Geração de Ambiente Virtual para Análise de Interação Pseudo-Social entre personagens com comportamentos gerados por Redes Generativas
Este projeto de pesquisa visa explorar a intersecção entre Inteligência Artificial (IA), simulação social e estudos do comportamento legal, por meio do desenvolvimento e análise de um ambiente virtual dinâmico. Nosso foco principal é a criação de interações pseudo-sociais entre personagens autônomos cujos comportamentos são gerados por redes generativas.
Etapa feita com os alunos pré-selecionados para o Projeto de Iniciação Científica em Redes Neurais Generativas. Etapa esta consiste em algumas questões para avaliar o conhecimento do aluno em Python, em especial nas bibliotecas Numpy e Pandas.
Questão 1: Crie um array NumPy chamado arr1 de 1D com os números de 1 a 50000.
Questão 2: Crie uma matriz NumPy 3x3 chamada mat1 com valores aleatórios entre 0 e 1.
Questão 3: Qual é o valor máximo no array arr1?
Questão 4: Calcule a média dos valores no array arr1.
Questão 5: Multiplique todos os elementos do array arr1 por 2.
Questão 6: Multiplique todos os elementos da matriz mat 1 por 2.
Questão 7: Calcule o determinante da mat1.
Questão 8: Crie um DataFrame Pandas chamdo df com as seguintes colunas: ‘Nome’, ‘Idade’, ‘Sexo’, ‘Medicamento’.
Questão 9: Preencha o dataframe df com os seguintes dados:
data = {
'Nome': ['Ana', 'Bartolomeu', 'Caio', 'Dora'],
'Idade': [28, 32, 25, 60],
'Sexo': ['F', 'M', 'F', 'F'],
'Medicamento': ['A', 'B', 'A', 'B']
}Questão 10: Crie uma nova coluna no dataframe df com os seguintes dados: curado = [True, True, False, False]
Questão 11: Selecione apenas as linhas do DataFrame df em que o sexo seja 'F'.
Questão 12: Ordene o DataFrame df por idade em ordem decrescente.
Questão 13: Faça o pivoteamento do dataframe df de acordo com a coluna Medicamento
Para baixar a biblioteca NumPy, digite no terminal:
pip install numpyPara baixar a biblioteca Pandas, digite no terminal:
pip install pandasobs: site oficial do pip