Av - Inteligência Artificial

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Disciplina: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL AV
Aluno: WAGNER 
Turma: 9001
 
 
Avaliação:
9,0
Nota Partic.: Nota SIA:
10,0 pts
 
 
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
 
 1. Ref.: 115202 Pontos: 1,00 / 1,00
Classifique os itens a seguir como (D) Dado, (I) Informação e (C) Conhecimento.
( ) Temperatura de hoje
( ) Previsão da temperatura para a semana
( ) Temperatura média no estado
A sequência correta está representada em: 
 
I, C, D
D, I, I
C, D, I
D, C, C
 D, C, I
 
 2. Ref.: 135724 Pontos: 1,00 / 1,00
Em relação aos métodos de busca com informação (busca heurística) e sem informação (busca desinformada),
aplicados a problemas em que todas as ações têm o mesmo custo, o grafo de busca tem fator de ramificação finito e
as ações não retornam a estados já visitados. (Escolha a alternativa CORRETA)
A segunda solução encontrada pela estratégia de busca em largura é a solução ótima.
A primeira solução encontrada pela estratégia de busca em profundidade é a solução ótima.
 As estratégias de busca com informação usam funções heurísticas, pois quando bem definidas, permitem
melhorar a eficiência da busca.
A estratégia de busca A* é eficiente porque expande apenas os nós que estão no caminho da solução.
A estratégia de busca gulosa é eficiente porque expande apenas os nós que estão no caminho da solução.
 
 3. Ref.: 115613 Pontos: 1,00 / 1,00
Representam partes componentes de um sistema especialista:Educational Performace Solution EPS ® - Alunos 
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javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 135724.');
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javascript:alert('Educational Performace Solution\n\nEPS: M%C3%B3dulo do Aluno\n\nAxiom Consultoria em Tecnologia da Informa%C3%A7%C3%A3o Ltda.')
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Não é possível a identificação das partes componentes de um sistema especialista.
 Motor de inferência - Base de conhecimento - Base de dados
Motor de inferência - Base de regras - Fatos
Motor de dedução - Base de conhecimento - Fatos 
Motor de dedução - Base de regras - Base de dados
 
 4. Ref.: 244809 Pontos: 1,00 / 1,00
As diferentes etapas do raciocínio Fuzzy são:
I. Transformação das variáveis do problema em valores fuzzy, ou fuzzificação
II. Aplicação dos operadores fuzzy
III. Aplicação da implicação 
IV. Combinação de todas as saídas fuzzy possíveis
V. Defuzzificação
Que correspondem a:
A. Aplicar os operadores fuzzy, AND e OR, conhecidos como operadores de relação.
 B. Obter um valor numérico dentro da faixa estipulada pela lógica fuzzy.
 C. Combinação de todas as saídas em um único conjunto fuzzy, algo semelhante ao processo de união e intersecção,
na teoria dos conjuntos abruptos. 
 D. Definir o peso no resultado e remodelar a função. 
 E. Determinação do grau de pertinência de cada conjunto (proposição) limitando o valor entre 0 e 1.
Qual é a associação CORRETA entre as diferentes etapas do raciocínio fuzzy?
 I (E), II (A) , III (D), IV (C), V (B)
I (A), II (B) , III (C), IV (D), V (E)
I (D), II (E) , III (C), IV (B), V (A)
I (E), II (B) , III (D), IV (C), V (A)
I (d), II (a) , III (c), IV (e), V (b)
 
 5. Ref.: 623509 Pontos: 1,00 / 1,00
Em relação a inferência fuzzy, pode-se afirmar que:
I- A inferência Fuzzy é uma relação lógica que obedece à mesma tabela verdade da Implicação Modus Ponens da
lógica proposicional tradicional (lógica crisp). 
II- Na lógica crisp, a regra é acionada somente se a premissa for verdadeira e na lógica fuzzy a regra é acionada
quando a premissa possui um grau de pertinência diferente de zero.
III- Para calcular a relação de implicação Takagi-Sugeno propõem utilizar o mínimo ou o produto dos graus de
pertinência.
Assinale a alternativa correta.
Apenas o item III está correto.
Apenas o item I está correto.
 Apenas os itens I e II estão corretos
Apenas os itens II e III estão corretos.
Apenas o item II está correto.
 
