Simulado AV1 2022 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL– Simulado AV1
          Questão Acerto: 1,0  / 1,0
Assinale as afirmações a seguir com V para verdadeiro ou F para falso e depois marque a alternativa 
correta:
( ) Sistema especialista consiste em uma técnica de IA desenvolvida para resolver problemas em um 
determinado domínio, cujo conhecimento utilizado é obtido de pessoas que são especialistas naquele 
domínio.
( ) Dendral foi um sistema desenvolvido em 1965, contendo redes neurais artificiais para resolver 
problemas relacionados à química orgânica.
( ) A fase da implementação do sistema especialista é considerada a parte mais sensível no 
desenvolvimento de um SE, muitas vezes, o gargalo do processo.
V-F-V
V-V-V
  V-F-F
F-F-F
F-V-F
Respondido em 23/09/2022 18:57:27
Explicação:
A inteligência Artificial possui várias técnicas, entre elas, o sistema especialista, que consiste em uma 
técnica de IA desenvolvida para resolver problemas em um determinado domínio, cujo conhecimento 
utilizado é obtido de pessoas que são especialistas naquele domínio. O Dendral foi um sistema especialista
desenvolvido em 1965, contendo regras para resolver problemas relacionados à química orgânica. A fase 
de aquisição de conhecimento é considerada a parte mais sensível no desenvolvimento de um SE, muitas 
vezes o gargalo do processo.
          Questão Acerto: 1,0  / 1,0
Nos últimos anos, a Inteligência Artificial tem buscado evoluir sobre as teorias existentes, em vez de 
buscar soluções completamente novas. Em parte, isso se deve ao fato de hoje em dia possuirmos 
poder computacional e recursos suficientes para aplicar técnicas que antigamente eram impensáveis 
devido principalmente às restrições de hardware. Em relação à utilização da inteligência artificial 
atualmente, avalie as afirmações a seguir:
I - A biometria é uma das áreas mais beneficiadas com a inteligência artificial.
II - Os sistemas de diagnóstico médico auxiliado por computador foram praticamente abandonados, 
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especialmente devido ao grau de incerteza dos diagnósticos fornecidos.
III - Graças aos recursos praticamente infinitos das grandes empresas.com, a Inteligência Artificial tem 
avançado muito nos últimos anos.
IV - Uma das aplicações da Inteligência Artificial que efetivamente utilizamos no dia a dia são as 
pesquisas na internet.
Assinale a alternativa que somente possui afirmações corretas:
Os itens I, II e IV estão corretos.
  Os itens I, III e IV estão corretos.
Os itens I, II, III e IV estão corretos.
Os itens II, III e IV estão corretos.
Os itens I, II e III estão corretos.
Respondido em 23/09/2022 18:59:33
Explicação:
As aplicações de IA nos dias de hoje são possíveis devido à evolução do hardware. Quando a IA surgiu nos 
anos 1950, não foi possível implementá-la pois o hardware ainda estava surgindo também. Atualmente, 
entre as aplicações de IA que mais se tornam populares são os sistemas de diagnósticos médicos, pois a 
IAM, isto, é a inteligência artificial na medicina está evoluindo muito, principalmente após o surgimento do 
paradigma conexionista e também do método de deep learning, que são redes neurais complexas 
aplicadas em grandes volumes de dados.
          Questão Acerto: 1,0  / 1,0
De acordo com os paradigmas de Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo simbolista
é formado por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento.
é um modelo que aprende a partir dos dados.
não possui conhecimento representado explicitamente.
lida apenas com símbolos gráficos.
  lida com conhecimento explícito e representado simbolicamente.
Respondido em 23/09/2022 19:06:51
Explicação:
A Inteligência Artificial possui vários paradigmas. Um deles é o paradigma simbólico, que consiste em 
estruturas simbólicas que podem ser compreendidas por seres humanos. Dessa maneira, é correto afirmar 
que o modelo simbolista lida com conhecimento explícito, facilmente interpretado por humanos. Os 
resultados são descrições simbólicas das entidades dadas e devem ser compreensíveis como simples 
pedaços de informação e diretamente interpretáveis em linguagem natural.
          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
determinismo, especialização, reconhecimento de padrões, inteligência e dependência.
indeterminismo, expertise, reconhecimento de regras, proatividade e autonomia.
indeterminismo, especialização, reconhecimento de regras, aprendizagem e autonomia.
  determinismo, generalização, reconhecimento de padrões, criatividade e autonomia.
indeterminismo, generalização, reconhecimento de regras, criatividade e autonomia.
Respondido em 23/09/2022 19:12:55
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.
          Questão Acerto: 1,0  / 1,0
Em relação aos algoritmos genéticos, selecione a opção correta com as duas principais características 
deles.
Técnicas de cruzamento e mutação aleatória.
  Função de fitness e técnicas de cruzamento.
Indivíduos entre a população e mutação aleatória.
Mutação aleatória e função de condicionamento físico.
Busca direcionada e limitação de profundidade.
