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INTRODUÇÃO A CIÊNCIA DE DADOS-
T01-2024-2 
1. Painel 
2. Cursos 
3. 32010001835-T01-2024-2 
4. 📚 Módulo 4 
5. ✅ Avaliação do Módulo 4 - Redes Neurais e Aplicações de Ciências de Dados 
Iniciado em terça, 3 dez 2024, 21:52 
Estado Finalizada 
Concluída em terça, 3 dez 2024, 22:07 
Tempo empregado 15 minutos 5 segundos 
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Comentários 
 
Questão 1 
Incorreto 
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Texto da questão 
A rede neural artificial possui características bem excêntricas. Cada neurônio do cérebro 
humano é ligado por conexões sinápticas em média a outros 6 mil neurônios, 
perfazendo um total de 600 trilhões de ligações sinápticas, viabilizadas por mais de 50 
substâncias neurotransmissoras. 
https://ava.ufms.br/my/
https://ava.ufms.br/course/index.php
https://ava.ufms.br/course/view.php?id=60725
https://ava.ufms.br/course/view.php?id=60725#section-5
https://ava.ufms.br/mod/quiz/view.php?id=854259
Escolha uma opção: 
Verdadeiro 
Falso 
Questão 2 
Correto 
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Texto da questão 
O objetivo das redes neurais artificiais é simular a maneira como os neurônios no 
cérebro humano interagem e processam informações. 
Escolha uma opção: 
Verdadeiro 
Falso 
Questão 3 
Correto 
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Texto da questão 
Uma Rede Neural Artificial é composta por neurônios Em branco 1
artificiais
 ou Em branco 2
perceptrons
 interconectados, organizados em 
camadas. Essas camadas são geralmente divididas em três tipos: Camada de Em branco 
3
entrada
 : recebe os dados do ambiente ou da fonte de entrada; Camadas Em 
branco 4
ocultas
 : neurônios organizados entre a camada de entrada e a 
camada de saída, responsáveis por processar as informações de maneira mais complexa; 
Camada de Em branco 5
saída
 : produz o resultado da rede neural. 
Questão 4 
Correto 
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Texto da questão 
O que caracteriza a aplicação das RNAs em tarefas como reconhecimento de padrões e 
processamento de linguagem natural? 
 
a. 
A capacidade de aprendizado a partir de dados usando algoritmos de aprendizado 
supervisionado. 
 
b. 
A incapacidade de lidar com tarefas complexas. 
 
c. 
A necessidade de ajustes manuais constantes. 
 
d. 
A aplicação de algoritmos de aprendizado não supervisionado. 
 
e. 
A dependência exclusiva de dados não rotulados. 
Questão 5 
Correto 
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Texto da questão 
Qual é a função da camada de entrada em uma rede neural? 
 
a. 
Realizar a interconexão entre as camadas ocultas. 
 
b. 
Organizar os neurônios entre a camada de entrada e a camada de saída. 
 
c. 
Receber os dados do ambiente ou da fonte de entrada. 
 
d. 
Produzir o resultado da rede neural. 
 
e. 
Processar as informações de maneira mais complexa. 
Questão 6 
Incorreto 
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Texto da questão 
As RNAs são capazes de aprender a partir dos dados, a partir dos exemplos, 
identificando padrões e relações complexas. Elas são aplicadas em uma variedade de 
tarefas, como reconhecimento de padrões, classificação, regressão, processamento de 
linguagem natural e visão computacional. Uma arquitetura comum de RNA é a Rede 
Neural Profunda (Deep Neural Network ou DNN), que possui múltiplas camadas 
ocultas para realizar tarefas mais complexas. 
Qual das seguintes opções é INCORRETA? 
 
a. 
A Rede Neural Profunda (Deep Neural Network ou DNN) é uma arquitetura comum de 
RNA que possui múltiplas camadas ocultas para realizar tarefas mais complexas. 
 
b. 
RNAs são modelos computacionais que permitem a previsão de valores contínuos. 
 
c. 
RNAs são modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano. 
 
d. 
RNAs são aplicadas em uma variedade de tarefas, como reconhecimento de padrões, 
classificação, regressão, processamento de linguagem natural e visão computacional. 
 
e. 
RNAs são capazes de aprender a partir dos dados, a partir dos exemplos, identificando 
padrões e relações complexas. 
Questão 7 
Incorreto 
Atingiu 0,00 de 1,00 
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Texto da questão 
Existem dois tipos principais de redes neurais artificiais: feedforward e feedback. Qual 
das seguintes opções é INCORRETA? 
 
a. 
As redes neurais de feedback contém ciclos. Os sinais dos neurônios fluem em ambas as 
direções, introduzindo loops na rede. Os ciclos de sinais podem fazer com que o 
comportamento da rede mude ao longo do tempo com base na respectiva entrada. As 
redes neurais de feedback também são conhecidas como redes neurais recorrentes. 
 
b. 
As redes neurais de feedback são redes que não são recursivas. Os neurônios de uma 
camada só estão conectados a neurônios da próxima camada, e eles não formam um 
ciclo. Nas redes neurais de feedback os sinais fluem apenas na direção da camada de 
saída. 
 
c. 
As redes neurais de feedback são redes que contêm ciclos. Os sinais dos neurônios 
fluem apenas na direção da camada de saída. 
 
d. 
A rede neural feedforward é uma rede que não é recursiva. Os neurônios de uma 
camada só estão conectados a neurônios da próxima camada, e eles não formam um 
ciclo. Nas redes neurais feedforward os sinais fluem apenas na direção da camada de 
saída. 
 
e. 
As redes neurais feedforward são redes que contém ciclos. Os sinais dos neurônios 
fluem em ambas as direções, introduzindo loops na rede. Os ciclos de sinais podem 
fazer com que o comportamento da rede mude ao longo do tempo com base na 
respectiva entrada. 
Questão 8 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
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Texto da questão 
Cada conexão entre neurônios tem um peso associado, que representa a força da 
conexão. Durante o treinamento da rede, esses pesos são ajustados para otimizar o 
desempenho do modelo. O processo de ajuste de pesos é geralmente realizado usando 
algoritmos de aprendizado supervisionado, nos quais a rede é treinada com exemplos 
rotulados. Esse conceito tem a ver com redes neurais Em branco 1
artificiais
 . 
Questão 9 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
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Texto da questão 
Em que consiste a arquitetura de uma Rede Neural Profunda (DNN)? 
 
a. 
Uma rede sem camadas de saída. 
 
b. 
Uma rede sem camadas de entrada. 
 
c. 
Uma rede sem camadas ocultas. 
 
d. 
Uma rede com múltiplas camadas ocultas. 
 
e. 
Uma rede com apenas uma camada oculta. 
Questão 10 
Incorreto 
Atingiu 0,00 de 1,00 
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Texto da questão 
Como as conexões entre os neurônios são ajustadas durante o treinamento das RNAs? 
 
a. 
Via processo de propagação dos dados da camada de entrada até a camada oculta. 
 
b. 
Via processo de retropropagação dos dados da camada de saída até a camada de entrada. 
 
c. 
Via processo de retropropagação dos erros da camada de saída até a camada oculta. 
 
d. 
Via processo de propagação dos dados da camada de entrada até a camada de saída. 
 
e. 
Via processo de retropropagação dos erros da camada de saída até a camada de 
entrada.