INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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1a 
 Questão 
Acerto: 0,0 / 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 I e II estão corretos. 
 
os itens I, II e III estão corretos. 
 
apenas o item III está correto. 
 os itens II e III estão corretos. 
Respondido em 12/09/2022 17:19:04 
 
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. 
 
 
2a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Em cada paradigma de Inteligência Artificial agrega-se um conjunto de possibilidades 
de aplicação devido aos seus níveis de 
 
 
indeterminismo, especialização, reconhecimento de regras, aprendizagem e 
autonomia. 
 determinismo, generalização, reconhecimento de padrões, criatividade e 
autonomia. 
 
determinismo, especialização, reconhecimento de padrões, inteligência e 
dependência. 
 
indeterminismo, expertise, reconhecimento de regras, proatividade e 
autonomia. 
 
indeterminismo, generalização, reconhecimento de regras, criatividade e 
autonomia. 
Respondido em 12/09/2022 17:25:20 
 
Explicação: 
A Inteligência Artificial pode ser dividida em paradigmas, como, por exemplo, o paradigma 
simbólico, o paradigma conexionista, o paradigma evolutivo, entre outros. Cada paradigma 
leva a um conjunto de possibilidades de aplicação devido aos seus níveis de determinismo, 
generalização, reconhecimento de padrões, criatividade e autonomia. Dessa forma, 
estamos classificando a IA em seus níveis, entendendo melhor tudo aquilo que cabe dentro 
da definição do que é Inteligência Artificial, e assim ficam mais compreensíveis suas 
potencialidades e seus usos. 
 
 
3a 
 Questão 
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 o item III está correto. 
 
Os itens II e IV estão corretos. 
 Apenas os itens I, II e III estão corretos. 
 
Os itens I e III estão corretos. 
 
Apenas o item II está correto. 
Respondido em 12/09/2022 17:26:04 
 
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. 
 
 
4a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
De acordo com os paradigmas de Inteligência Artificial, para que um problema possa 
ser representado como um grafo de estados é necessário 
 
 
todos os possíveis estados sejam conhecidos. 
 
conhecer o modo de como chegar à resposta. 
 
que o grafo seja unidimencionado, ou seja, todas as arestas sejam de mão 
única. 
 
haver uma definição precisa de como proceder a busca pelos estados de 
interesse. 
 que sejam definidos os estados inicial, final ou finais e as operações possíveis. 
Respondido em 12/09/2022 17:26:44 
 
Explicação: 
O conjunto de todos os estados acessíveis a partir de um estado inicial é chamado de 
espaço de estados. E o espaço de estados pode ser interpretado como um grafo em que os 
nós são estados e os arcos são ações. Sendo assim, para que um problema possa ser 
representado como um grafo de estados é necessário que sejam definidos os estados 
inicial, final ou finais, as operações possíveis e suas direções. 
 
 
5a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Os métodos de busca em espaço de estados fazem parte da Inteligência Artificial. Eles 
podem ser aplicados em áreas como robótica e jogos digitais, por exemplo. Nesse 
sentido, selecione a opção correta a respeito dos métodos de busca no espaço de 
estados. 
 
 Esses métodos podem não ser exatos. Além disso, eles são sensíveis ao modo 
como é feita o mapeamento entre condições, ações e estados. 
 
Devido ao não determinismo, não é possível medir seu desempenho. 
 
São métodos exatos e não dependem de como são implementados. 
 
A função de utilidade é uma forma de verificar se o método é útil para resolver 
problemas para os quais ele foi projetado. 
 
O seu desempenho é medido de forma exata, analisando apenas a estrutura 
do método. 
Respondido em 12/09/2022 17:27:54 
 
Explicação: 
Existem métodos exatos para resolver problemas de espaços de estados, no entanto, 
normalmente, esses algoritmos são lentos para produzir respostas. Ora, o tempo de 
resposta é fundamental em muitas aplicações, outra coisa a qualidade da resposta, em 
muitos casos precisa satisfazer algumas condições e não precisa ser, necessariamente, 
ótima. É por isso que métodos não exatos são utilizados na prática, apesar de serem 
sensíveis ao mapeamento entre condições, ações e estados. 
 
 
6a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
As estratégias aplicadas aos métodos de busca em espaço de estados devem ser feitas 
conforme características do problema. Por exemplo, suponha o seguinte caso: ''Um 
robô pode se locomover por meio de nós que são conectados entre si, de modo que ele 
possa visitar alguns lugares. Ele começa em um nó e depois vai visitar todos os nós 
conectados a esse nó e assim por diante''. Nesse sentido, selecione a opção correta a 
respeito dos métodos de busca no espaço de estados e de suas estratégias para o 
exemplo apresentado. 
 
