afirmar que:
A mediana de idades é 32 anos.
A média deidades é 33 anos.
A moda das idades é 34,88 anos.
O desvio padrão das idades é 15 anos.
Um atributo CONCEITO pode receber os valores: A, B, C, D e E, que representam o conceito que
um aluno obteve ao cursar uma disciplina.
Esse atributo é do tipo:
Quantitativo multivalorado.
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Pergunta 13 1,5 pts
Pergunta 14 2 pts
Qualitativo categórico.
Qualitativo ordinal.
Quantitativo discreto.
Seja a seguinte base de dados sobre partidas de futebol, na qual cada linha representa o resultado
de um jogo em relação a um time.
Os dados das colunas [Time],[Gols a Favor] e [Colocação] são melhor representados,
respectivamente, pelos tipos de dados:
Qualitativo categórico, quantitativo discreto, qualitativo ordinal.
Quantitativo contínuo, qualitativo discreto, qualitativo ordinal.
Qualitativo simétrico, quantitativo normalizado, qualitativo sequencial.
Quantitativo discreto, quantitativo contínuo, quantitativo normalizado.
Sobre o processo ETL (Extract, Transform and Load) as seguintes afirmações são verdadeiras,
exceto:
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Pergunta 15 2 pts
Salvo em 14:43
É utilizado como etapa prévia em tarefas de machine learning e mineração de dados.
Sua etapa TRANSFORM consistem em transferir os dados de uma base para outra.
Permite unificar a extração de dados de diferentes fontes de dados para carregar em um repositório final de dados.
É comum durante sua execução aumentar a necessidade de espaço de armazenamento de dados.
Sobre ETL, assinale a alternativa correta:
No processo de limpeza de dados, atributos que possuem valores inconsistentes devem ser removidos.
Converter um atributo do tipo data que está no formato americano para o formato brasileiro é parte do processo de
transformação de dados do ETL.
Carregar em tempo real dados de novas compras no instante em que elas ocorrem faz parte do processo de Carga
do ETL.
Amostrar registros de uma base para realizar um plano piloto é parte do processo de ETL.
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