INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL,

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	
	INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	
		Lupa
	 
	Calc.
	
	
	 
	 
	 
	
	DGT0141_202001226133_TEMAS
	
	
	
		Aluno: POLIANI CARVALHO PINHEIRO SANTOS
	Matr.: 202001226133
	Disc.: INTELIGÊNCIA ARTIF 
	2022.3 EAD (G) / EX
		Prezado (a) Aluno(a),
Você fará agora seu TESTE DE CONHECIMENTO! Lembre-se que este exercício é opcional, mas não valerá ponto para sua avaliação. O mesmo será composto de questões de múltipla escolha.
Após responde cada questão, você terá acesso ao gabarito comentado e/ou à explicação da mesma. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado na sua AV e AVS.
	02492FUNDAMENTOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	 
		
	
		1.
		Em cada paradigma de Inteligência Artificial agrega-se um conjunto de possibilidades de aplicação devido aos seus níveis de
	
	
	
	indeterminismo, generalização, reconhecimento de regras, criatividade e autonomia.
	
	
	determinismo, generalização, reconhecimento de padrões, criatividade e autonomia.
	
	
	indeterminismo, expertise, reconhecimento de regras, proatividade e autonomia.
	
	
	indeterminismo, especialização, reconhecimento de regras, aprendizagem e autonomia.
	
	
	determinismo, especialização, reconhecimento de padrões, inteligência e dependência.
	Data Resp.: 13/10/2022 13:02:36
		Explicação:
A Inteligência Artificial pode ser dividida em paradigmas, como, por exemplo, o paradigma simbólico, o paradigma conexionista, o paradigma evolutivo, entre outros. Cada paradigma leva a um conjunto de possibilidades de aplicação devido aos seus níveis de determinismo, generalização, reconhecimento de padrões, criatividade e autonomia. Dessa forma, estamos classificando a IA em seus níveis, entendendo melhor tudo aquilo que cabe dentro da definição do que é Inteligência Artificial, e assim ficam mais compreensíveis suas potencialidades e seus usos.
	
	
	 
		
	
		2.
		De acordo com os paradigmas de Inteligência Artificial, para que um problema possa ser representado como um grafo de estados é necessário
	
	
	
	que sejam definidos os estados inicial, final ou finais e as operações possíveis.
	
	
	conhecer o modo de como chegar à resposta.
	
	
	todos os possíveis estados sejam conhecidos.
	
	
	que o grafo seja unidimencionado, ou seja, todas as arestas sejam de mão única.
	
	
	haver uma definição precisa de como proceder a busca pelos estados de interesse.
	Data Resp.: 13/10/2022 13:03:25
		Explicação:
O conjunto de todos os estados acessíveis a partir de um estado inicial é chamado de espaço de estados. E o espaço de estados pode ser interpretado como um grafo em que os nós são estados e os arcos são ações. Sendo assim, para que um problema possa ser representado como um grafo de estados é necessário que sejam definidos os estados inicial, final ou finais, as operações possíveis e suas direções.
	
	
	02811TÉCNICAS DE BUSCA PARA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	 
		
	
		3.
		Qual método de pesquisa irá expandir o nó que está mais próximo do objetivo?
	
	
	
	Busca bidirecional.
	
	
	Busca pelo melhor primeiro (Best First Search).
	
	
	Busca gananciosa pelo melhor primeiro (Greedy best-first search).
	
	
	Busca em Profundidade.
	
	
	Busca A*.
	Data Resp.: 13/10/2022 13:07:32
		Explicação:
O algoritmo de busca gulosa primeiro é caracterizado por fazer escolhas que tenham o potencial de conduzir mais rapidamente à solução alvo. Por se tratar de uma heurística, o método não garante a escolha da solução ótima, mas, como os demais métodos heurísticos, funcionam bem na prática para determinados tipos de problema, como, por exemplo, para traçar rotas.
	
	
	 
		
	
		4.
		As estratégias que podem ser aplicadas a um método de busca visam aumentar as chances de alcançar a solução alvo (ou solução meta) do problema de um modo mais eficiente. Nesse sentido, selecione a opção correta que trata sobre as estratégias de um método de busca no espaço de estados.
	
