Apol Objetiva 2 Intêligencia Artificial Aplicada

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Apol Objetiva 2 – Inteligência Artificial Aplicada 
 
 
Q1 - Assinale as afirmações a seguir com “V” para verdadeiro ou “F” para falso e 
depois marque a alternativa correta: 
 
() Num sistema PROLOG, o componente de controle estabelece como a solução pode 
ser obtida. 
() Num sistema PROLOG, o componente lógico estabelece como a solução pode ser 
obtida. 
() Uma cláusula pode ser um fato, regra ou consulta. 
() “filho(X,Y) :- pai(Y,X). “ é um fato. 
() A programação procedural é o paradigma fundamental da programação em lógica. 
D) V-F-V-F-F 
Você acertou! 
Num sistema PROLOG, o componente de controle estabelece como a solução pode ser obtida. Num 
sistema PROLOG, o componente lógico corresponde à definição do que deve ser solucionado. Uma 
cláusula pode ser um fato, regra ou consulta.A cláusula “filho(X,Y) :- pai(Y,X). “ é uma regra.A 
programação declarativa é o paradigma fundamental da programação em lógic 
 
 
 
 
 
 
 
 
Q2 - Podemos conceituar uma rede neural artificial como um processador 
maciçamente e paralelamente distribuído constituído de unidades de processamento 
simples, que têm a propensão natural para armazenar conhecimento experimental e 
torná-lo disponível para o uso. São propriedades de uma rede neural artificial: 
C) Não-linearidade, mapeamento entrada-saída, adaptabilidade e resposta a 
evidências 
Você acertou! 
Pela não-linearidade, os neurônios podem ser lineares ou não-lineares, deste forma permitindo 
aproximações robustas de funções de mapeamento que tenham característica não-linear. 
Pelo mapeamento entrada-saída, a rede aprende a partir de exemplos, estabelecendo 
mapeamento entre os padrões apresentados na entrada com as saídas dadas pelos exemplos. 
Pela adaptabilidade, as redes neurais podem ser treinadas e armazenar o conhecimento nos pesos 
sinápticos, podendo adaptar-se caso o conjunto de amostras utilizado para o treinamento se 
modifique ao longo do tempo. E pela resposta a evidências uma rede neural pode perfazer uma 
tarefa de seleção de um padrão, mas também informar sobre o garu de confiança ou crença 
referente ao padrão escolhido. 
 
 
 
 
 
Q3 - Assinale com “V” ou “F” as alternativas a seguir e depois marque a alternativa 
correta: 
() Nem sempre o método da “força bruta” para calcular todas as rotas no problema de 
roteirização pode ser uma alternativa de abordagem. 
() Problemas do mundo real são aqueles problemas abstraídos do mundo real que 
tendem a ter uma descrição exata e concisa. 
() Uma solução ótima é aquela que apresenta o menor custo dentre todas as soluções 
possíveis. 
() Uma função sucessora pode gerar árvores de busca a partir do estado inicial de um 
certo problema. 
() Enquanto o puzzle de 24 peças (5x5) pode ser resolvido com facilidade, o de 8 
peças (3x3) ainda é bastante difícil de resolver de forma ótima. 
 
E) V-F-V-V-F 
Você acertou! 
Nem sempre o método da “força bruta” para calcular todas as rotas no problema de roteirização 
pode ser uma alternativa de abordagem. Miniproblemas são aqueles problemas abstraídos do 
mundo real que tendem a ter uma descrição exata e concisa. Uma solução ótima é aquela que 
apresenta o menor custo dentre todas as soluções possíveis. Uma função sucessor pode gerar 
árvores de busca a partir do estado inicial de um problema. Enquanto que o puzzle de 8 peças (3x3) 
pode ser resolvido com facilidade, o de 24 peças (5x5) ainda é bastante difícil de resolver de forma 
ótima. 
 
 
 
 
 
 
 
Q4 - Assinale as afirmações a seguir com “V” para verdadeiro ou “F” para falso e 
depois marque a alternativa correta: 
 
() A separabilidade linear de um perceptron simples permite constatar se o mesmo 
conseguirá dividir corretamente o espaço de classificação com uma reta. 
() O método de aprendizagem por correção de erros aumenta a força dos pesos 
positivamente correlacionados ou diminui daqueles negativamente correlacionados. 
() A função sigmoide é um tipo de função de transferência para RNA. 
() A taxa de aprendizagem permite que uma pequena parcela do erro de classificação 
seja propagada de volta no perceptron. 
() O problema do XOR só consegue ser classificado corretamente por um perceptron 
simples se colocarmos uma camada oculta. 
 
A) V-F-V-V-V 
 
Você acertou! 
A separabilidade linear de um perceptron simples permite constatar se o mesmo conseguirá dividir 
corretamente o espaço de classificação com uma reta. No método de aprendizagem por correção de 
erros a informação do erro é utilizada para modificar os pesos sinápticos. A função sigmoide é um 
tipo de função de transferência para RNA. A taxa de aprendizagem permite que uma pequena 
parcela do erro de classificação seja propagada de volta no perceptron. O problema do XOR só 
consegue ser classificado corretamente por um perceptron simples se colocarmos uma camada 
oculta. 
 
