exercicio - 1

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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