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Analise a sentença a seguir e reflita sobre seus conhecimentos:
“_________ é um ramo da matemática que estuda a combinação (relação) entre objetos discretos, sendo utilizado na computação para a análise e desenvolvimento de diversos algoritmos.”
Analise as seguintes alternativas e assinale a que completa corretamente a lacuna da sentença acima.

A
Ciência da computação.
B
Grafos.
C
Geometria.
D
Inteligência Artificial.
E
Teoria dos conjuntos.
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Um robô de limpeza de janelas é projetado para operar em edifícios altos. Qual característica é vital para garantir a segurança do robô durante a operação?

A

Controle remoto para operação manual.

B

Sistema de ancoragem e estabilidade.

C

Alta velocidade de operação.

D

Design leve.

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A necessidade do pré-processamento dos dados decorre do fato dos dados no mundo real serem incompletos, ou seja, devido à ausência de atributos de interesse, dados agregados, ausência de valores; serem ruidosos, decorrentes de erros aleatórios; de valores aberrantes, também conhecidos como outliers; e pelas próprias inconsistências e discrepâncias nas codificações ou nos nomes. Nesse sentido, existem algumas etapas no processos de preparação dos dados. Referente às etapas envolvidas no processo, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:

( ) A Integração diz respeito a remover qualquer ruído dos dados, envolvendo a normalização, agregação e generalização.
( ) A transformação visa resolver conflitos de dados ocorridos na integração de dados, bem como tratar de manipular as redundâncias que podem existir.
( ) A redução visa reduzir o conjunto de dados por meio de estratégias, como de redução de dimensionalidade de requisitos, agregação de cubos de dados e redução de numerosidade.
( ) A discretização ajuda a reduzir o tamanho dos dados para análise, muitas vezes dividindo atributos contínuos em intervalos.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A
V - F - V - V
B
F - V - V - V
C
V - V - F - V
D
F - F - V - F
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O que faz um classificador K-NN (K-Nearest Neighbors) durante a classificação?

A

Ele verifica a classe dos dados com base na média dos K vizinhos mais distantes.

B

Ele classifica os dados com base no número de variáveis de entrada.

C

Ele classifica os dados com base na distância para os K vizinhos mais próximos.

D

Ele utiliza um único modelo para prever as classes dos dados.

E

Ele agrupa os dados sem utilizar distâncias entre os pontos.

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A IA simbólica, também conhecida como IA baseada em regras, surgiu nas décadas de 1950 e 1960.
Um exemplo de IA estatística é:

A
Programas de xadrez
B
Redes neurais profundas
C
Sistemas especialistas
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As redes neurais artificiais são exemplos de métodos subsimbólicos existentes, pois em sua forma de processamento constroem representações internas de modelos ou padrões encontrados nos dados analisados. Sobre aplicações de redes neurais artificiais, assinale a alternativa CORRETA:
A
Redes neurais artificiais podem ser aplicadas somente em medicina.
B
Redes neurais artificiais podem ser aplicadas somente em IoT.
C
Redes neurais artificiais podem ser aplicadas em diversas áreas do conhecimento.
D
Redes neurais artificiais podem ser aplicadas somente em computação.
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Ao desejar para a filha um marido que olhe além do trabalho, a mãe deixa transparecer: I. Que é infeliz no casamento por não ter um marido que toque piano. II. Que não se sente plenamente satisfeita com o tratamento que recebe do marido e porque ele não sabe tocar piano. III. Que jamais se sente negligenciada pelo marido. IV. Que não acredita que o casamento pode ser algo mais prazeroso do que o que vivencia em sua vida conjugal. Assinale a alternativa CORRETA:
A
apenas a I está correta.
B
apenas a II está correta.
C
as alternativas II e IV estão corretas.
D
as alternativas I e III estão corretas.
E
todas alternativas estão incorretas.
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Sobre estas tarefas, assinale a alternativa que contém a afirmação CORRETA:

A
Identificação de gênero em discurso pode ser enquadrado como classificação supervisionada, pois a partir do uso de corpora, pode-se construir classificadores que marcarão automaticamente novos documentos com rótulos de categorias apropriados.
B
Classificação de documentos pode ser enquadrado como classificação supervisionada quando realizamos o treinamento de um classificador com dados rotulados para descobrirmos quais sufixos de palavras podem indicar alguma informação relevante, como, por exemplo, o tempo e a pessoa de um verbo.
C
Anotação ou marcação (tagging) de parte do discurso (part-of-speech) pode ser enquadrado como classificação supervisionada quando treinamos um classificador com dados não rotulados, para descobrirmos quais sufixos de palavras podem indicar alguma informação relevante.
D
Exploração de contexto pode ser enquadrado como classificação supervisionada quando usamos um conjunto de dados rotulados para treinar um modelo que identifica as características contextuais, como, por exemplo, ao marcar a palavra "partir", sabendo-se que a palavra anterior é "a", permitindo determinar que ela atua como uma locução adverbial, não como um verbo.
E
Classificação de sequências pode ser enquadrado como classificação supervisionada quando usamos dados não rotulados para criar um modelo que classifica entradas relacionadas de forma sequencial.
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