 
O problema não informa quais as ações que o robô pode executar, portanto, o 
mais adequado é não aplicar nenhuma estratégia específica até que haja um 
maior detalhamento do problema. 
 
O problema não apresenta nenhuma característica que possa ser explorada, 
portanto, qualquer estratégia pode ser aplicada. 
 Trata-se de um exemplo em que a melhor estratégia é a busca em largura 
(Breadth First Search). 
 
Como a descrição do problema não destaca uma característica que possa ser 
usada como referência na escolha da melhor estratégia, deve-se aplicar a busca 
pelo melhor primeiro (Best First Search). 
 
A estratégia que deve ser aplicada é a de busca em profundidade (Depth First 
Search). 
Respondido em 12/09/2022 17:29:04 
 
Explicação: 
As estratégias de como um agente faz as suas escolhas são fundamentais, de modo a ter 
um tempo de resposta adequado para obter uma solução de qualidade aceitável. Entre 
essas estratégias, estão os algoritmos baseados em busca em largura que são 
caraterizados por explorarem soluções vizinhas. No caso do cenário descrito no exercício, 
não cabe a busca em profundidade,pois a busca ocorre nos nós vizinhos. 
 
 
7a 
 Questão 
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. 
 
 
Heurísticas. 
 
Algoritmo A*. 
 
Técnicas de pesquisa desinformadas. 
 Técnicas de pesquisa local. 
 
Técnicas de pesquisa informadas. 
Respondido em 12/09/2022 17:29:39 
 
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. 
 
 
8a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
É possível aplicar algoritmos de inteligência artificial em equipamentos que utilizam 
informações vagas com uma habilidade que simulam a intuição humana. Nesse sentido, 
selecione a opção correta sobre essa técnica de Inteligência Artificial. 
 
 
Lógica de primeira ordem. 
 
Lógica das sentenças. 
 Lógica fuzzy. 
 
Lógica booleana. 
 
Lógica de segunda ordem. 
Respondido em 12/09/2022 17:31:09 
 
Explicação: 
A lógica booleana, ou lógica das sentenças, trata de valores lógicos binários. As lógicas de 
primeira e de segunda ordem não são adequadas para representação da incerteza. As redes 
neurais artificiais são úteis para resolver muitos problemas práticos. Essa capacidade está 
associada à característica de flexibilidade da rede que pode conter diversas camadas 
ocultas. Dessa forma, comportamentos nebulosos, representados pela lógica fuzzy, podem 
ser representados por uma rede neural. 
 
 
9a 
 Questão 
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 aplicadas em contextos em que há limitação de dados. 
 
São capazes de desenvolver processos criativos sem a necessidade de base de 
conhecimento. 
 
São indicadas para substituir os profissionais em atividades complexas e 
eventuais. 
 Problemas linearmente separáveis estão entre as categorias que podem ser 
modelados por redes neurais. 
 
Devem ser aplicadas para demonstração de teoremas. 
Respondido em 12/09/2022 17:30:56 
 
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. 
 
 
10a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
A respeito do uso dos sistemas especialistas, selecione a opção correta sobre o uso de 
ferramentas para desenvolvimento de aplicações. 
 
 
Apresentar as lacunas sobre a base de conhecimento. 
 
Ter à disposição recursos que elaboram todas as etapas criativas do processo 
de desenvolvimento. 
 Uma das vantagens é ter à disposição frameworks que impõem uma estrutura 
de desenvolvimento. 
 
As ferramentas de desenvolvimento já fazem a validação de um modelo sem 
dependência do programador. 
 
Escrever programas que podem ser aplicados para um sistema operacional 
específico. 
Respondido em 12/09/2022 17:31:49 
 
Explicação: 
Programar um sistema especialista envolve diversos desafios, como a interface de interação 
do usuário com o sistema e o algoritmo que faz o processamento dos dados e a sugestão 
de recomendações. Portanto, é uma vantagem usar de frameworks que facilitem esse 
processo, pois é uma forma de guiar o programador. A criatividade de uma solução 
depende do desenvolvedor, as ferramentas apenas dão suporte para esse processo. A 
validação do modelo é dependente das escolhas que foram feitas no processo de 
desenvolvimento. Ficar limitado a um sistema operacional é desvantajoso. A base de 
conhecimento está relacionada às regras do negócio e não ao processo de 
desenvolvimento.