Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina

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Questão 1/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Métodos como árvores de decisão apresentam vantagens quando comparados a métodos mais complexos como redes neurais ou, até 
mesmo, o k-NN.
Considerando o texto acima e valendo-se do seu conhecimento sobre aprendizagem de máquina, pode-se afirmar que dentre essas 
vantagens está:
Nota: 10.0
A a capacidade de lidar com dados em altas dimensões
B o fato de fornecer resultados melhores
C facilidade de interpretação dos resultados
Você assinalou essa alternativa (C)
D a base de treino menor
E a base de teste menor
Questão 2/10 - Inteligência Artificial Aplicada
“Dado categórico é o tipo de dado estatístico que consiste em variáveis categóricas ou em dados que foram convertidos para esse formato, 
por exemplo, como dados agrupados. Mais especificamente, os dados categóricos podem derivar de observações feitas de dados qualitativos 
que são resumidos como contagens ou tabulações cruzadas, ou de observações de dados quantitativos agrupados em determinados 
intervalos.”
Disponível em <https://pt.wikipedia.org/>.
Como um profissional da área de ciência de dados você sabe que variáveis categóricas podem receber valores de 1 até o limite dos 
possíveis valores, ainda que a descrição ou valor real do campo seja diferente do número que a representa. Assim, podemos 
considerar como um exemplo de variável categórica :
Nota: 10.0
A o preço de um produto
B o tipo sanguíneo de uma pessoa
Você assinalou essa alternativa (B)
C a idade de uma pessoa
D o nome de uma pessoa
E o peso de uma pessoa
Questão 3/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Você acertou!
Justificativa:
Os algoritmos de árvores de decisão permitem uma avaliação de como a decisão foi tomada e pode ser interpretada por
humanos.
Você acertou!
Justificativa:
O tipo sanguíneo de uma pessoa pode assumir valores limitados, divididos em 8 tipos diferentes (A+,A-,B+,B-,AB+, AB-,
O+, O-) se consideramos o fator Rh.
O preço de um produto é um valor contínuo.
A idade e o peso de uma pessoa é apesar de assumir valores limitados, não pode ser considerado como categórico.
Assim como nome também não pode.
01/07/2024, 18:33 AVA UNIVIRTUS
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A figura acima mostra um modelo de árvore de decisão aplicado a um conjunto de dados.
Valendo-se dos seus conhecimentos de aprendizagem de máquina e de modelos de árvores de decisão, podemos afirmar que o 
campo samples na raiz e nas folhas indicam respectivamente:
Nota: 10.0
A o total de amostras do conjunto e o total de amostras de um agrupamento final
B o total de amostras do conjunto e o total de amostras de uma classe
Você assinalou essa alternativa (B)
C o total de amostras de treino e o total de amostras de uma classe
D metade das amostras do conjunto e o total de amostras de uma classe
E o total de amostras que o modelo suporta e o total de amostras de uma classe
Questão 4/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Você foi contratado para o posto de cientista de dados, para compor uma equipe, que atualmente já trabalha com dados, mas não possui 
experiência em aprendizagem de máquina. Um das suas primeiras tarefas designadas foi a explanação de trechos de códigos em linguagem 
relacionados ao treinamento de modelos de aprendizagem de máquina.
Um modelo de árvore de decisão estava apresentando resultados muito ruins, errando grande parte das predições. O modelo foi definido 
usando o seguinte código:
from sklearn import tree
 clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion = "gini",
 splitter = "best", max_depth = 5)
Analisando melhor os nós e folhas gerados no processo, que o modelo não estava realizando divisões suficientes que permitissem separar 
bem as categorias.
Para obter melhores resultados com esse modelo você sugere que a definição dele seja feita da alterando o parâmetro:
Nota: 10.0
Você acertou!
Justificativa:
Na raiz da árvores de decisão se considera todo o conjunto de dados que vai sendo dividido e nas folhas aparecem
todas as instâncias que se enquadram naquela categoria.