	
	
	As estratégias mais eficientes que podem ser aplicadas a um método de busca no espaço de estados são Best First, Breadth First Search e Depth First Search.
	
	
	Quando uma estratégia é eficiente para um problema, pode-se afirmar que ela é ideal para resolver qualquer problema semelhante.
	
	
	Uma estratégia não garante que a solução alvo será obtida da forma mais eficiente.
	
	
	A eficiência de um método é medida através das estratégias que são aplicadas.
	
	
	Uma das vantagens de utilizar estratégias em um método de busca de estados é o determinismo das escolhas dos estados ao longo das iterações.
	Data Resp.: 13/10/2022 13:11:32
		Explicação:
Os métodos para explorar os espaços de estados, normalmente, são algoritmos heurísticos. Esses algoritmos são caracterizados por incorporar comportamentos que funcionam bem na prática, mas que não dão garantias a respeito da qualidade da solução. Portanto esses métodos não garantem que a solução é obtida da forma mais eficiente, apesar de que, normalmente, funcionam muito bem.
	
	
	02775REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTO, RACIOCÍNIO AUTOMÁTICO E APRENDIZADO
	 
		
	
		5.
		É possível aplicar algoritmos de inteligência artificial em equipamentos que utilizam informações vagas com uma habilidade que simulam a intuição humana. Nesse sentido, selecione a opção correta sobre essa técnica de Inteligência Artificial.
	
	
	
	Lógica booleana.
	
	
	Lógica das sentenças.
	
	
	Lógica fuzzy.
	
	
	Lógica de primeira ordem.
	
	
	Lógica de segunda ordem.
	Data Resp.: 13/10/2022 13:06:40
		Explicação:
A lógica booleana, ou lógica das sentenças, trata de valores lógicos binários. As lógicas de primeira e de segunda ordem não são adequadas para representação da incerteza. As redes neurais artificiais são úteis para resolver muitos problemas práticos. Essa capacidade está associada à característica de flexibilidade da rede que pode conter diversas camadas ocultas. Dessa forma, comportamentos nebulosos, representados pela lógica fuzzy, podem ser representados por uma rede neural.
	
	
	 
		
	
		6.
		As redes neurais artificiais possuem a vantagem de poderem ser aplicadas a muitas situações práticas. Uma dessas aplicações são os problemas de classificação, mas também possuem algumas limitações. Em relação às desvantagens das redes neurais artificiais, selecione a opção correta.
	
	
	
	As redes neurais artificiais extraem as características dos dados de treinamento tornando-se superespecializadas.
	
	
	Devido à flexibilidade das redes neurais artificiais sempre é possível ajustar um modelo para que a taxa de acerto seja alta.
	
	
	Na prática, as redes neurais artificiais são muito complexas para resolver problemas reais.
	
	
	Não é trivial fazer uma correspondência entre as soluções fornecidas por uma rede neural e sua arquitetura.
	
	
	As redes neurais artificiais são modelos probabilísticos, então, não é possível fazer afirmações sobre sua taxa de acerto.
	Data Resp.: 13/10/2022 13:13:54
		Explicação:
O ideal é que a rede neural tenha a capacidade de generalizar seu comportamento. A taxa de acerto está relacionada a diversos fatores desde a base de treinamento até a arquitetura do modelo, portanto não se trata apenas de ajustes. As redes neurais artificiais são modelos probabilísticos e sua taxa de acerto pode ser medida através de testes de validação. Existem diversos fatores que podem influenciar o aprendizado do modelo, mas já existem muitos estudos que ajudam a ajustar esses parâmetros. Uma das desvantagens das redes neurais é explicar as soluções a partir da estrutura do modelo. Medir a taxa de acertos está relacionado aos testes de validação da rede e não à arquitetura dela. As redes neurais são aplicadas para resolver diversos problemas práticos.
	
	
	02706PLANEJAMENTO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	 
		
	
		7.
		Analise a proposição abaixo.
 
φ = (x ∨ y) ∧ z ∧ (¬ z ∨ ¬y) ∧ (¬x ∨ ¬ z)
 
Assinale a afirmativaverdadeira:
	
	
	
	φ é satisfazível para x = verdadeiro, y = verdadeiro e z = verdadeiro
	
	
	φ é satisfazível para x = falso , y = falso e z = verdadeiro
	
	
	φ é satisfazível para x = verdadeiro, y = falso e z = falso
	
	
	φ é não satisfazível
	
	
	φ é satisfazível para x = verdadeiro, y = falso e z = verdadeiro
	Data Resp.: 13/10/2022 13:15:15
		Explicação:
φ é não satisfazível porque não há atribuição de valores para as variáveis x, y e z que tornam a expressão verdadeira.
	
