July 2023 2 46 Report
O planejamento é importante para organizações, incluindo uma empresa que deseja expandir o alcance, e para os indivíduos, incluindo uma pessoa que deseja trocar de emprego. Alguns projetos exigem mais planejamento que outros, mas as escolhas necessitam de um pouco de reflexão.
Segundo Pinson e Jinnett (1996 apud DORNELAS, 2018), existem, pelo menos, três fatores críticos para entender o conceito de planejamento. Sobre esses
fatores, analise as afirmativas a seguir.
DORNELAS. J. Empreendedorismo: transformando ideias em negócios. 7. ed. São Paulo: Empreende, 2018.

I. Toda organização precisa de um planejamento para poder geri-la e expor a ideia a eventuais investidores, bancos e clientes, por exemplo.

Il. Todos os investidores, sejam bancos, sejam fundos de capitais de risco, exigem um plano de negócios da empresa que está solicitando investimento.

III. É grande a quantidade de empresários que sabem escrever adequadamente um bom plano de negócios.

É correto o que se afirma em:

a. ll e Ill, apenas.

b. l, lI e Ill.

c. l e ll, apenas.

d. l e Ill, apenas.

e. I, apenas.
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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 51. Existem diversos frameworks e bibliotecas disponíveis para o desenvolvimento em AM e, a partir das necessidades do cliente, é possível optar por uma abordagem local (instalação na própria máquina) ou a utilização de algum serviço em nuvem. Além disso, no processo de utilização dos frameworks, existem diferentes formatos de serviços quando se opta por processamento em nuvem.Considerando essa informação, identifique se são Verdadeiras (V) ou Falsas (F) as afirmativas a seguir, que definem as possibilidades dos principais formatos de serviços.I. ( ) Apenas contratação de recurso de hardware.II. ( ) VM com softwares pré-instalados e pré-configurados.III. ( ) Machine Learning as a Service (MLaaS).Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta. a. V – V – F. b. F – V – V. c. V – V – V. d. F – F – V. e. F – F – F.
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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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