01/07/2024, 18:33 AVA UNIVIRTUS
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A max_depth para 10
Você assinalou essa alternativa (A)
B max_depth para 1
C max_depth para 4
D splitter para maximum
E splitter para None
Questão 5/10 - Inteligência Artificial Aplicada
“Machine Learning atualmente é considerada como uma subárea da Inteligência Artificial, e nós devemos diferenciá-la dos métodos de 
Inteligência Artificial (IA) que lidam com problemas de busca, agentes inteligentes e resolução de problemas, como por exemplo fazer com 
que o computador consiga definir a melhor jogada em uma partida de xadrez ou encontrar a saída de um labirinto.” (Material impresso da 
Aula 1 – Tema 2).
Sobre ML é correto afirmar:
Nota: 10.0
A 
Uma grande vantagem dos métodos de Machine Learning é que o processo de aprendizagem pode ser
automatizado à medida que novos exemplos são identificados e apresentados ao algoritmo.
Você assinalou essa alternativa (A)
B 
Machine Learning pode ser compreendida como um conjunto de técnicas ou métodos que permitem às máquinas
obter a capacidade de raciocínio líquido, utilizando o conhecimento armazenado, permitindo novas conclusões,
durante a comunicação.
C Uma grande vantagem dos métodos de Machine Learning é que o processo de aprendizagem não depende de visão
computacional ligada as estruturas de busca mas sim buscas em sistemas especialistas.
D Machine Learning não pode ser totalmente compreendida uma vez que técnicas ou métodos que permitem às
máquinas obter a capacidade de raciocínio líquido, ainda não são conhecidas, nem mesmo durante a comunicação.
Questão 6/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Você acertou!
Justificativa:
Para obter um número maior de divisões da árvore de decisões deve-se aumentar a sua profundidade através do
parâmetro max_depth.
Você acertou!
Conforme Aula 1 Tema 2.1.
01/07/2024, 18:33 AVA UNIVIRTUS
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A figura acima mostra um modelo de árvore de decisão aplicado a um conjunto de dados.
Valendo-se dos seus conhecimentos de aprendizagem de máquina e de modelos de árvores de decisão, podemos afirmar que o 
modelo foi treinado para classificar um total de :
Nota: 10.0
A 4 classes
B 5 classes
C 1 classe
D 3 classes
E 2 classes
Você assinalou essa alternativa (E)
Questão 7/10 - Inteligência Artificial Aplicada
 
“Após a extração e seleção de atributos, os vetores de atributos servem como entradas para os métodos de aprendizagem de máquina. 
Esses métodos utilizam as informações fornecidas para criar um conhecimento sobre como os dados fornecidos estão organizados e 
distribuídos. A escolha do método que será utilizado, assim como no caso dos atributos, depende do problema.” (Material impresso da Aula 1 
– Tema 4).
Sobre tipos de aprendizagem é correto afirmar:
Nota: 10.0
A Aprendizagem supervisionada é aquela que se assemelha a escolha de um caminho em grafos. Sempre que
fazemos uma busca em profundidade se obtém a completitude ótima
B Machine Learning pode ser compreendida como um conjunto de técnicas ou métodos que permitem às máquinas
aprender por meio da visão computacional.
C Metodos supervisionados, não supervisionados e semissupervisionados são exemplos de tipos de
aprendizagem.
Você assinalou essa alternativa (C)
D A aprendizagem por reforço é um tipo de machine learning voltado a redes neureais naturais baseadas no
Perceptron de Rosemblatt.
.
Questão 8/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Já na década de 1950, o cientista Alan Turing, considerado um dos pais da IA, projetou um teste – Teste de Turing – que ainda permanece 
alvo de estudos e investigaçãonos dias atuais. Conhecer este teste é importante, pois por meio dele podemos ter uma noção mais clara do 
desenvolvimento da área e de subáreas que se estruturam dentro do campo da IA. (Material impresso da Aula 1 – Tema 1).
Quais seriam alguns requisitos e capacidades que a máquina que aprovada por este texte deveria possuir:
Nota: 10.0
A Uma entidade interage com um entrevistador, então será necessário que a entidade se manifeste de maneira
palpável e suas perguntas devem distinguir se estas respostas foram produzidas por um humano que passaria no
teste.