	
	 
		
	
		8.
		Considere o seguinte código em Prolog:
 
progenitor(maria, jose).
progenitor(joao, jose).
progenitor(joao, ana).
progenitor(jose, julia).
progenitor(jose, iris).
progenitor(iris, jorge).
 
masculino(joao).
masculino(jose).
masculino(jorge).
feminino(maria).
feminino(julia).
feminino(ana).
feminino(iris).
 
Marque a alternativa verdadeira a respeito do retorno da consulta:
	
	
	
	progenitor(X,jose) retorna maria e joao
	
	
	masculino(jorge) retorna falso
	
	
	progenitor(X,joao) retorna verdadeiro
	
	
	progenitor(joao,maria) retorna verdadeiro
	
	
	progenitor(X,maria) retorna verdadeiro
	Data Resp.: 13/10/2022 13:17:01
		Explicação:
A consulta progenitor(X,jose) irá buscar nos fatos quais valores de X tornam a consulta verdadeira. Dos fatos abaixo:
- progenitor(maria, jose).
- progenitor(joao, jose).
Concluímos que progenitor(X,jose) retorna X = maria ou X= joao.
	
	
	02764RACIOCÍNIO AUTOMÁTICO EM SITUAÇÕES DE INCERTEZA E IMPRECISÃO
	 
		
	
		9.
		(COPPIN, 2010 - adaptado) Imagine que em uma cidade há duas companhias de táxi, sendo que uma usa táxis amarelos e a outra táxis brancos. A companhia de táxis amarelos tem 90 carros e a de brancos, apenas 10. Foi relatado um incidente de atropelamento, com fuga do motorista, e uma testemunha ocular declarou estar certa de que o carro envolvido no acidente era um táxi branco. Devido ao mau tempo no momento do incidente, que pode ter prejudicado a visibilidade, especialistas afirmam que a chance de a testemunha ter identificado corretamente o táxi é de 75%.
Para a situação apresentada têm-se todos os elementos necessários para calcular a probabilidade de a testemunha estar certa ao dizer que o táxi era branco
porque
para isso, é preciso conhecer apenas a probabilidade de o culpado estar dirigindo um táxi branco e a probabilidade de a testemunha afirmar que o táxi é branco dado que o culpado está realmente conduzindo um táxi branco.
Assinale a opção correta a respeito dessas asserções.
	
	
	
	As duas asserções são proposições falsas.
	
	
	As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda é uma justificativa correta da primeira.
	
	
	A primeira asserção é uma proposição verdadeira, e a segunda é uma proposição falsa.
	
	
	A primeira asserção é uma proposição falsa, e a segunda é uma proposição verdadeira.
	
	
	As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda não é uma justificativa correta da primeira.
	Data Resp.: 13/10/2022 13:18:20
		Explicação:
Inicialmente é preciso identificar os eventos envolvidos no problema proposto:
A = táxi amarelo
B = táxi branco
CA = culpado dirigindo um táxi amarelo
CB = culpado dirigindo um táxi branco
TA = testemunha viu um táxi amarelo
TB = testemunha viu um táxi branco
A probabilidade desejada, ou seja, de a testemunha estar certa ao dizer que o táxi era branco, pode ser representada por P(CB | TB). Para obter esse valor, aplica-se diretamente o Teorema de Bayes. No entanto, para isso, é necessário conhecer P(TB | CB), P(CB) e P(TB). O enunciado afirma que existe uma chance de 75% de a testemunha ter identificado corretamente o carro, o que corresponde ao valor de P(TB | CB). O enunciado afirma ainda que dos 100 táxis existentes na cidade, 10 são brancos. Portanto, a probabilidade de o culpado estar dirigindo um táxi branco, representada por P(CB), é de 0,1. Contudo, o enunciado não fornece informações suficientes para que se possa estimar a probabilidade de a testemunha ter visto um carro branco, ou seja, P(TB). Para isso, seria necessário, por exemplo, submeter a testemunha a um teste em que lhe fosse apresentada uma sequência aleatória de carros brancos e amarelos a fim de estimar P(TB). Assim, uma vez que não se tem todos os elementos necessários para o cálculo, a primeira asserção é falsa. A segunda asserção menciona apenas duas das três probabilidades necessárias para se efetuar o cálculo (P(CB) e P(TB | CB)) e, por isso, também está incorreta.
	
