INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL AV

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24/05/2022 09:46 Estácio: Alunos
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Simulado AV
Teste seu conhecimento acumulado
Disc.: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
Aluno(a): EDUARDO CÉSAR MAIA MOREIRA OLIVEIRA 202003315371
Acertos: 5,0 de 10,0 05/05/2022
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 III está correto.
Os itens I e III estão corretos.
Apenas o item II está correto.
Os itens II e IV estão corretos.
Respondido em 05/05/2022 21:24:14
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.
Com a possibilidade de ajustar intensidade e potência e personalizar a usabilidade de aparelhos e
 Questão1
a
 Questão2
a
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javascript:voltar();
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eletrodomésticos, devido à ausência de economia de energia, o preço que se paga pelos gadgets não é
viável.
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.
As casas inteligentes são uma das tecnologias mais antigas da IA, com seu modelo projetado nos anos
1960.
Atualmente, as casas inteligentes são a realidade em uma grande maioria de cidades pelo mundo,
principalmente no Brasil.
Respondido em 05/05/2022 21:25:55
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
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.
Heurísticas.
 Técnicas de pesquisa local.
Técnicas de pesquisa desinformadas.
Algoritmo A*.
 Técnicas de pesquisa informadas.
Respondido em 05/05/2022 21:38:27
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
Em relação aos algoritmos genéticos, selecione a opção correta com as duas principais características deles.
Mutação aleatória e função de condicionamento físico.
 Função de fitness e técnicas de cruzamento.
Técnicas de cruzamento e mutação aleatória.
Busca direcionada e limitação de profundidade.
Indivíduos entre a população e mutação aleatória.
Respondido em 05/05/2022 21:27:25
Explicação:
 Questão3
a
 Questão4
a
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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
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.
 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.
As redes neurais artificiais são modelos probabilísticos, então, não é possível fazer afirmações sobre sua
taxa de acerto.
As redes neurais artificiais extraem as características dos dados de treinamento tornando-se
superespecializadas.
 Não é trivial fazer uma correspondência entre as soluções fornecidas por uma rede neural e sua
arquitetura.
Respondido em 05/05/2022 21:37:10
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, Perceptron.
Instar, Positivismo.
Hebbian, Widrow-Hoff.
 Perceptron, Delta.
Respondido em 05/05/2022 21:32:15
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.
 Questão5
a
 Questão6
a
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Acerto: 0,0 / 1,0
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,joao) retorna verdadeiro
 progenitor(X,jose) retorna maria e joao
masculino(jorge) retorna falso
progenitor(joao,maria) retorna verdadeiro
progenitor(X,maria) retorna verdadeiro
Respondido em 05/05/2022 21:36:56
Explicação:
A consultaprogenitor(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.
Acerto: 1,0 / 1,0
Considere o problema dos robôs autônomos do porto. Considere um dos estados do problema definido na figura a
seguir: 
state = {attached(p1,loc1), attached(p2,loc1), in(c1,p1), in(c3,p1), top(c3,p1), on(c3,c1), on(c1,pallet),
in(c2,p2), top(c2,p2), on(c2,pallet), belong(crane1,loc1),
 
 Questão7
a
 Questão8
a
24/05/2022 09:46 Estácio: Alunos
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empty(crane1),adjacent(loc1,loc2), adjacent(loc2, loc1), at(r1,loc2), occupied(loc2),
 