 6. Ref.: 136133 Pontos: 1,00 / 1,00
O operador genético que introduz e mantém a diversidade genética da população, alterando arbitrariamente um ou
mais componentes de uma estrutura escolhida é:
 Mutação
Crossover
Seleção
Criação
Adaptação Educational Performace Solution EPS ® - Alunos 
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javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 623509.');
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 136133.');
javascript:alert('Educational Performace Solution\n\nEPS: M%C3%B3dulo do Aluno\n\nAxiom Consultoria em Tecnologia da Informa%C3%A7%C3%A3o Ltda.')
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 7. Ref.: 136159 Pontos: 1,00 / 1,00
Considerando que um problema de Algoritmo Genético possui, em um determinado instante, uma população de quatro indivíduos de
4 bits (primeira coluna) cada com os seguintes valores de avaliação (segunda coluna):
0010 1
0101 4
0110 5
1011 10
 
Realizando uma mutação no último bit o último indivíduo, obteríamos o seguinte novo indivíduo:
1011
0100
0011
 1010
0111
 
 8. Ref.: 235212 Pontos: 0,00 / 1,00
Considerando as Redes Neurais Artificiais, relacione as colunas:
I- Algoritmo Backpropagation. 
II- Perceptron.
III- Redes Recorrentes.
IV- MLPs (Multi Layer Perceptrons).
V- Modelos Conexionistas.
A- Nome dado às redes neurais artificiais que possuem camadas ocultas.
B- Nome alternativo que envolve a teoria de redes neurais artificiais.
C- Técnica que implementa um declínio de gradiente no espaço de parâmetros, a fim de minimizar o erro de saída.
D- Redes neurais de alimentação direta com uma única camada.
E- Redes neurais artificiais com realimentação. 
Assinale a alternativa que contém a associação correta.
I-A, II-C, III-E, IV-D, V-B.
 I-C, II-D, III-E, IV-B, V-A.
 I-C, II-D, III-E, IV-A, V-B.
I-A, II-B, III-C, IV-D, V-E.
I-C, II-B, III-A, IV-D, V-E.
 
 9. Ref.: 153964 Pontos: 1,00 / 1,00
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, o que pode acarretar para
a qualidade da rede treinada, o treinamento além do ponto desejado? 
I - A rede esquece os padrões aprendidos 
II - Diminuição da capacidade de generalização da rede 
III - Apenas desperdício de tempo computacional 
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:
Somente os itens II e III estão corretos
Somente o item III está correto.
 Somente o item II está correto.
Somente os itens I e III estão corretos
Somente o item I está correto.
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javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 235212.');
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 153964.');
javascript:alert('Educational Performace Solution\n\nEPS: M%C3%B3dulo do Aluno\n\nAxiom Consultoria em Tecnologia da Informa%C3%A7%C3%A3o Ltda.')
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 10. Ref.: 229040 Pontos: 1,00 / 1,00
Comparando-se a atualização dos pesos dos neurônios entre modelos de redes neurais de aprendizado
supervisionado e não-supervisionado, verifique quais afirmativas são falsas ou verdadeiras:
( ) Não existem diferenças na atualização dos pesos entre uma rede perceptron multicamadas (MLP) e uma rede
competitiva.
( ) Em ambas abordagens de aprendizado, um número reduzido de pesos são atualizados a cada época.
( ) Na rede competitiva os neurônios competem entre si e apenas os pesos associados ao neurônio vencedor são
atualizados em uma iteração.
Assinale a alternativa correta que preenche os valores de cima para baixo:
V, V, F
F, V, V
F, V, F
 F, F, V
V, F, V
 
 
 
Educational Performace Solution EPS ® - Alunos 
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 229040.');
javascript:alert('Educational Performace Solution\n\nEPS: M%C3%B3dulo do Aluno\n\nAxiom Consultoria em Tecnologia da Informa%C3%A7%C3%A3o Ltda.')