Introdução à Inteligência Artificial

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03/05/2022 16:39 Avaliação Final (Objetiva) - Individual
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Prova Impressa
GABARITO | Avaliação Final (Objetiva) - Individual
(Cod.:745318)
Peso da Avaliação 3,00
Prova 45763169
Qtd. de Questões 11
Acertos/Erros 9/2
Nota 9,00
Deep Learning é o método que permite uma maior eficiência em como a AI vê ouve, interpreta e
escreve as coisas. A respeito disso, analise as sentenças a seguir:
I- Com o advento do Deep Learning (ou “aprendizado profundo”) é possível não só aprender com o
estímulo humano, mas o próprio algoritmo vai sendo treinado a analisar diversas camadas da
situação.
II- A AlphaGo AI do Google e o O Scanadu (ferramenta de medicina personalizada) são exemplos de
utilização do Deep Learning.
III- O Deep Learning ensina a fazer de tudo, desde criar o roteiro de um filme, compor uma canção,
aprender a jogar um jogo ou até ser um tradutor tão eficiente quanto um humano.
Assinale a alternativa CORRETA:
A Somente a sentença I está correta.
B As sentenças II e III estão corretas.
C As sentenças I e II estão corretas.
D As sentenças I e III estão corretas.
Uma classificação comum dos agentes computacionais é de acordo com suas propriedades. Por
exemplo, um agente é classificado como autônomo quando consegue tomar decisões para o
cumprimento de seu objetivo sem a interferência do usuário final, e confiável quando suas
informações são verídicas e suas ações em conformidade com o que foi predefinido. Nesse sentido,
associe os itens, utilizando o código a seguir:
I- Capacidade de mais de um agente agirem em conjunto buscando um objetivo comum.
 VOLTAR
A+
Alterar modo de visualização
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II- Capacidade de um agente completar a tarefa mesmo se alguma anomalia no sistema estiver
ocorrendo.
III- Habilidade dos agentes em alterar o fluxo de execução em decorrência de algum evento do
ambiente.
IV- Capacidade de negociar com ambiguidades.
( ) Cooperatividade.
( ) Degradação.
( ) Flexibilidade.
( ) Inteligência.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A II - I - III - IV.
B III - IV - II - I.
C I - III - IV - II.
D I - II - III - IV.
As RNAs têm sido amplamente utilizadas na tarefa de reconhecimento de padrões em diversas fontes
de dados. Com esse processo, procura-se apresentar à rede um conjunto de dados conhecidos de
modo que, através de um processo de treinamento, ela determine agrupamentos de dados com
características similares, os padrões, e seja capaz de reconhecê-los em uma nova entrada apresentada
à rede, de acordo com um dos padrões previamente fixados. 
Considerando aplicações práticas em relação às RNAs para melhorar seu desempenho, assinale a
alternativa INCORRETA:
A Desenhos de mapas.
B Reconhecimento de voz.
C Diagnóstico de pacientes para o auxílio à tomada de decisão.
D Reconhecimento facial através de imagens.
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Considere a seguinte assertiva: “A lei americana diz que é proibido vender armas a uma nação hostil.
Cuba possui alguns mísseis, e todos eles foram vendidos pelo Capitão West, que é americano”. Um
especialista humano utilizaria três componentes. Sobre eles, associe os itens, utilizando o código a
seguir:
I- Linguagem.
II- Conhecimento.
III- Inferência.
( ) Você é capaz de raciocinar usando esse conhecimento descrito em português.
( ) Você entende o que está escrito em português.
( ) Você sabe um pouco de geopolítica e armas.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A III - II - I.
B I - II - III.
C III - I - II.
D II - I - III.
Os algoritmos genéticos são uma classe de técnicas de computação evolucionária que foi proposta e
analisada por John Holland e seus colegas na Universidade de Michigan, por volta de 1975. 
Sobre os principais objetivos dessa pesquisa, assinale a alternativa CORRETA:
A Explorar o potencial para recombinar fragmentos bem-sucedidos de estratégias em novas
abordagens para se adaptar melhor aos problemas.
B Definir como a capacidade de um sistema pode se adaptar ao seu comportamento, de acordo
com os seus objetivos.
C
Encontrar uma solução desejada em meio a uma coleção de possíveis soluções que é tão comum
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C
quanto Ciência da Computação que chega a ter um termo próprio.
D
Abstrair e explicar rigorosamente os processos adaptativos dos sistemas naturais; produzir
software para sistemas artificiais que fosse capaz de reproduzir os mecanismos importantes dos
sistemas naturais.
