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Universidade Federal da Paraíba - Campus IV Disciplina: Inteligência Artificial e Sistemas Especialistas Professor: Yuri Malheiros Exercício 1. Classifique os ambientes abaixo em totalmente observável ou parcialmente observável, determinístico ou estocástico, discreto ou contínuo e benigno ou contraditório. Explique o porquê de cada classificação. Lembre-se que algumas classificações podem variar de acordo com a sua explicação. a. Jogo de dama b. Robô que auxilia na limpeza da casa 2. Explique o ciclo de percepção-ação 3. Dada a árvore abaixo mostre a ordem em que ela é percorrida pelos algoritmos a. Busca em largura b. Busca em profundidade c. Busca de custo uniforme 4. Qual a principal vantagem da busca A*? Por que ela nem sempre pode ser usada? 5. Dada a rede bayesiana abaixo: onde, P = ter prova no outro dia C = estar chovendo S = sair de casa à noite A = acordar tarde e as tabelas de probabilidade: responda a. P(+A|+C) b. P(+A|+P) 6. O que diferencia a aprendizagem de máquina supervisionada da não supervisionada? 7. O que é o método de regressão linear? Quando ele deve ser usado? Cite um caso que esse método não é adequado. P p(P) +P 0,2 ¬P 0,8 C p(C) +C 0,1 ¬C 0,9 P C S P(S|P,C) +P +C +S 0,01 +P +C ¬S 0,99 +P ¬C +S 0,15 +P ¬C ¬S 0,85 ¬P +C +S 0,5 ¬P +C ¬S 0,5 ¬P ¬C +S 0,8 ¬P ¬C ¬S 0,2 S A P(A|S) +S +A 0,8 +S ¬A 0,2 ¬S +A 0,3 ¬S ¬A 0,7 8. Dado o espaço abaixo quais as classificações (quadrado ou triângulo) dos itens A, B e C se a. k=1 b. k=2 c. k=4