Inteligência Artificial_Simulado 1

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Acerto: 1,0 / 1,0
O paradigma conexionista, também conhecido por redes neurais artificiais, forma um paradigma de IA que tem
inspiração no comportamento do cérebro, além de outras características. Assinale a alternativa representa uma
característica desse paradigma:
I - Processam a informação de forma paralela e distribuída.
II - Generalizam conhecimento aprendido.
III - Lidam com conhecimento não simbolicamente representado.
IV - São algoritmos de otimização.
V - O conhecimento é aprendido por meio do estímulo e resposta.
Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
Apenas as afirmativas I e V estão corretas.
 Apenas as afirmativas I, II, III e V estão corretas.
Apenas as afirmativas I, II e III estão corretas.
Apenas as afirmativas I, II e V estão corretas
Respondido em 05/09/2022 20:35:55
 
 
Explicação:
O paradigma conexionista se baseou em modelos matemáticos simples de neurônios e com eles constituiu uma
rede neuronal com a capacidade de simular a memória associativa humana, acessando conteúdo e não endereços
como nos computadores clássicos. Sendo assim, os algoritmos de redes neurais fazem parte do paradigma
conexionista. Entre as opções, não representam uma característica desse paradigma os algoritmos de otimização,
pois eles fazem parte do paradigma evolutivo, que compreende um conjunto de técnicas de busca e otimização
inspiradas na evolução natural das espécies.
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Em relação à aplicação adequada das técnicas de Inteligência Artificial, avalie as afirmações a seguir.
I - Indução em árvore de decisão é utilizada para identificação de fraudes em cartões de crédito.
II - Redes neurais artificiais são utilizadas no desenvolvimento de sistemas de análise de risco em aplicações
financeiras.
III - Sistemas especialistas, baseados em regras, são utilizados na substituição do profissional especialista em
diagnóstico de falhas em hardware.
É correto o que se afirma em
apenas o item I está correto.
os itens II e III estão corretos.
 os itens I e II estão corretos.
apenas o item III está correto.
os itens I, II e III estão corretos.
Respondido em 05/09/2022 20:13:24
 
 
Explicação:
As duas primeiras afirmativas estão corretas, visto que as árvores de decisão podem ser utilizadas para a tarefa
de classificação em mineração de dados, e a identificação de padrões, como, por exemplo, as redes neurais
artificiais. As redes neurais artificiais podem ter sua utilização nos sistemas de análise de risco, com classificação
de risco em alto ou baixo. Os sistemas especialistas são utilizados para a simulação do comportamento de um
especialista e não sua substituição.
 
 Questão1a
 Questão2a
Acerto: 1,0 / 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.
Algoritmo A*.
 Técnicas de pesquisa local.
Heurísticas.
Técnicas de pesquisa desinformadas.
Técnicas de pesquisa informadas.
Respondido em 05/09/2022 20:34:46
 
 
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
Um dos problemas de otimização mais conhecidos é o do caixeiro viajante. Nesse problema, o caixeiro deve
visitar de modo eficiente um conjunto de cidades e voltar para o ponto inicial. Nesse sentido, selecione a opção
correta sobre as estratégias de busca.
 Esse problema é bastante complexo do ponto de vista computacional e, sob determinadas condições,
pode ser resolvido por um algoritmo de busca local.
O problema do caixeiro viajante é usado apenas como uma referência acadêmica sem aplicações
práticas.
Por se tratar de um problema bem documentado, ele pode ser resolvido eficientemente por métodos
determinísticos.
Devido às características complexas desse problema, não é possível resolvê-lo.
Esse problema não pode ser resolvido por uma busca local.
Respondido em 05/09/2022 20:14:01
 
 
Explicação:
O problema do caixeiro viajante é um exemplo clássico de problemas muito difíceis de serem resolvidos. Isso
ocorre pela natureza combinatória do problema em que existem muitas possibilidades que precisam ser testadas
para garantir a solução ótima. A utilização de algoritmos de busca local é uma estratégia muita adequada para
encontrar soluções viáveis que, na prática, são úteis.
 