	
	 
		
	
		10.
		Considere uma região do Brasil em que se tenha o seguinte conhecimento a respeito do comportamento do tempo em uma determinada época do ano. Sabe-se que a probabilidade de chover é de 0,5 e que a probabilidade de o tempo estar nublado é de 0,8. Sabe-se ainda que a probabilidade de o tempo estar nublado quando chove é de 0,4. Diante disso, a probabilidade de chover quando o tempo está nublado é de:
	
	
	
	15%
	
	
	50%
	
	
	25%
	
	
	40%
	
	
	30%
	Data Resp.: 13/10/2022 13:22:43
		Explicação:
A solução desse problema envolve a aplicação direta do Teorema de Bayes. Antes disso, porém, é preciso identificar os eventos envolvidos na situação apresentada:
A = chuva
B = tempo nublado
Em seguida, identifica-se as probabilidades fornecidas:
P(A) = 0,5
P(B) = 0,8
P(B | A) = 0,4
Com isso, têm-se disponíveis todos os elementos necessários para calcular P(A | B) que corresponde à probabilidade de chover, dado que o tempo está nublado. Agora, basta aplicar a regra de Bayes:
	
		Disc.: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL   
	Aluno(a): POLIANI CARVALHO PINHEIRO SANTOS
	202001226133
	Acertos: 10,0 de 10,0
	13/10/2022
		1a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Em relação às definições sobre Inteligência Artificial, pode-se afirmar que:
I - A arte de criar máquinas que executem funções que exijam inteligência quando executada por pessoas.
II - O estudo de como fazer computadores realizarem coisas nas quais, no momento as pessoas são melhores.
III - O ramo da ciência da computação que está interessada em automatizar comportamento inteligente.
IV - O estudo e desenvolvimento específico para criação de máquinas para substituir os soldados nos confrontos proporcionados pela guerra.
Escolha a alternativa correta.
		
	
	Apenas o item I está correto.
	
	Apenas o item III está correto.
	
	Apenas os itens I e II estão corretos.
	
	Apenas os itens II e IV estão corretos.
	 
	Os itens I, II e III estão corretos.
	Respondido em 13/10/2022 13:31:16
	
	Explicação:
O termo Inteligência Artificial possui várias definições. Sendo assim, é possível confirmar que a IA é uma arte de criar máquinas que executam funções que exijam inteligência. Também é possível definir a Inteligência Artificial como um estudo de fazer os computadores realizarem coisas nas quais, no momento, as pessoas são melhores. E por último, também está correto que a IA é um ramo da ciência da computação que se encontra interessada em automatizar comportamento inteligente. Dessa forma, podemos concluir que as três afirmativas definem a Inteligência Artificial.
	
		2a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Sobre as aplicações de IA no setor de transporte, julgue as opções a seguir:
I - A Inteligência Artificial tem sido aplicada com frequência no sistema de transporte público das cidades.
II - Um exemplo de aplicação da IA no setor de transporte são os robôs aptos a oferecer informações a passageiros em estações.
III - O uso da IA no setor de transporte pode promover possíveis adaptações nos trajetos de usuários baseadas na análise das experiências coletadas.
IV - A Inteligência Artificial ainda está sendo avaliada em relação a sua aplicabilidade no sistema de transporte das cidades.
Assinale a opção correta:
		
	
	Apenas o item III está correto.
	
	Os itens II e IV estão corretos.
	
	Os itens I e III estão corretos.
	
	Apenas o item II está correto.
	 