unloaded(r1)}
Considere a ação a = load(crane1,loc1,c3,r1). Assinale a afirmativa verdadeira:
Ação não é aplicável e somente o átomo belong(k,c) da pré-condição não é verdadeiro.
 Ação não é aplicável e os átomos holding(k,c) e at(r,l) da pré-condição não são verdadeiro.
Ação é aplicável no estado da figura.
Ação não é aplicável e somente o átomo holding(k,c) da pré-condição não é verdadeiro.
Ação não é aplicável e somente o átomo unload(r) da pré-condição não é verdadeiro.
Respondido em 05/05/2022 21:37:01
Explicação:
A ação não é aplicável, porque o guindaste deve estar segurando um container, e o robô tem que estar na
plataforma loc1. Ambas as condições devem ser satisfeitas, mas não são. Logo: Ação não é aplicável e os átomos
holding(k,c) e at(r,l) da pré-condição não são verdadeiros.
Acerto: 0,0 / 1,0
O raciocínio nebuloso se aplica a situações práticas em que algum grau de imprecisão nos resultados é tolerado.
Nesses casos, além de a imprecisão não comprometer os resultados, em geral as soluções são obtidas com mais
facilidade do que quando obtidas com métodos mais precisos. Contudo, há diversas situações práticas em que a
precisão é um requisito inegociável e, portanto, o raciocínio nebuloso não se aplica. Diante disso, analise as
situações a seguir:
I - Piloto automático capaz de manter uma distância segura entre o carro onde está implantado e o carro
imediatamente à sua frente em uma rodovia.
II - Braço robótico capaz de soldar as partes que compõem a lataria de um veículo em uma linha de montagem.
III - Impressora 3D capaz de imprimir peças para a indústria de equipamentos hospitalares.
São situações em que o raciocínio impreciso se aplica apenas:
I e III
 II e III
I, II e III
II
 I
Respondido em 05/05/2022 21:37:05
Explicação:
A situação apresentada no item I estabelece que o piloto automático deve manter uma distância segura em relação
ao veículo logo à frente e, nesse caso, fica claro que o termo "segura" sugere alguma imprecisão. Afinal, na prática,
não há a necessidade de que essa distância a ser respeitada seja um valor exato, ou seja, alguma imprecisão é
tolerada. Por outro lado, nos itens II e III são apresentadas situações práticas em que a precisão é um requisito
fundamental. No caso do robô soldador, a solda deve ser aplicada com exatidão nos mesmos pontos e, com isso,
não há margem de imprecisão. No caso da impressão 3D acontece o mesmo. Afinal, qualquer variação de formato,
por mais sutil que seja, e que esteja fora do padrão, pode invalidar aquela peça. Portanto, o raciocínio impreciso se
aplica apenas à situação I.
 Questão9
a
24/05/2022 09:46 Estácio: Alunos
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Acerto: 0,0 / 1,0
Uma das motivações que Lotfi Zadeh teve para a criação dos conjuntos nebulosos, que formam a base da Lógica
Nebulosa, foi a constatação de que a precisão por trás das técnicas tradicionais de modelagem de problemas de
controle tornava a solução desses problemas bastante complexa. Além disso, há vários desses problemas que, na
prática, admitem soluções com algum grau de imprecisão e, com isso, essas soluções poderiam ser obtidas com
mais facilidade se a modelagem levasse em consideração essa flexibilidade nos resultados. Isso fica claro no
Princípio da Incompatibilidade enunciado por Zadeh:
"À medida que a complexidade de um sistema aumenta, a nossa habilidade de fazer afirmações precisas e
significativas acerca deste sistema diminui, até que um limiar é atingido, além do qual precisão e significância se
tornam características mutuamente exclusivas." (Zadeh, 1973)
O princípio de Zadeh pode ser representado por meio de um gráfico que mostra o custo de obtenção de uma
solução e a sua utilidade (significância) à medida que a precisão aumenta. Diante disso, o gráfico a seguir que
melhor representa esse princípio é:
 
 
Respondido em 05/05/2022 21:37:06
Explicação:
 Questão10a
24/05/2022 09:46 Estácio: Alunos
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De acordo com o Princípio da Incompatibilidade, à medida que se busca mais precisão no resultado, aumenta
também o custo de obtenção dessa solução e a sua utilidade. No entanto, a partir de um determinado momento, a
busca por mais precisão implica em aumentar ainda mais o custo para obtê-la, ao passo que a utilidade dessa
solução deixa aumentar. Um exemplo prático que ilustra essa situação é um sistema de controle capaz de estacionar
um veículo em uma vaga de garagem. A busca por uma solução precisa, ou seja, que estacione o veículo em uma
posição exata na vaga, sem que haja nenhum desvio em relação à posição desejada, é extremamente difícil de se
obter e muito pouco significativa. Afinal, em termos práticos, se o veículo for posicionado alguns centímetros para
frente, para trás ou para os lados da posição desejada, isso não trará qualquer prejuízo à solução. Além disso, uma
solução que admita essa imprecisão pode ser obtida a um custo bem mais baixo.
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