 
 
 
 
 
Q5 - A aplicação de uma RNA a um problema qualquer com uma grande quantidade 
de sinais de entrada exige que seja feita a normalização para padronizar o cálculo 
internamente à RNA. Considerando a normalização de um sinal de entrada para um 
neurônio relativo à que tenha o valor mínimo de 100 (zero), o sinal máximo de 10000 e 
um valor qualquer de entrada de 3450, o valor normalizado para esta entrada 
específica (com duas casas decimais) será de: 
 
C) 0,34 
Você acertou! 
Utiliza-se a fórmula para o cálculo da normalização de uma entrada de RNA: 
 
 
 
 
 
 
 
 
Q6 - Considerando uma busca em extensão para um problema que tenha expansão 
b=6 nós com a solução no nível d=4, podemos afirmar que o número de nós gerados 
será de: 
A) 9325 
Você acertou! 
Para a busca em extensão, devemos calcular o número de nós expandidos com N = 1 + b + b2 + b3 + 
b4 + ... + bd + (bd+1-b). Substituindo, temos N = 1 + 6 + 62 + 63 + 64 + (64+1-6) . Resolvendo as 
potências, temos N = 1 + 6 + 36 + 216 + 1296 + 7776 – 6 = 9325 nós. 
 
 
 
 
 
 
Q7 - Considere o sistema especialista descrito abaixo para o comportamento de um 
robô, com um sensor de distância equipado na frente e movido com rodas, 
monitorando o nível de tensão da bateria e o movimento (se está movendo-se à frente 
ou está parado). Uma variável guarda a velocidade do robô, que pode ser 5 cm/s ou 
10 cm/s. O robô pode se movimentar em um ambiente retangular com paredes. Este 
sistema é composto das seguintes regras: 
 I. SE distância < 10cm E estado = movendo à frente ENTÃO pare o movimento 
II. SE distância < 10cm E estado = parado ENTÃO dê gire aleatoriamente 
III. SE distância >= 10cm E estado = parado ENTÃO mova-se para frente 
IV. SE nível da bateria < 2 Volts ENTÃO velocidade = 5 cm/s 
V. SE nível da bateria >= 2 Volts ENTÃO velocidade = 10 cm/s 
 Supondo que o monitoramento dos sensores alimente os seguintes fatos ao sistema 
especialista: 
 Distância = 12cm. 
Estado parado. 
Nível da bateria = 2,5 Volts. 
Velocidade = 10 cm/s. 
Assinale a alternativa que contém quais as regras que serão executadas: 
 
D) III e V 
Você acertou! 
Como a distância é maior do que 10 cm e o estado é parado, a regra III será executada, com o robô 
fazendo agora o movimento à frente com a velocidade de 10 cm/s. Como o nível da bateria está em 
2.5 Volts, a regra V será executada, mantendo a variável de velocidade em 10 cm/s. 
 
 
 
 
 
Q8 - Na execução de um AG, considere os seguintes cromossomos: 
Cromossomo 1: 110001001 
Cromossomo 2: 101111101 
 Considerando o ponto de corte após o gene de número 5, como seriam os 
descendentes destes cromossomos em caso de crossover? 
 
B) 110001101 e 101111001 
Você acertou! 
O processo de crossover faz a operação ilustrada a seguir, invertendo a segunda parte do 
cromossomo após o gene de número “5”: 
 
 
 
 
 
Q9 - Assinale as afirmações sobre Algoritmos Genéticos (AG) a seguir com “V” para 
verdadeiro ou “F” para falso e depois marque a alternativa correta: 
 
() Um AG é considerado um algoritmo de busca em feixe estocástica, onde os estados 
sucessores são criadosa partir da combinação de dois (ou mais) estados “pais”. 
() AG usa estruturas de neurônios para executar a sua busca por um estado ótimo. 
() Um AG contém regras com premissas e consequentes para executar o seu 
algoritmo. 
() Os AG perfazem uma busca cega, sendo a única exigência o conhecimento da 
função objetivo de cada indivíduo. 
() Um AG procura uma solução dentro de um espaço para um problema de otimização. 
 
C)V-F-F-V-V 
Você acertou! 
Um AG é considerado um algoritmo de busca em feixe estocástica, onde os estados sucessores são 
criados a partir da combinação de dois (ou mais) estados “pais”. AG não usa estruturas de 
neurônios como as RNA para executar a sua busca por um estado ótimo. Também, um AG contém 
regras com premissas e consequentes para executar o seu algoritmo. Os AG perfazem uma busca 
cega, sendo a única exigência o conhecimento da função objetivo de cada indivíduo, procurando 
uma solução dentro de um espaço para um problema de otimização. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Q10 - No caso de um AG utilizar como alfabeto a numeração hexadecimal com 10 
genes, qual o cromossomo abaixo seria um exemplo de representação de um 
indivíduo: 
 
A) 11AF09921B 
Você acertou! 
pois é a única que possui genes na faixa de representação hexadecimal 
(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F).