Respondido em 23/09/2022 19:12:57
Explicação:
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.
          Questão Acerto: 0,0  / 1,0
As estratégias que podem ser aplicadas a um método de busca visam aumentar as chances de 
alcançar a solução alvo (ou solução meta) do problema de um modo mais eficiente. Nesse sentido, 
selecione a opção correta que trata sobre as estratégias de um método de busca no espaço de 
estados.
  Uma estratégia não garante que a solução alvo será obtida da forma mais eficiente.
A eficiência de um método é medida através das estratégias que são aplicadas.
Quando uma estratégia é eficiente para um problema, pode-se afirmar que ela é ideal para 
resolver qualquer problema semelhante.
  Uma das vantagens de utilizar estratégias em um método de busca de estados é o determinismo das escolhas dos estados ao longo das iterações.
As estratégias mais eficientes que podem ser aplicadas a um método de busca no espaço 
de estados são Best First, Breadth First Search e Depth First Search.
Respondido em 23/09/2022 19:26:44
Explicação:
Os métodos para explorar os espaços de estados, normalmente, são algoritmos heurísticos. Esses 
algoritmos são caracterizados por incorporar comportamentos que funcionam bem na prática, mas que 
não dão garantias a respeito da qualidade da solução. Portanto esses métodos não garantem que a 
solução é obtida da forma mais eficiente, apesar de que, normalmente, funcionam muito bem.
          Questão Acerto: 0,0  / 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.
Devido ao não determinismo, não é possível medir seu desempenho.
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.Esses métodos podem não ser exatos. Além disso, eles são sensíveis ao modo como é feita o mapeamento entre condições, ações e estados.
  São métodos exatos e não dependem de como são implementados.
Respondido em 23/09/2022 19:25:22
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.
          Questão Acerto: 0,0  / 1,0
Em relação à lógica proposicional, temos os seguintes argumentos:
Hipótese 1: p ^ s → q ^ r
Hipótese 2:  q ^ r → w ^ s
Conclusão:  p ^ s → w ^ s.
Escolha a opção correta sobre o nome desse argumento.
Simplificação conjuntiva.
  Silogismo hipotético.
Modus tollens.
  Modus ponens.
A tabela verdade possui 8 linhas.
Respondido em 23/09/2022 19:20:19
Explicação:
A tabela-verdade da sentença possui 32 linhas, pois temos 5 proposições de entrada que são: p, s, q, r e w.
Devemos nos lembrar de que no Modus ponens, usamos uma premissa verdadeira para provar que a 
consequência da implicação é verdadeira. A resposta correta é aquela que demonstra que o silogismo 
hipotético tem a forma: a → b, b → c Ⱶ a → c. No caso da questão, basta fazer as substituições das 
proposições p ^ s por a,  q ^ r por b e w ^ s por c. No caso do Modus tollens, temos o formato p → q, ~q Ⱶ 
~p. A simplificação conjuntiva só se aplica quando temos proposições de valores lógicos verdadeiros 
associadas a um operador lógico E.
          Questão Acerto: 1,0  / 1,0
Um dos métodos mais conhecidos para treinamento de uma rede neural é o backpropagation. Em 
relação a esse método, selecione a opção correta sobre suas características.
É um método exato que, ao final do treinamento, garante que o modelo é capaz de 
generalizar classificações.
É um método sofisticado que atua especificamente sobre a camada intermediária para 
ajustar os pesos.
Trata-se de um método com baixa dependência dos ajustes dos parâmetros e dos dados de 
treinamento.
  É um método aplicado a redes neurais de múltiplas camadas.
Tem como principal característica o ajuste dos pesos durante o processamento da camada de
entrada para a camada de saída.
Respondido em 23/09/2022 19:23:05
Explicação:
O método backpropagation é um dos mais conhecidos algoritmos de treinamento, cujo objetivo é extrair 
características dos dados para generalizar classificações. Ele é aplicado para redes de múltiplas camadas.
          Questão Acerto: 0,0  / 1,0
Observe a frase: ''todos os quadros são azuis''. Em relação à lógica de primeira ordem, selecione a 
opção correta.
  A negação da frase é: ''existe pelo menos um quadro que não é azul''.
A negação da frase é: ''existe pelo um quadro branco''.
  A frase é equivalente a: ''para qualquer quadro existente, ele pode ser azul''.
A frase pode ser representada pela lógica sentencial, mas não pela lógica de primeira 
ordem.
A frase pode ser representada por três variáveis:''todos'', ''os quadros'' e ''são azuis''.
Respondido em 23/09/2022 19:24:07
Explicação:
Os quantificadores lógicos podem ser universais e existenciais. Os quantificadores universais são usados 
para generalizar proposições, como, por exemplo: ''qualquer quadro que exista é azul''. No caso do 
quantificador existencial, indica a existência de pelo menos uma situação em que a proposição é 
verdadeira, como, por exemplo: ''existe pelo menos uma casa azul''. A negação de uma proposição com 
quantificador universal é equivalente à existência de, pelo menos, uma exceção.