	Apenas os itens I, II e III estão corretos.
	Respondido em 13/10/2022 13:32:31Explicação:
A Inteligência Artificial está presente em vários setores, e o setor de transporte não poderia ficar de fora. No setor de transporte público, como trens, metrôs e ônibus é possível ver a aplicação da IA no sistema de rota inteligente, assim, possibilitando adaptações baseadas na análise de dados coletados por experiência. Também já é realidade aplicações com IA nas estações de metrô e trem oferecendo ajuda aos passageiros, muitas vezes, utilizando linguagem de processamento natural.
	
		3a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Nos últimos anos, a Inteligência Artificial tem buscado evoluir sobre as teorias existentes, em vez de buscar soluções completamente novas. Em parte, isso se deve ao fato de hoje em dia possuirmos poder computacional e recursos suficientes para aplicar técnicas que antigamente eram impensáveis devido principalmente às restrições de hardware. Em relação à utilização da inteligência artificial atualmente, avalie as afirmações a seguir:
I - A biometria é uma das áreas mais beneficiadas com a inteligência artificial.
II - Os sistemas de diagnóstico médico auxiliado por computador foram praticamente abandonados, especialmente devido ao grau de incerteza dos diagnósticos fornecidos.
III - Graças aos recursos praticamente infinitos das grandes empresas.com, a Inteligência Artificial tem avançado muito nos últimos anos.
IV - Uma das aplicações da Inteligência Artificial que efetivamente utilizamos no dia a dia são as pesquisas na internet.
Assinale a alternativa que somente possui afirmações corretas:
		
	
	Os itens I, II e III estão corretos.
	
	Os itens I, II e IV estão corretos.
	 
	Os itens I, III e IV estão corretos.
	
	Os itens II, III e IV estão corretos.
	
	Os itens I, II, III e IV estão corretos.
	Respondido em 13/10/2022 13:34:18
	
	Explicação:
As aplicações de IA nos dias de hoje são possíveis devido à evolução do hardware. Quando a IA surgiu nos anos 1950, não foi possível implementá-la pois o hardware ainda estava surgindo também. Atualmente, entre as aplicações de IA que mais se tornam populares são os sistemas de diagnósticos médicos, pois a IAM, isto, é a inteligência artificial na medicina está evoluindo muito, principalmente após o surgimento do paradigma conexionista e também do método de deep learning, que são redes neurais complexas aplicadas em grandes volumes de dados.
	
		4a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	O paradigma conexionista, também conhecido por redes neurais artificiais, forma um paradigma de IA que tem inspiração no comportamento do cérebro, além de outras características. Assinale a alternativa representa uma característica desse paradigma:
I - Processam a informação de forma paralela e distribuída.
II - Generalizam conhecimento aprendido.
III - Lidam com conhecimento não simbolicamente representado.
IV - São algoritmos de otimização.
V - O conhecimento é aprendido por meio do estímulo e resposta.
		
	
	Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
	 
	Apenas as afirmativas I, II, III e V estão corretas.
	
	Apenas as afirmativas I, II e V estão corretas
	
	Apenas as afirmativas I, II e III estão corretas.
	
	Apenas as afirmativas I e V estão corretas.
	Respondido em 13/10/2022 13:26:43
	
	Explicação:
O paradigma conexionista se baseou em modelos matemáticos simples de neurônios e com eles constituiu uma rede neuronal com a capacidade de simular a memória associativa humana, acessando conteúdo e não endereços como nos computadores clássicos. Sendo assim, os algoritmos de redes neurais fazem parte do paradigma conexionista. Entre as opções, não representam uma característica desse paradigma os algoritmos de otimização, pois eles fazem parte do paradigma evolutivo, que compreende um conjunto de técnicas de busca e otimização inspiradas na evolução natural das espécies.
	
		5a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	As estratégias que podem ser aplicadas a um método de busca visam aumentar as chances de alcançar a solução alvo (ou solução meta) do problema de um modo mais eficiente. Nesse sentido, selecione a opção correta que trata sobre as estratégias de um método de busca no espaço de estados.
		
	
	Uma das vantagens de utilizar estratégias em um método de busca de estados é o determinismo das escolhas dos estados ao longo das iterações.
	 
	Uma estratégia não garante que a solução alvo será obtida da forma mais eficiente.
	
	A eficiência de um método é medida através das estratégias que são aplicadas.
	
	As estratégias mais eficientes que podem ser aplicadas a um método de busca no espaço de estados são Best First, Breadth First Search e Depth First Search.
	