As redes bayesianas foram criadas pelo reverendo Thomas Bayes, que viveu na Inglaterra no início
do século XVIII. Em resumo, a teoria afirma que eventos passados alteram a probabilidade de
ocorrência de eventos correlacionados no futuro. Essas redes permitem representar as dependências
entre variáveis e fornecer uma especificação concisa de qualquer distribuição de probabilidade
conjunta total. Sobre as principais aplicações para as quais as redes bayesianas vêm sendo utilizadas,
classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) Prevenção de acidentes de trânsito.
( ) Fabricação de softwares.
( ) Diagnóstico de doenças.
( ) Programação de redes.
( ) Análise de risco de crédito.
( ) Classificação de superfícies.
( ) Desenvolvimento de games.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - F - V - F - F - V.
B F - F - V - F - V - V - F.
C V - V - F - V - F - F - V.
D F - V - V - F - V - V - F.
Atualmente, as RNAs têm sido amplamente utilizadas na tarefa de reconhecimento de padrões em
diversas fontes de dados.
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Considerando aplicações práticas que utilizam os RNAs para melhorar seu desempenho, assinale a
alternativa INCORRETA:
A Reconhecimento de grafia (assinaturas e caligrafia).
B Reconhecimento facial.
C Reconhecimento matricial.
D Reconhecimento facial através de imagens.
O Teste de Turing ponderava sobre a possibilidade de uma máquina inteligente emular o
comportamento de um ser humano.
A esse respeito, assinale a alternativa INCORRETA:
A No teste, caso o interlocutor fosse ludibriado, dir-se-ia que a máquina deveria ter seu sistema
operacional reinstalado.
B Existem diversas objeções ao Teste de Turing, ou seja, argumentos para refutar a hipótese de que
o teste seria suficiente para determinar a inteligência de uma máquina.
C O interlocutor deveria descobrir qual das duas entidades seria a máquina através de um
interrogatório.
D Turing propunha colocar um interlocutor conversando com duas entidades distintas sem a
possibilidade de vê-las. Uma das entidades era uma pessoa, e a outra, uma máquina inteligente.
Um agente é um sistema de computador que está situado em algum ambiente e que é capaz de
executar ações autônomas de forma flexível nesse ambiente, a fim de satisfazer seus objetivos de
projeto. 
A capacidade de tomar ações para o cumprimento de determinado objetivo sem a interferência do
usuário final refere-se a qual propriedade dos agentes inteligentes?
A Autonomia.
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B Confiabilidade.
C Comunicabilidade.
D Aprendizagem.
Nos últimos anos, as Redes Neurais Artificiais (RNA) têm sido aplicadas com sucesso nas mais
diversas áreas. Sua utilização vem aumentando progressivamente. Pode-se destacar a etapa de
treinamento de uma rede neural artificial (RNA), que é uma das etapas mais delicadas de todo o
processo, visto que nela é feito o ajuste dos pesos e a calibragem da rede para que ela realize o
processamento conforme os requisitos do problema. Sobre o treinamento das RNAs, classifique V
para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: ( ) O ajuste dos pesos dos neurônios é feito quando
ocorre um erro em uma identificação de classe de saída. ( ) O treinamento de uma rede neural deve
ser feito de forma exaustiva, até que ela identifique a classe corretade saída em 100% dos casos. ( )
O bias é um artifício utilizado para resolver uma limitação das RNAs. ( ) A primeira iteração do
treinamento é a mais importante, pois é nela que se definem os pesos atribuídos às entradas. ( ) O
treinamento de uma RNA é feito através de iterações sucessivas, tomando-se o cuidado de verificar
se uma rede atingiu seu ponto ótimo e, neste caso, encerrar o treinamento. Assinale a alternativa que
apresenta a sequência CORRETA:
A F - F - V - V - F.
B V - V - V - V - F.
C V - V - F - F - F.
D V - F - V - F - V.
(ENADE, 2011) Sabendo que a principal tarefa de um sistema será de classificação em
domínios complexos, um gerente de projetos precisa decidir como vai incorporar essa capacidade em
um sistema computacional, a fim de torná-lo inteligente. Existem diversas técnicas de inteligência
computacional/artificial que possibilitam isso. Nesse contexto, a técnica de inteligência artificial mais
indicada para o gerente é:
A Árvores de decisão.
B ACO (do inglês, Ant-Colony Optimization).
C Redes neurais artificiais.
D Lógica nebulosa.
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