INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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Disc.: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL   
Acertos: 6,0 de 10,0 23/03/2022
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 os itens I, II e III estão corretos.
Apenas o item II está correto.
Os itens I e III estão corretos.
Os itens II e IV estão corretos.
Apenas o item III está correto.
Respondido em 21/04/2022 10:51:48
Explicação:
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.
Acerto: 1,0  / 1,0
A introdução da Inteligência Artificial em nossas rotinas trouxe o termo casa inteligente. Sobre o assunto, julgue as opções.
As casas inteligentes são uma das tecnologias mais antigas da IA, com seu modelo projetado nos anos 1960.
As vantagens de uma casa inteligente são: segurança e personalização, porém, devido ao elevado custo, ainda não
saíram do papel, atualmente, são apenas projetos.
 As casas inteligentes têm o objetivo de oferecer diversos recursos de automação que prometem tornar a vida mais
tranquila.
Atualmente, as casas inteligentes são a realidade em uma grande maioria de cidades pelo mundo, principalmente no
Brasil.
Com a possibilidade de ajustar intensidade e potência e personalizar a usabilidade de aparelhos e eletrodomésticos,
devido à ausência de economia de energia, o preço que se paga pelos gadgets não é viável.
Respondido em 21/04/2022 10:54:07
 Questão1a
 Questão2a
https://simulado.estacio.br/alunos/inicio.asp
javascript:voltar();
Explicação:
A casa inteligente, também conhecida como casa conectada - do inglês, Connected Home - é uma casa que possui sistemas
avançados de automação para providenciar monitoramento e controle sobre as funções de toda a construção, como, por
exemplo, controles de temperatura, multimídia, portas e janelas. 
Acerto: 0,0  / 1,0
Em relação aos algoritmos genéticos, selecione a opção correta com as duas principais características deles.
Indivíduos entre a população e mutação aleatória.
 Função de fitness e técnicas de cruzamento.
 Busca direcionada e limitação de profundidade.
Mutação aleatória e função de condicionamento físico.
Técnicas de cruzamento e mutação aleatória.
Respondido em 21/04/2022 11:01:20
Explicação:
Os algoritmos genéticos simulam o comportamento da biologia genética, por meio da representação das soluções por vetores,
que são chamados de cromossomos, sendo que as posições dentro do vetor são chamadas de genes, um método de
cruzamento e uma função de condicionamento chamada de fitness, que é usada para medir a qualidade de uma solução.
Acerto: 0,0  / 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 desinformadas.
 Técnicas de pesquisa local.
Técnicas de pesquisa informadas.
 Heurísticas.
Algoritmo A*.
Respondido em 21/04/2022 11:07:37
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.
Acerto: 1,0  / 1,0
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 são modelos probabilísticos, então, não é possível fazer afirmações sobre sua taxa de
acerto.
 Não é trivial fazer uma correspondência entre as soluções fornecidas por uma rede neural e sua arquitetura.
Na prática, as redes neurais artificiais são muito complexas para resolver problemas reais.
 Questão3a
 Questão4a
 Questão5a
Devido à flexibilidade das redes neurais artificiais sempre é possível ajustar um modelo para que a taxa de acerto seja
alta.
As redes neurais artificiais extraem as características dos dados de treinamento tornando-se superespecializadas.
Respondido em 21/04/2022 11:12:03
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.
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.
Instar, Outstar.
Hebbian, Widrow-Hoff.
Instar, Positivismo.
 Perceptron, Delta.
Hebbian, Perceptron.
Respondido em 21/04/2022 10:45:20
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.
Acerto: 1,0  / 1,0
Ao se modificar o algoritmo em Prolog em Coloração de Mapas, disponível logo abaixo, para o mapa apresentado abaixo,
quantas soluções existem?
 
/*
* Variáveis: A,B,C,D,E,F
Domínio: {vermelho,verde,azul}
Restrições: A!=B, A!=C, B!=C, B!=D, C!=D, C!=E, C!=F, D!=E, E!=F
*/
 
/*
* Impomos as restrições: different(A,B) significa que a cor de A deve ser diferente da de B.
* */
 
coloring(A,B,C,D,E,F) :-
different(A,B),
 Questão6a
 Questão7a
different(A,C),
different(B,C),
different(B,D),
different(C,D),
different(C,E),
different(C,F),
different(D,E),
different(E,F).
 
