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Você acertou 3 de 10 questões Verifique o seu desempenho e continue treinando! Você pode refazer o exercício quantas vezes quiser. Verificar Desempenho A B C D E 1 Marcar para revisão Em relação às leis de aprendizado de máquina, selecione a opção correta que contém as leis que pertencem à mesma categoria. Hebbian, Perceptron. Hebbian, Widrow-Hoff. Perceptron, Delta. Instar, Outstar. Instar, Positivismo. Resposta incorreta Questão 1 de 10 Corretas (3) Incorretas (7) Em branco (0) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Lista de exercícios Representaç… Sair 13/10/2025, 20:08 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ https://estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ 1/14 A B Opa! A alternativa correta é a letra C. Confira o gabarito comentado! Gabarito Comentado Os métodos de aprendizado de máquina podem ser divididos em duas categorias principais: aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado. No aprendizado supervisionado, uma solução alvo é fornecida no conjunto de treinamento, enquanto no aprendizado não supervisionado, nenhuma solução alvo é fornecida. Diversas regras de aprendizado de redes neurais se enquadram em uma dessas categorias. No contexto desta questão, apenas os métodos Perceptron e Delta pertencem à mesma categoria, que é a de regras de aprendizado supervisionado. 2 Marcar para revisão Um dos métodos mais conhecidos para treinamento de uma rede neural é o backpropagation. Em relação a esse método, selecione a opção correta sobre suas características. Trata-se de um método com baixa dependência dos ajustes dos parâmetros e dos dados de treinamento. É um método sofisticado que atua especificamente sobre a camada intermediária para ajustar os pesos. 13/10/2025, 20:08 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ https://estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ 2/14 C D E Tem como principal característica o ajuste dos pesos durante o processamento da camada de entrada para a camada de saída. É um método aplicado a redes neurais de múltiplas camadas. É um método exato que, ao final do treinamento, garante que o modelo é capaz de generalizar classificações. Resposta incorreta Opa! A alternativa correta é a letra D. Confira o gabarito comentado! Gabarito Comentado O backpropagation é um algoritmo de treinamento amplamente utilizado em redes neurais. Sua principal característica é a capacidade de ajustar os pesos das conexões em redes de múltiplas camadas, a partir da camada de saída até a camada de entrada, por meio de um processo iterativo de otimização. Esse ajuste é feito com o objetivo de minimizar a diferença entre a saída prevista pela rede e a saída desejada. 3 Marcar para revisão As redes neurais são úteis para modelar e resolver diversas categorias de problemas. 13/10/2025, 20:08 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ https://estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ 3/14 A B C D E Nesse sentido, selecione a opção correta a respeito das aplicações das redes neurais. São indicadas para substituir os profissionais em atividades complexas e eventuais. São capazes de desenvolver processos criativos sem a necessidade de base de conhecimento. Problemas linearmente separáveis estão entre as categorias que podem ser modelados por redes neurais. São aplicadas em contextos em que há limitação de dados. Devem ser aplicadas para demonstração de teoremas. Resposta incorreta Opa! A alternativa correta é a letra C. Confira o gabarito comentado! Gabarito Comentado As redes neurais são modelos computacionais que auxiliam profissionais em atividades complexas, ao invés de substituí-los. Elas extraem conhecimento de uma base de treinamento, sendo, portanto, limitadas ao contexto desse treinamento. As redes neurais artificiais podem ser aplicadas a diversas categorias de problemas, especialmente aqueles de classificação. Quando os problemas de 13/10/2025, 20:08 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ https://estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ 4/14 A B C D E classificação são linearmente separáveis, ou seja, podem ser separados por linhas, temos um exemplo clássico de situação que pode ser resolvida por modelos de redes neurais. Portanto, a alternativa correta é a que afirma que problemas linearmente separáveis estão entre as categorias que podem ser modelados por redes neurais. É importante lembrar que as redes neurais devem ser aplicadas a situações para as quais foram treinadas e são adequadas para tratar de problemas probabilísticos. 