Simulado Ciência e Tecnologia | CONCURSO

(1,0) 1 - 

Julgue o item a seguir, acerca de dado, informação, conhecimento e inteligência.

Define-se informação como significado, ou seja, como registros icônicos e simbólicos — fonéticos ou numéricos — e signos — linguísticos, lógicos ou matemáticos —, por meio dos quais se representam atos, conceitos ou instruções.

(1,0) 2 - 

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

Em RNA formada unicamente de perceptron, uma pequena alteração nos pesos de um único perceptron na rede pode ocasionar grandes mudanças na saída desse perceptron; mesmo com a inserção das funções de ativação, não é possível controlar o nível da mudança, por isso, essas redes são voltadas para a resolução de problemas específicos, tais como regressão e previsão de séries temporais.

(1,0) 3 - 

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

As funções de ativação são elementos importantes nas redes neurais artificiais; essas funções introduzem componente não linear nas redes neurais, fazendo que elas possam aprender mais do que relações lineares entre as variáveis dependentes e independentes, tornando-as capazes de modelar também relações não lineares.

(1,0) 4 - 

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

O algoritmo de backpropagation consiste das fases de propagação e de retro propagação: na primeira, as entradas são passadas através da rede e as previsões de saída são obtidas; na segunda, se calcula o termo de correção dos pesos e, por conseguinte, a atualização dos pesos.

(1,0) 5 - 

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

Rede neural recorrente é uma arquitetura similar à feedforward; a diferença é que a cada nova camada oculta (hidden layer) é acrescentada outra camada recorrente à arquitetura conectada à camada anterior, duplicando assim a quantidade de camadas.

(1,0) 6 - 

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

Em RNA, o uso de early stopping, ainda que não evite o overfitting, permite calcular com mais precisão a classificação nos dados de validação e, assim, melhorar a acurácia do treinamento.

(1,0) 7 - 

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

Uma rede neural convolucional é composta por camadas convolucionais, unidades de processamento não linear e camadas de subamostragem (pooling); ela possui como característica a habilidade em explorar correlações temporais e espaciais nos dados.

(1,0) 100 - 

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

No código abaixo, escrito em Python, o método 

retorna o valor de perda e os valores de métricas para o modelo, no modo de teste, tendo como referência o número de eras