/*
* Os fatos: vermelho é diferente de azul, que é diferente de verde , etc
* */
different(vermelho,azul).
different(azul,vermelho).
different(vermelho,verde).
different(verde,vermelho).
different(verde,azul).
different(azul,verde).
10
 6
12
36
24
Respondido em 21/04/2022 11:14:19
Explicação:
Bastava perceber que as novas condições do problema são: A!=B, A!=C, A!=D, B!=C, C!=D, C!=E,  D!=E, E!=C.  Com isso,
conseguimos forçar essas condições na regrade coloring(A,B,C,D,E), como mostrado no código logo abaixo. Logo, no total são
6 soluções.
Acerto: 0,0  / 1,0
Considere o pseudocódigo de implementação da Busca por Retrocesso, abaixo:
Selecione a afirmativa verdadeira:
No pior caso, esse algoritmo é de ordem O(n²).
No pior caso, esse algoritmo é de O(n).
 Para implementar a heurística que seleciona uma variável não atribuída, de modo a selecionar a variável mais restrita,
podemos modificar a função Domain(V).
 Para implementar a heurística que seleciona uma variável não atribuída, de modo a selecionar a variável mais restrita,
podemos modificar a função PickUnassignedVariable(V).
Para implementar a heurística que percorre os valores possíveis das Variáveis, na ordem cujo os valores restringem
menos seus vizinhos, podemos modificar a função PickUnassignedVariable(V).
Respondido em 21/04/2022 11:14:31
 Questão8a
Explicação:
Na implementação da busca por retrocesso, se o objetivo é selecionar a variável que não foi atribuída, porém a variável mais
restrita , teremos que mudar a função que tem por objetivo selecionar a variável em questão, e essa função é a
PickUnassugnedVariable().
Acerto: 0,0  / 1,0
Considere um conjunto nebuloso A definido em um universo de discurso X = [0, 100]. Sabendo que A é um conjunto
trapezoidal, cujos vértices são a = 10, b = 20, c = 60 e d = 90, qual o valor x X cujo grau de inclusão em A ( A(x)) é igual a 0,6?
 80
 72
15
65
18
Respondido em 21/04/2022 11:08:21
Explicação:
Acerto: 1,0  / 1,0
Considere uma base de conhecimento relacionada a problemas observados em pneus de carros. Esses problemas se
resumem a pneu furado e pneu vazio, que podem exigir o uso de um macaco para serem solucionados. A base de
conhecimento é representada pela distribuição conjunta total apresentada da tabela a seguir:
ϵ μ
 Questão9a
 Questão10a
A partir dessa distribuição, analise as afirmações a seguir:
I - P(PneuFurado = verdadeiro) = 0,187
II - P(PneuFurado = falso ^ Macaco = verdadeiro) = 0,979
III - P(PneuVazio = verdadeiro v PneuFurado = falso) = 0,940
IV - P(PneuFurado = verdadeiro | PneuVazio = verdadeiro) = 0,632
Estão corretas apenas as afirmações:
 I, III e IV
III e IV
I e III
Todas
I e II
Respondido em 21/04/2022 10:48:41
Explicação:
A seguir são apresentados os cálculos envolvidos em opção:
I - P(PneuFurado = verdadeiro) = 0,006 + 0,054 + 0,015 + 0,112 = 0,187
II - P(PneuFurado = falso ^ Macaco = verdadeiro) = 0,126 + 0,021 = 0,147
III - P(PneuVazio = verdadeiro v PneuFurado = falso) = 0,053 + 0,021 + 0,015 +
                                                                                                  0,112 + 0,613 + 0,126 = 0,940
IV - P(PneuFurado = verdadeiro | PneuVazio = verdadeiro) =
        (P(PneuFurado = verdadeiro ^ PneuVazio = verdadeiro) / P(PneuVazio = verdadeiro) =
        (0,015 + 0,112) / (0,053 + 0,021 + 0,015 + 0,112) = 0,127 / 0,201 = 0,632
Portanto, estão corretas as afirmações I, III e IV.
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