4 Marcar para revisão É possível aplicar algoritmos de inteligência artificial em equipamentos que utilizam informações vagas com uma habilidade que simulam a intuição humana. Nesse sentido, selecione a opção correta sobre essa técnica de Inteligência Artificial. Lógica booleana. Lógica de segunda ordem. Lógica fuzzy. Lógica das sentenças. Lógica de primeira ordem. 13/10/2025, 20:08 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ https://estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ 5/14 Resposta correta Parabéns, você selecionou a alternativa correta. Confira o gabarito comentado! Gabarito Comentado A lógica booleana, também conhecida como lógica das sentenças, opera com valores lógicos binários, ou seja, verdadeiro ou falso. As lógicas de primeira e de segunda ordem, embora sejam fundamentais em muitos aspectos da inteligência artificial, não são adequadas para lidar com a incerteza ou com informações vagas. Por outro lado, a lógica fuzzy é uma técnica de Inteligência Artificial que permite a manipulação de informações imprecisas ou vagas, simulando a capacidade humana de raciocinar em termos de graus de verdade, em vez de absolutos verdadeiro ou falso. Portanto, a alternativa correta é a lógica fuzzy, pois ela é capaz de lidar com informações vagas e simular a intuição humana. 5 Marcar para revisão Em relação às redes neurais, selecione a opção correta que contém a operação matemática análoga à uma rede neural simples. 13/10/2025, 20:08 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ https://estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ 6/14 A B C D E Somatório Diferenciador Integrador contínuo Função sigmoide Função não linear Resposta incorreta Opa! A alternativa correta é a letra A. Confira o gabarito comentado! Gabarito Comentado Uma rede neural artificial simples pode ser comparada à função somatório, uma vez que a saída do modelo é obtida pela aplicação de uma função de ativação que tem como entrada o somatório do produto das entradas com seus respectivos pesos sinápticos. Um diferenciador calcula a diferença entre valores de referência e obtidos. O conceito de integrador contínuo não se aplica a redes neurais que, por sua vez, fazem a soma dos valores das entradas de um nó ponderados por seus respectivos pesos. A função sigmoide é utilizada para ativação de um nó. A função somatório é linear. 13/10/2025, 20:08 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ https://estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ 7/14 A B C D E 6 Marcar para revisão Em relação à lógica proposicional, temos a seguinte sentença proposicional: ~p v ~s → q ^ r Ⱶ ( ~(p ^ s) → (q ^ r) ). Escolha a opção correta sobre a sentença. A tabela verdade possui 8 linhas. É uma tautologia. A tabela verdade possui 32 linhas. é uma contradição. É uma contingência. Resposta incorreta Opa! A alternativa correta é a letra B. Confira o gabarito comentado! Gabarito Comentado A sentençapossui quatro proposições de entrada: p, s, q e r. Portanto, a tabela- verdade terá 16 linhas. A tautologia é caracterizada por produzir o valor lógico verdade na saída para quaisquer valores lógicos na entrada. A sentença proposicional ~p v ~s → q ^ r Ⱶ ( ~(p ^ s) → (q ^ r) ) é equivalente à sentença (~(p ^ s) → (q ^ r)) → ( ~(p ^ s) → (q ^ r) ). Agora, fazendo a substituição de ~ (p ^ s) por a e (q ^ r) por b, temos a sentença proposicional (a → b) → ( a → b ) que é 13/10/2025, 20:08 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ https://estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ 8/14 A B C D E uma tautologia. Devemos nos lembrar de que na contradição, a resposta da sentença sempre será falsa independentemente dos valores lógicos das proposições de entrada. No caso de contingência, alguns valores da saída serão verdadeiros e outros falsos. 7 Marcar para revisão Observe a frase: "todos os quadros são azuis". Em relação à lógica de primeira ordem, selecione a opção correta. A frase pode ser representada pela lógica sentencial, mas não pela lógica de primeira ordem. A frase pode ser representada por três variáveis: "todos", "os quadros" e "são azuis". A frase é equivalente a: "para qualquer quadro existente, ele pode ser azul". A negação da frase é: "existe pelo menos um quadro branco". A negação da frase é: "existe pelo menos um quadro que não é azul". Resposta correta Parabéns, você selecionou a alternativa correta. Confira o 13/10/2025, 20:08 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ https://estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ 9/14 A B C gabarito comentado! Gabarito Comentado Na lógica de primeira ordem, a frase "todos os quadros são azuis" é uma afirmação universal, ou seja, aplica-se a todos os quadros sem exceção. A negação dessa afirmação, portanto, seria a existência de pelo menos um quadro que não se encaixa nessa descrição.Isso é representado pela alternativa: "existe pelo menos um quadro que não é azul". Essa é a forma correta de negar uma afirmação universal na lógica de primeira ordem. Os quantificadores lógicos universais e existenciais são ferramentas fundamentais na lógica de primeira ordem, permitindo a generalização de proposições e a indicação de existência de situações específicas, respectivamente. 