Acerto: 1,0 / 1,0
As redes neurais são úteis para modelar e resolver diversas categorias de problemas. Nesse sentido, selecione a
opção correta a respeito das aplicações das redes neurais.
São capazes de desenvolver processos criativos sem a necessidade de base de conhecimento.
São aplicadas em contextos em que há limitação de dados.
 Problemas linearmente separáveis estão entre as categorias que podem ser modelados por redes
neurais.
Devem ser aplicadas para demonstração de teoremas.
 Questão3a
 Questão4a
 Questão5a
São indicadas para substituir os profissionais em atividades complexas e eventuais.
Respondido em 05/09/2022 20:37:54
 
 
Explicação:
As redes neurais são modelos computacionais que servem para dar suporte para os profissionais de atividades
complexas. As redes neurais extraem conhecimento de uma base de treinamento, portanto são limitadas ao
contexto de treinamento. As redes neurais artificiais podem ser aplicadas a diversas categorias de problemas,
entre elas, os de classificação. Em especial, quando os problemas de classificação são linearmente separáveis, ou
seja, aqueles que podem ser separados por linhas, trata-se de um exemplo clássico que pode ser resolvido por
modelos de redes neurais. As redes neurais devem ser aplicadas a situações para as quais foram treinadas. As
redes neurais são adequadas para tratar de problemas probabilísticos.
 
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.
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.
 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.
Respondido em 05/09/2022 20:39:06
 
 
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
A respeito dos métodos de planejamento vistos: planejamento progressivo, regressivo e o strips.Assinale a
alternativa verdadeira:
Planejamento progressivo é mais eficiente que o regressivo.
Strips sempre acha um plano de execução ao objetivo, se existir um plano.
 Strips implementa um tipo de busca regressiva.
Planejamento progressivo não requer uso de muita memória.
As buscas são de ordem linear em relação ao número de estados.
Respondido em 05/09/2022 20:40:10
 
 
Explicação:
Sobre os métodos de planejamento progressivo, regressivo e strips, é correto afirmar que os strips
implementam um tipo de busca regressiva, modificando-o, sendo assim a alternativa verdadeira corresponde ao
 Questão6a
 Questão7a
strips implementa um tipo de busca regressiva. Em relação ao planejamento progressivo, este requer muito uso
de memória, strips nem sempre acha o melhor plano ou um plano (mesmo que exista), não podemos afirmar que
planejamento progressivo é mais eficiente que regressivo e as buscas não são de ordem linear em relação ao
número de estados.
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Dado abaixo as suposições restritivas de um problema de planejamento clássico:
Suposição
Restritiva Descrição
A0 Sistema tem um número finito de estados
A1 Sistema é completamente observável.
A2 Sistema é determinístico.
A3 Sistema é estático
A4 O planejador só lida com metas restritivas que sãoexplícitas.
A5 Um plano é uma sequência linear finita de ações
A6
Ações e eventos não têm duração.
A transição de estado é instantânea.
A7
O planejador não se preocupa em qualquer mudança
que pode acontecer no ambiente, enquanto estiver
planejando
(offline planning)
Considere um robô que tem como objetivo explorar a superfície da lua. No desenvolvimento do robô, fazemos
diversas suposições:
O ambiente é estático
O ambiente só é observável em um raio de 2 metros de distância do robô
O robô demora na duração de suas ações, por ter muita cautela na exploração.
O ambiente é contínuo, ou seja, o número de estados do ambiente é infinito.
Marque a alternativa que caracteriza as relaxações que deverão ser feitas a respeito das restrições do
planejamento clássico:
Relaxar somente A0 e A6.
 Relaxar somente A0, A1 e A6.
Relaxar A1 somente.
Relaxar somente A6.
Relaxar somente A0 e A1.
Respondido em 05/09/2022 20:16:12
 
 
Explicação:
Como o ambiente é estático, não precisamos fazer nenhuma relaxação do planejamento clássico (que assume as
8 restrições). O sistema não é completamente observável, pelo fato de o robô só perceber 2 metros de distância,
logo precisamos relaxar a suposição restritiva que diz que o ambiente é observável A1. Como as ações demoram,
precisamos relaxar a suposição restritiva A6, por considerar que as ações têm duração. Como o ambiente é
contínuo, precisamos relaxar A0, que considera um ambiente com um número finito de estados, e não contínuo.
Sendo assim, precisamos relaxar A0, A1 e A6.
 
 Questão8a
9a
Acerto: 1,0 / 1,0
(MORETTIN, BUSSAB, 2002 - adaptado) Considere a tabela a seguir que mostra os dados referentes aos alunos
matriculados em quatro cursos de uma universidade em um certo ano:
Imagine que um estudante, escolhido ao acaso, esteja cursando Física. Qual a probabilidade de esse aluno ser
uma mulher?
24%
26%
35%
9%
 67%
Respondido em 05/09/2022 20:17:14
 
 
Explicação:
Para solucionar o problema apresentado, basta aplicar a definição de probabilidade condicional. A probabilidade
desejada é dada por:
 
Acerto: 1,0 / 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:
 
 Questão
 Questão10a
Respondido em 05/09/2022 20:42:28
 
 
Explicação:
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.