July 2023 2 73 Report
Considere o código a seguir, em linguagem Java (qualquer versão), que apresenta a utilização de um tipo genérico para uma lista de nomes.
public static void main(String[] args) {
List nomes = new ArrayList ();
nomes .add("José");
nomes. add("João”);
nomes.add(“Maria");
System.out.printin(nomes get(0));
}
Em relação a esse código, é possível afirmar que:
a. qualquer tipo de dado poderia ser adicionado à lista, por ser genérica.
b. o uso do tipo genérico é restrito ao uso de listas e coleções.
c. o uso do tipo genérico é observado na notação .
d. o uso do tipo genérico pode ser observado nos comandos * add”.
e. o tipo genérico aplicado à lista é “nomes”.
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PERGUNTA 1 1. O método Query pertence à classe SQLiteDatabase, e, a partir dele, é possível listar dados em uma tabela. Essa listagem pode ser filtrada por diversos critérios e também ordenada por determinados campos. Analise o código-fonte a seguir. Ele é um trecho de uma consulta a uma tabela no SQLite do Android. Com relação aos parâmetros do método db.query(), assinale a alternativa correta. a. Para filtrar os dados de uma tabela, deve-se utilizar somente o quarto parâmetro do método. b. O nome da tabela, no primeiro parâmetro do método, deve sempre ser em letra maiúscula. c. A ordenação do resultado desse select pode ser definida preenchendo dados no segundo parâmetro. d. Para exibir um conjunto de campos de uma tabela, é necessário alterar o segundo parâmetro do método. e. Para agrupar os dados de uma tabela, deve-se utilizar somente o sexto parâmetro do método.
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PERGUNTA 2 1. Dentre outros aspectos do desenvolvimento do aprendizado de máquina, uma avaliação importante que deve ser realizada está relacionada aos algoritmos computacionais de classificação. No processo de escolha de qual algoritmo será utilizado, devem ser consideradas as características existentes nas fases de treinamento e de inferência. Considerando essas duas abordagens, relacione adequadamente as características descritas abaixo aos termos aos quais se referem. 1 – Treinamento. 2 – Inferência. I – Grandes conjuntos de dados. II – Minutos-semanas em Graphics Processing Units (GPUs). III – Milissegundos. Assinale a alternativa que correlaciona adequadamente os dois grupos: a. 1-I; 1-II; 2-III. b. 2-I; 2-II; 2-III. c. 1-I; 1-II; 1-III. d. 1-I; 2-II; 1-III. e. 2-I; 2-II; 1-III.
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PERGUNTA 4 1. Às vezes, as redes neurais utilizadas no processo de aprendizagem de máquina podem apresentar problemas. Um exemplo comum que pode ser citado corresponde ao fato de não conseguir diferenciar de forma correta e satisfatória todos os exemplos utilizados na fase de treinamento. Com base nas informações acima, assinale a alternativa correta que define o nome para a rede que descreve um “underfitting”. a. Low bias. b. High variance. c. Ok. d. High bias/high variance. e. High bias.
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PERGUNTA 6 1. Uma biblioteca que possui uma arquitetura flexível, toda ela utilizando código aberto, sendo multiplataforma é o (lacuna 1) ___________________________________. Essa biblioteca criada para o aprendizado de máquina foi desenvolvida pela equipe do (lacuna 2)_______________________ e é muito eficiente para (lacuna 3) _______________________________ usando grafos de fluxo de dados. Preencha as lacunas escolhendo a alternativa correta: a. TensorFlow, Google Docs, computação textual. b. Scikit-learn, Google Brain, computação numérica. c. TensorFlow, Google Brain, computação numérica. d. TensorFlow, Google Brain, computação textual. e. Scikit-learn, Google Docs, computação textual.
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PERGUNTA 2 1. A partir de duas camadas intermediárias, já é possível aproximar funções não lineares, desde que sejam utilizados neurônios suficientes. Existem vários tipos de funções não lineares, das quais podemos destacar as funções erro, custo, sigmoide, tangente hiperbólica e Rectified Linear Unit (ReLU). Considerando as funções sigmoide, tangente hiperbólica e ReLU, analise as características descritas abaixo e as relacione adequadamente aos termos aos quais se referem. 1 – Sigmoide. 2 – Tangente hiperbólica. 3 – ReLU. I – Função normalmente utilizada na última layer (output layer). II – Pode ser vista como uma versão deslocada de uma outra função (centrada em zero). III – Essa talvez seja a função de ativação mais utilizada nos hidden layers. Assinale a alternativa que correlaciona adequadamente os dois grupos: a. 1-II; 2-I; 3-III. b. 1-III; 2-I; 3-II. c. 1-I; 2-II; 3-III. d. 1-III; 2-II; 3-I. e. 1-I; 2-III; 3-II.
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PERGUNTA 3 1. As primeiras Redes Neurais Artificiais, conhecidas por RNAs, das quais podemos citar como exemplo o Percetron e a Adaline, possuíam um único neurônio como a sua unidade básica de processamento. No entanto, essa configuração com um único neurônio possui a capacidade de classificar apenas as classes linearmente separáveis. A partir de duas camadas intermediárias, já é possível aproximar funções não lineares, desde que sejam utilizados neurônios suficientes. Com base nas informações apresentadas, identifique se são Verdadeiras (V) ou Falsas (F) as afirmações a seguir, que definem características das funções não lineares relacionadas às suas camadas. I. ( ) Na primeira camada, cada neurônio aprende uma função que define uma conexão. II. ( ) Na segunda camada, cada neurônio combina um conjunto de conexões definidas pela camada anterior, formando regiões convexas. III. ( ) Na terceira camada, os neurônios combinam um conjunto de regiões convexas em regiões de formato arbitrário. Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta. a. V – V – V. b. V – V – F. c. F – F – F. d. F – V – V. e. F – F – V.
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