Você acertou!
Justificativa:
Analisando visualmente as representações das folhas da árvore de decisão podemos ver que há duas classes distintas:
gosta futebol e não gosta futebol.
Você acertou!
Conforme Aula 1 Tema 4.
01/07/2024, 18:33 AVA UNIVIRTUS
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B Um entrevistador interage com uma entidade, um computador. Assim este computador deve possuir visão
tridimensional ajustada para conseguir distinguir se estas respostas foram produzidas por um humano ou por um
computador, o computador passaria no teste.
C Um computador interage com um entrevistador, desta forma, este computador deve ser capaz de processamento e
comunicação em linguagem binária , outra característica importante é capacidade de raciocínio líquido, utilizando o
conhecimento armazenado, permitindo novas conclusões, durante a comunicação.
D Um entrevistador interage com uma máquina, está máquina deve, então, demonstrar
capacidade robótica para manipular objetos físicos e mover-se; mesmo que o entrevistador não a
visualize, visão computacional para perceber objetos é também uma outra característica importante de um
computador que passaria no teste.
Você assinalou essa alternativa (D)
Questão 9/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Você necessita executar o treinamento de um modelo de aprendizagem, porém a quantidade de dados disponíveis é muito pequena e não há 
como obter novos dados.
Valendo-se dos seus conhecimento de aprendizagem de máquina, para conseguir executar o treinamento do modelo você deverá:
Nota: 10.0
A utilizar uma estratégia de validação cruzada
Você assinalou essa alternativa (A)
B utilizar os dados na proporção 80-20
C utilizar os dados na proporção 50-50
D treinar e testar com os mesmos dados
E utilizar todos os dados para treino e não testar
Questão 10/10 - Inteligência Artificial Aplicada
“Após a extração e seleção de atributos, os vetores de atributos servem como entradas para os métodos de aprendizagem de máquina. 
Esses métodos utilizam as informações fornecidas para criar um conhecimento sobre como os dados fornecidos estão organizados e 
distribuídos. A escolha do método que será utilizado, assim como no caso dos atributos, depende do problema.” (Material impresso da Aula 1 
– Tema 4).
Sobre tipos de aprendizagem é correto afirmar:
Nota: 10.0
A Aprendizagem supervisionada é aquela que se assemelha a escolha de uma caminho em grafos. Sempre que
fazemos uma busca em profundidade se obtém a completitude ótima
B Machine Learning pode ser compreendida como um conjunto de técnicas ou métodos que permitem às máquinas
aprender por meio da visão computacional.
C A aprendizagem por reforço é um tipo de machine learning voltado a redes neureais naturais baseadas no
Perceptron de Rosemblatt.
D Os métodos de aprendizagem supervisionada são aqueles cujos dados fornecidos para o processo de
aprendizagem e incluem exemplos com a identificação da solução desejada
Você assinalou essa alternativa (D)
Você acertou!
Conforme Aula 1 Tema 1.1. segundo autores Russel e Norvig (2013), lá referenciados.
Você acertou!
Justificativa:
Quando a quantidade de dados é muito pequena é aconselhável utilizar um processo de validação cruzada, onde se
divide o conjunto de treino em n partes, e n-1 partes são utilizadas para treino e 1 parte é utilizada para testes. Esse
processo deve ser repetido de forma que todas as partes, possam pelo menos uma vez serem utilizadas como teste e o
processo de aprendizagem utilizando as n partes seja cumulativo.
01/07/2024, 18:33 AVA UNIVIRTUS
https://univirtus.uninter.com/ava/web/#/ava/AvaliacaoUsuarioHistorico/clJWapNjk1fGscKuoGbqew%3D%3D/novo/2/IKqm8K1BG8EeXSlsHkwZkA… 5/6
Você acertou!
Conforme Aula 1 Tema 4.1.
01/07/2024, 18:33 AVA UNIVIRTUS
https://univirtus.uninter.com/ava/web/#/ava/AvaliacaoUsuarioHistorico/clJWapNjk1fGscKuoGbqew%3D%3D/novo/2/IKqm8K1BG8EeXSlsHkwZkA… 6/6