A rede SOM (do inglês, Self Organizing Maps ou Mapas auto-organizáveis) faz treinamento de dados para classificar e reconhecer padrões presentes no espaço de dados de entrada. Por se tratar de uma técnica não-supervisionada, não podemos avaliar o resultado da rede SOM utilizando medidas como a acurácia, usada nos casos supervisionados. Para isso, outras medidas de qualidade e outras abordagens podem ser utilizadas.Por exemplo, o Erro de Quantização que tem a finalidade de avaliar o mapa gerado pelo treinamento.Assinale a alternativa que define resumidamente o conceito de Erro de Quantização:
A rede SOM (Self-Organizing Maps) é uma técnica de aprendizado não supervisionado utilizada para mapear dados de alta dimensão em um espaço de menor dimensão, geralmente bidimensional, preservando a topologia dos dados. Este mapeamento facilita a visualização e análise de dados complexos.Com relação a este contexto e sobre o conteúdo estudado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:I. Na fase de competição, o objetivo é identificar o neurônio vencedor (BMU, do inglês best match unit) calculando a distância euclidiana entre o vetor de entrada e os vetores de pesos dos neurônios.PORQUEII. A função de vizinhança, utilizada na fase de cooperação, determina a magnitude da atualização dos pesos dos neurônios vizinhos ao vencedor com base em uma função gaussiana.A respeito dessas asserções assinale a alternativa correta.
A avaliação de desempenho de redes neurais é fundamental para garantir que o modelo aprenda corretamente e generalize bem para novos dados. Durante a videoaula, foram mostradas as curvas de erro de treinamento e validação ao longo das épocas.Assinale a alternativa que interpreta corretamente uma queda contínua nas curvas de erro de treinamento e validação ao longo das épocas:
As funções de ativação não lineares são fundamentais para o funcionamento das redes neurais, permitindo que elas aprendam e representem relações complexas. A função sigmoide é uma dessas funções, amplamente utilizada devido às suas propriedades específicas. Compreender como a função sigmoide opera e suas vantagens e desvantagens é essencial para o design eficaz de redes neurais.Nesse sentido, assinale a alternativa que descreve corretamente a função sigmoide e explica como essa função influencia o aprendizado e a performance das redes neurais:
Leia o trecho:O modelo Adaline (Adaptive Linear Neuron) é uma variação do Perceptron que utiliza uma função de ativação linear e uma regra de aprendizagem baseada no gradiente descendente. Diferente do Perceptron, usando-se o Adaline, o erro é calculado [preencher 1]. No Adaline, o algoritmo de aprendizagem tem como objetivo minimizar o erro das saídas em relação aos valores desejados. A função de custo a ser minimizada considera [preencher 2].Os termos [preencher 1] e [preencher 2] são corretamente substituídos por:
A preparação adequada dos dados é um aspecto crítico no processo de treinamento de modelos de inteligência artificial, especialmente de redes neurais. Este processo envolve diversas técnicas destinadas a otimizar tanto a precisão quanto a eficiência dos algoritmos de aprendizado. Dentre estas técnicas, a normalização é uma das mais relevantes, pois equaliza a influência de cada característica no modelo, prevenindo que variáveis com escalas amplas impactem negativamente a performance do algoritmo. Tal prática é importante para manter a consistência dos dados e para acelerar o processo de aprendizado ao facilitar o caminho do gradiente na busca pelo mínimo global da função de perda.Com relação a este contexto e sobre o conteúdo estudado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:I. A normalização dos dados é um passo essencial na preparação dos dados para redes neurais, pois ajusta os valores das características para um intervalo comum.PORQUEII. A normalização ajuda a evitar que características com valores maiores dominem o aprendizado e melhora a convergência do modelo durante o treinamento.A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta:
Leia o trecho:O Perceptron é um dos modelos mais simples e fundamentais de redes neurais artificiais. Este modelo consiste em uma única camada de neurônios que calcula uma função de ativação baseada na soma ponderada das entradas. Uma das principais limitações do Perceptron é que ele só consegue resolver problemas que são [preencher 1]. Para treinar um Perceptron, o novo peso receberá um incremento que [preencher 2] erro cometido.Os termos [preencher 1] e [preencher 2] são corretamente substituídos por:
Leia o trecho:A divisão dos dados em diferentes conjuntos é um passo fundamental na preparação para o treinamento de redes neurais. Normalmente, os dados são divididos em três conjuntos: [preencher 1], que é utilizado para treinar o modelo; [preencher 2] , que é usado para ajustar os hiperparâmetros e evitar overfitting; e [preencher 3], que serve para avaliar o desempenho final do modelo.Os termos [preencher 1], [preencher 2] e [preencher 3] são corretamente substituídos por:
O neurônio artificial representa a unidade de processamento em uma rede neural. Sua modelagem matemática tem como base a estrutura e funcionamento do neurônio biológico. Considerando os elementos básicos do neurônio artificial e o seu funcionamento, é correto afirmar que:
Os três principais paradigmas de aprendizagem em redes neurais incluem aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. Cada paradigma tem características específicas e é adequado para diferentes tipos de problemas e contextos.Considerando as características e aplicações de cada paradigma, assinale a alternativa que corretamente categoriza uma vantagem e uma desvantagem de cada um dos três paradigmas de aprendizagem em redes neurais:
Leia o trecho a seguir:A Microsoft Azure oferece um ambiente de serviços integrados voltados para a criação de soluções de IoT. Esses serviços incluem a construção de modelos de inteligência, a integração de dados e a apresentação de análises de forma prática. Diferentes ferramentas são utilizadas em cada etapa, permitindo o gerenciamento eficiente de informações oriundas de dispositivos conectados. A correta seleção desses serviços potencializa a utilização dos dados gerados. Por meio do [preencher 1], os usuários conseguem criar, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina para projetos IoT. Utilizando o [preencher 2], é possível integrar fluxos de dados entre diferentes aplicações e serviços de forma eficiente. Para apresentar os dados de maneira visual e facilitar a análise, é utilizado o [preencher 3]. Neste contexto, reconheça os termos de [preencher 1],[preencher 2] e [preencher 3] que são substituídos por:
No processo de simulação de um dispositivo no ambiente AWS IoT, é utilizado um programa escrito em Python executado a partir de uma instância EC2. Esse programa realiza a publicação de dados de temperatura de forma contínua utilizando autenticação com certificados. Além disso, a estrutura do script permite flexibilidade na definição de parâmetros de conexão e autenticação. A lógica de envio periódico dos dados está embutida em um laço de repetição, o que assegura o comportamento contínuo do dispositivo simulado.Sobre o funcionamento e a configuração do script “coisa.py”, analise as afirmativas a seguir: I. O script realiza a conexão com a AWS IoT utilizando autenticação por usuário e senha definidos diretamente no código, o que exige criptografia adicional no transporte. II. A função getopt.getopt() é usada para capturar os parâmetros fornecidos via linha de comando, como endpoint, certificados e chaves privadas. III. O tópico MQTT para publicação dos dados é definido explicitamente no código como "dispositivos/MeuPrimeiroDispositivo/reportar", representando o canal de comunicação com a AWS. IV. A simulação da temperatura depende do módulo json que calcula os valores com base na média dos registros anteriores armazenados localmente. Está correto o que se afirma em:
As plataformas de nuvem mais conhecidas e utilizados atualmente como AWS, Google e Azure possuem toolkits para lidar com um ambiente de IoT que vai da coleta de dados dos dispositivos, armazenamento e análise desses dados. Analise as afirmações a seguir e escolha a alternativa correta:I. Considerando uma visão geral da AWS IoT Core, o que melhor ilustra um serviço de controle que lida com o monitoramento dos dispositivos é chamado de AWS IoT device management. II. O AWS IoT Core é um serviço que facilita a detecção e a resposta a eventos. III. O AWS IoT Monitoring serve para monitorar serviços. IV. O AWS IoT Advisor valida dispositivos IoT durante o desenvolvimento de software de dispositivo.
Imagine que uma escola deseja adotar práticas inspiradas na abordagem Reggio Emilia para fomentar uma “sociedade criativa” entre seus alunos, como sugerido por Mitchel Resnick.Considerando os princípios dessa abordagem, qual das seguintes estratégias estaria mais alinhada com os objetivos de promover autonomia, criatividade e colaboração no ambiente escolar?
No texto “Jardim de infância para a vida toda”, Mitchel Resnick faz referência ao conceito de “cem linguagens”, de Loris Malaguzzi, utilizado na abordagem Reggio Emilia. Qual é o significado desse conceito e como ele reflete a visão pedagógica adotada por essa abordagem?
O Scratch é uma ferramenta poderosa para incentivar a aprendizagem criativa. Qual das seguintes opções melhor descreve a importância da aprendizagem criativa na vida de graduandos?
O presidente da Tsinghua University, Chen Jining, identificou que o sistema educacional chinês estava produzindo estudantes A, que obtinham excelentes notas, mas careciam de criatividade e inovação. Ele defendeu a necessidade de formar estudantes X, que são aqueles capazes de assumir riscos e criar soluções inovadoras. Considerando as transformações no mercado de trabalho e a necessidade de adaptação a novas tecnologias, por que é importante desenvolver mais estudantes X, em vez de focar exclusivamente nos estudantes A?
Um aplicativo para celular tem como objetivo auxiliar as pessoas a desenvolverem a criatividade em suas rotinas diárias. Considerando o conceito de criatividade com “c” minúsculo apresentado no texto, qual das funções abaixo melhor se encaixa nessa proposta?
Imagine que você é um(a) professor(a) de história e deseja que seus alunos aprendam sobre a Revolução Francesa de maneira mais engajada. Inspirado(a) pelo texto “Espiral da aprendizagem criativa”, qual das seguintes atividades seria mais adequada para promover a compreensão profunda do tema e estimular o desenvolvimento de habilidades de pensamento crítico nos alunos?
Com relação ao desenvolvimento do pensamento computacional, considere as afirmativas a seguir:
O pensamento computacional desenvolve habilidades de resolução de problemas e pensamento lógico, sendo útil em muitas áreas profissionais e pessoais.
O pensamento computacional envolve a capacidade de decompor problemas complexos em partes menores e mais manejáveis.
Aprender pensamento computacional é importante apenas para quem deseja se tornar um desenvolvedor de software e não tem relevância para outras áreas.
O pensamento computacional é uma habilidade irrelevante, pois todos os problemas podem ser resolvidos por meio da inteligência artificial.
Apenas os profissionais de tecnologia precisam aprender pensamento computacional; para o restante, não há vantagem prática em entender esses conceitos.