	Quando uma estratégia é eficiente para um problema, pode-se afirmar que ela é ideal para resolver qualquer problema semelhante.
	Respondido em 13/10/2022 13:28:34
	
	Explicação:
Os métodos para explorar os espaços de estados, normalmente, são algoritmos heurísticos. Esses algoritmos são caracterizados por incorporar comportamentos que funcionam bem na prática, mas que não dão garantias a respeito da qualidade da solução. Portanto esses métodos não garantem que a solução é obtida da forma mais eficiente, apesar de que, normalmente, funcionam muito bem.
	
		6a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	A estratégia de alguns algoritmos para resolver problemas em espaços de estados é explorar a vizinhança de uma determinada solução com a garantia qualidade. Nesse sentido, selecione a opção correta que trata esta classe de problemas.
		
	 
	Técnicas de pesquisa local.
	
	Técnicas de pesquisa informadas.
	
	Técnicas de pesquisa desinformadas.
	
	Heurísticas.
	
	Algoritmo A*.
	Respondido em 13/10/2022 13:36:04
	
	Explicação:
Os algoritmos de busca global são muito importantes, pois garantem a solução ótima de um problema, quando ela existe. No entanto, para problemas práticos, obter a solução ótima global pode ser um processo muito custoso do ponto de vista computacional. Uma estratégia bastante utilizada é a dos algoritmos de busca local que exploram o entorno de uma determinada solução na tentativa de obter uma solução melhor que a atual, mas não garantem uma solução global.
	
		7a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Existem diversos algoritmos de busca cega. Nesse sentido, selecione a opção correta em que todos os métodos são do tipo busca cega.
		
	
	Busca A*, busca greedy e busca em grafo.
	 
	Busca em largura primeiro, busca em profundidade primeiro e pesquisa bidirecional.
	
	Busca em largura, custo uniforme e busca A*.
	
	Busca em profundidade primeiro, busca greedy e pesquisa bidirecional.
	
	Busca em grafo, busca em largura primeiro e pesquisa bidirecional.
	Respondido em 13/10/2022 13:38:37
	
	Explicação:
Os algoritmos de busca cega - também chamados de busca (ou de pesquisa) não informada - não contêm informações sobre seu domínio. A única coisa que esses algoritmos podem fazer é distinguir entre um estado não objetivo de um estado objetivo (estado alvo). É o caso dos algoritmos de busca em largura primeiro, busca em profundidade primeiro e de pesquisa bidirecional.
	
		8a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	É possível aplicar algoritmos de inteligência artificial em equipamentos que utilizam informações vagas com uma habilidade que simulam a intuição humana. Nesse sentido, selecione a opção correta sobre essa técnica de Inteligência Artificial.
		
	
	Lógica das sentenças.
	
	Lógica de segunda ordem.
	 
	Lógica fuzzy.
	
	Lógica booleana.
	
	Lógica de primeira ordem.
	Respondido em 13/10/2022 13:38:43
	
	Explicação:
A lógica booleana, ou lógica das sentenças, trata de valores lógicos binários. As lógicas de primeira e de segunda ordem não são adequadas para representação da incerteza. As redes neurais artificiais são úteis para resolver muitos problemas práticos. Essa capacidade está associada à característica de flexibilidade da rede que pode conter diversas camadas ocultas. Dessa forma, comportamentos nebulosos,representados pela lógica fuzzy, podem ser representados por uma rede neural.
	
		9a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Em relação à lógica proposicional, temos os seguintes argumentos:
Hipótese 1: p ^ s → q ^ r
Hipótese 2:  q ^ r → w ^ s
Conclusão:  p ^ s → w ^ s.
Escolha a opção correta sobre o nome desse argumento.
		
	
	Modus tollens.
	
	A tabela verdade possui 8 linhas.
	
	Simplificação conjuntiva.
	
	Modus ponens.
	 