8 Marcar para revisão Em relação à lógica proposicional, temos a seguinte sentença proposicional: p → q ^ s ↔ r ^ ~q. Quantas linhas terá a tabela verdade dessa sentença? 8 12 16 13/10/2025, 20:08 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ https://estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ 10/14 D E 32 48 Resposta correta Parabéns, você selecionou a alternativa correta. Confira o gabarito comentado! Gabarito Comentado A tabela verdade da sentença p → q ^ s ↔ r ^ ~q possui 16 linhas. Isso ocorre porque a sentença possui 4 proposições de entrada que são: p, q, r e s. A quantidade de linhas de uma tabela verdade é dada 2 elevado ao total de proposições de entrada. No caso, a sentença possui 4 proposições, logo, o número de linhas da tabela é dado por 2 elevado a 4, que é igual a 16. 9 Marcar para revisão Em relação à lógica proposicional, temos os seguintes argumentos: Hipótese 1: p ^ s → q ^ r Hipótese 2: q ^ r → w ^ s Conclusão: p ^ s → w ^ s. Escolha a opção correta sobre o nome desse argumento. 13/10/2025, 20:08 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ https://estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ 11/14 A B C D E A tabela verdade possui 8 linhas. Modus ponens. Silogismo hipotético. Modus tollens. Simplificação conjuntiva. Resposta incorreta Opa! A alternativa correta é a letra C. Confira o gabarito comentado! Gabarito Comentado A tabela-verdade da sentença possui 32 linhas, pois temos 5 proposições de entrada que são: p, s, q, r e w. No Modus ponens, uma premissa verdadeira é utilizada para provar que a consequência da implicação é verdadeira. A alternativa correta é aquela que demonstra que o silogismo hipotético segue a forma: a → b, b → c Ⱶ a → c. No caso da questão, basta substituir as proposições p ^ s por a, q ^ r por b e w ^ s por c. No Modus tollens, o formato é p → q, ~q Ⱶ ~p. A simplificação conjuntiva só se aplica quando temos proposições de valores lógicos verdadeiros associadas a um operador lógico E. Portanto, o argumento apresentado na questão é um exemplo de silogismo hipotético, pois segue a estrutura a → b, b → c Ⱶ a → c. 13/10/2025, 20:08 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ https://estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ 12/14 A B C 10 Marcar para revisão Ano: 2018 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-MG Prova: CESPE - 2018 - TCE-MG - Analista de Controle Externo - Ciência da Computação Uma determinada empresa, ao realizar um programa de aceleração, selecionou fintechs que já trabalham na análise de fraudes em sistemas de cartão de crédito. Uma das premissas adotadas para a seleção foi a de que a fintech tivesse experiência em redes multi layer perceptrons. Nesse contexto, perceptron é um algoritmo simples dedicado a efetuar uma análise binária para identificar se determinada transação é fraude ou não fraude. composto por duas redes simétricas que têm quatro ou cinco camadas rasas que representam a metade da codificação (encoder) da rede. constituído por redes neurais artificiais profundas que podem ser usadas para classificar transações e agrupá-las por similaridade. 13/10/2025, 20:08 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ https://estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ 13/14 D E um poderoso conjunto de algoritmos de redes neurais artificiais especialmente úteis para o processamento de dados sequenciais. o método-padrão em redes neurais artificiais para cálculo da contribuição de erro de cada neurônio após processamento de um lote de dados. Resposta incorreta Opa! A alternativa correta é a letra A. Confira o gabarito comentado! Gabarito Comentado As redes neurais artificiais são utilizadas para tratar muitos padrões práticos, como detecção de fraudes, por exemplo. Isso ocorre porque esses modelos computacionais têm a capacidade de extrair as características dos dados de treinamento e fazer generalizações por isso são bastante utilizados para problemas de classificação. As demais alternativas estão incorretas pois um perceptron consiste em valores de entrada, pesos e um viés, uma soma ponderada e função de ativação. Ele é um classificador linear usado na aprendizagem supervisionada para classificar os dados de entrada fornecidos. 13/10/2025, 20:08 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ https://estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68ed8637e680d3e6d90caac4/gabarito/ 14/14