	Silogismo hipotético.
	Respondido em 13/10/2022 13:41:45
	
	Explicação:
A tabela-verdade da sentença possui 32 linhas, pois temos 5 proposições de entrada que são: p, s, q, r e w. Devemos nos lembrar de que no Modus ponens, usamos uma premissa verdadeira para provar que a consequência da implicação é verdadeira. A resposta correta é aquela que demonstra que o silogismo hipotético tem a forma: a → b, b → c Ⱶ a → c. No caso da questão, basta fazer as substituições das proposições p ^ s por a,  q ^ r por b e w ^ s por c. No caso do Modus tollens, temos o formato p → q, ~q Ⱶ ~p. A simplificação conjuntiva só se aplica quando temos proposições de valores lógicos verdadeiros associadas a um operador lógico E.
	
		10a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Em relação às leis de aprendizado de máquina, selecione a opção correta que contém as leis que pertencem à mesma categoria.
		
	 
	Perceptron, Delta.
	
	Hebbian, Widrow-Hoff.
	
	Hebbian, Perceptron.
	
	Instar, Outstar.
	
	Instar, Positivismo.
	Respondido em 13/10/2022 13:41:12
	
	Explicação:
Entre os métodos de aprendizado de máquina estão os de aprendizado supervisionado, que se caracterizam por ser dado uma solução alvo no conjunto de treinamento, e os métodos de aprendizado não supervisionado, que não recebem uma solução alvo no conjunto de treinamento. Muitas regras de aprendizado de redes neurais se situam em uma dessas categorias. No caso dos itens da questão, apenas os métodos Perceptron e Delta estão na mesma categoria que é o de regras de aprendizado supervisionado.
	
	 ATENÇÃO
		1. Veja abaixo, todas as suas respostas gravadas no nosso banco de dados.
	2. Caso você queira voltar à prova clique no botão "Retornar à Avaliação".
	
	 1a Questão (Ref.: 202007290243)
	Julgue os itens que se seguem acerca de Inteligência Artificial.
I. Em Inteligência Artificial, pode-se adotar dois paradigmas de modelagem, o conexionista e o simbólico. Redes neurais e algoritmos genéticos estão mais associados ao primeiro, enquanto o uso de linguagens como Prolog e Lisp está relacionado ao segundo.
II. São exemplos de técnicas de inteligência computacional, os algoritmos genéticos e as redes neurais artificiais.
III. Inteligência Artificial é um conjunto de métodos e(ou) técnicas que procura desenvolver sistemas dotados de comportamento semelhante a certos aspectos do comportamento inteligente.
Assinale a alternativa correta.
		
	
	Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
	
	Apenas as afirmativas I e III estão corretas.
	
	Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
	
	Todas as afirmativas estão corretas.
	
	Todas as afirmativas estão incorretas.
	
	
	 2a Questão (Ref.: 202007290380)
	Nos primeiros anos de seu surgimento, a ciência conhecida como Inteligência Artificial causou controvérsia nos mais diversos campos, essencialmente pelo nome adotado para defini-la e por sua multidisciplinaridade característica, que tornou complexa a filiação em somente uma área do conhecimento. Com relação aos primeiros anos da Inteligência Artificial, assinale a alternativa correta:
		
	
	Nos últimos anos, a Inteligência Artificial vem buscando teorias e técnicas completamente novas, de forma a abandonar as descobertas feitas no passado.
	
	O Teste de Turing consistia em uma série de problemas que eram resolvidos pela máquina de Turing por meio de técnicas de Inteligência Artificial.
	
	Na década de 1980, os sistemas especialistas passaram a ser considerados viáveis para utilização no mercado empresarial.
	
	A deep learning é a mais nova tecnologia de Inteligência Artificial, porém, apenas no meio acadêmico é aplicada, nos negócios não tem aplicabilidade.
	
	Os primeiros anos da Inteligência Artificial foram repletos de insucessos, principalmente pela dificuldade de resolver operações aritméticas complexas.
	
	
	 3a Questão (Ref.: 202007288866)
	Muitos problemas reais podem ser modelados por meio de uma formulação matemática. Alguns desses problemas são considerados difíceis devido a fatores como dimensão e o modo como os dados estão relacionados entre si. Considerando que é possível enumerar as possíveis soluções que o problema pode assumir, selecione a opção correta sobre a forma de tratar esse problema.
		
	
	A abordagem correta é modelar o problema como um modelo de otimização linear e resolvê-lo pelo método Simplex que é reconhecidamente eficiente.
	
	Como os métodos baseados na busca em profundidade são os mais eficientes, essa deve ser a abordagem para o problema.
	
	Por meio de métodos de busca em espaço de estados, pois não conhecemos detalhes sobre o problema em si, além de que seu espaço é enumerável.
	
	A abordagem mais eficiente é por meio do método Best First.
	
	A busca em largura é a mais adequada para esse caso.
	
	
	 4a Questão (Ref.: 202007289187)
	Os métodos de busca em métodos de estados são bastante utilizados em inteligência artificial. Nesse sentido, selecione a opção correta sobre o que deve ser levado em consideração em uma abordagem por busca no espaço de estados.
		
	
	A função objetivo.
	
	Condições prévias.
	
	Pós-condições.
	
	Pré-condições e efeitos.
	
	Efeitos.
	
	
	 5a Questão (Ref.: 202007289688)
	Em relação à lógica proposicional, temos a seguinte sentença proposicional: ~p v ~s → q ^ r Ⱶ ( ~(p ^ s) → (q ^ r) ). Escolha a opção correta sobre a sentença.
		
	
	é uma contradição.
	
	É uma contingência.
	
	A tabela verdade possui 32 linhas.
	
	A tabela verdade possui 8 linhas.
	
	É uma tautologia.
	
	
	 6a Questão (Ref.: 202007289604)
	Em relação à lógica proposicional, temos a seguinte sentença proposicional: p → q ^ s ↔ r ^ ~q. Quantas linhas terá a tabela verdade dessa sentença?
		
	
	8
	
	32
	
	12
	
	16
	
	48
	
	
	 7a Questão (Ref.: 202007328019)
	Considere um robô inteligente desenvolvido para jogar futebol. Em relação a classificação do ambiente, marque a alternativa verdadeira:
		
	
	Os jogadores não fazem parte do ambiente do agente.
	
	O ambiente é multiagente.
	
	Não há necessidade de uma medida de performance do agente.
	
	O ambiente é discreto.
	
	O ambiente é estático.
	
	
	 8a Questão (Ref.: 202007327731)
	Assinale a afirmativa verdadeira a respeito do planejamento de agentes inteligentes em inteligência artificial:
 
		
	
	O planejador sempre assume que o sistema não muda enquanto elabora um plano para ser executado.
	
	O planejador sempre assume que suas ações são realizadas com perfeição pelo controlador.
	
	O planejador precisa do conhecimento completo do ambiente para executar um plano.
	
	O controlador é responsável por elaborar planos e executá-los.
	
	Uma função de transição de estados relaciona um determinado estado a outros estados ao executar uma determinada ação.
	
	
	 9a Questão (Ref.: 202007323444)
	Considere a seguinte situação:
Em uma caixa há 10 bolas, sendo 7 brancas e 3 azuis. Imagine que sejam efetuados 5 sorteios com reposição, ou seja, a bola sorteada é devolvida à caixa, e nesses 5 sorteios obteve-se como resultado sempre uma bola branca.
I- Para essa situação, no próximo sorteio, a probabilidade de se obter uma bola branca é de 0,7
porque
II- os sorteios são eventos independentes entre si e a ocorrência de um não tem qualquer influência sobre a ocorrência do outro.
Assinale a opção correta a respeito dessas asserções.
		
	
	As duas asserções são proposições falsas.
	
	A primeira asserção é uma proposição verdadeira, e a segunda é uma proposição falsa.As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda é uma justificativa correta da primeira.
	
	As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda não é uma justificativa correta da primeira.
	
	A primeira asserção é uma proposição falsa, e a segunda é uma proposição verdadeira.
	
	
	 10a Questão (Ref.: 202007323263)
	Um método de inferência probabilística bastante simples, é aquele que usa como base de conhecimento a distribuição de probabilidade conjunta total das variáveis aleatórias que descrevem o domínio de interesse.
Sobre esse método de inferência, analise as afirmações a seguir:
I - Permite estimar a probabilidade de ocorrência de qualquer evento relacionado ao domínio em análise.
II - Apesar da simplicidade, seu uso pode se tornar inviável em situações em que há muitas variáveis envolvidas.
III - A identificação de independências entre as variáveis aleatórias pode simplificar a construção da distribuição conjunta total.
Estão corretas apenas as afirmações:
		
	
	I, II e III
	
	II e III
	
	II
	
	I
	
	I e III