Simulado AV2 2022 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL– Simulado AV2
          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
os itens II e III estão corretos.
  os itens I, II e III estão corretos.
apenas o item I está correto.
  os itens I e II estão corretos.
apenas o item III está correto.
Respondido em 23/09/2022 19:30:26
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.
          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
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.
conhecer o modo de como chegar à resposta.
10a
que o grafo seja unidimencionado, ou seja, todas as arestas sejam de mão única.
todos os possíveis estados sejam conhecidos.
Respondido em 23/09/2022 19:30:50
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.
          Questão Acerto: 1,0  / 1,0
Em relação às definições sobre Inteligência Artificial, pode-se afirmar que:
I - A arte de criar máquinas que executem funções que exijam inteligência quando executada por 
pessoas.
II - O estudo de como fazer computadores realizarem coisas nas quais, no momento as pessoas são 
melhores.
III - O ramo da ciência da computação que está interessada em automatizar comportamento 
inteligente.
IV - O estudo e desenvolvimento específico para criação de máquinas para substituir os soldados nos 
confrontos proporcionados pela guerra.
Escolha a alternativa correta.
Apenas os itens I e II estão corretos.
Apenas os itens II e IV estão corretos.
Apenas o item III está correto.
  Os itens I, II e III estão corretos.
Apenas o item I está correto.
Respondido em 23/09/2022 19:32:27
Explicação:
O termo Inteligência Artificial possui várias definições. Sendo assim, é possível confirmar que a IA é uma 
arte de criar máquinas que executam funções que exijam inteligência. Também é possível definir a 
Inteligência Artificial como um estudo de fazer os computadores realizarem coisas nas quais, no momento, 
as pessoas são melhores. E por último, também está correto que a IA é um ramo da ciência da computação
que se encontra interessada em automatizar comportamento inteligente. Dessa forma, podemos concluir 
que as três afirmativas definem a Inteligência Artificial.
          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:
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.
Apenas o item III está correto.
Respondido em 23/09/2022 19:34:36
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.
          Questão Acerto: 1,0  / 1,0
A respeito dos métodos de busca local, selecione a opção correta.
Ainda que uma solução não exista no espaço de estados, o algoritmo de busca local é 
capaz de identificá-la.
Todos os algoritmos de busca local sempre são completos.
Não é possível criar um algoritmo ótimo de busca local.
  Os algoritmos de busca local são eficientes no uso da memória.
Um algoritmo de busca local sempre encontra a solução ótima de um problema, desde que 
ela exista.
Respondido em 23/09/2022 19:36:51
Explicação:
Os algoritmos de busca local são bastante utilizados para resolver problemas práticos devido à eficiência 
na exploração dos recursos computacionais, como memória, por exemplo, uma vez que o escopo das suas 
buscas fica restrito a uma determinada vizinhança, porém, não garantem encontrar a solução ótima do 
problema, caso ela exista. A solução pode ser ou não restrita a um subconjunto do espaço de estados. Um 
algoritmo é chamado de completo se ele encontra a solução ótima, desde que ela exista e os algoritmos de
busca local não podem garantir isso, pois o seu espaço de busca é limitado.
          Questão Acerto: 1,0  / 1,0
Qual método de pesquisa irá expandir o nó que está mais próximo do objetivo?
Busca A*.
Busca em Profundidade.
Busca pelo melhor primeiro (Best First Search).
  Busca gananciosa pelo melhor primeiro (Greedy best-first search).
Busca bidirecional.
Respondido em 23/09/2022 19:48:43
Explicação:
O algoritmo de busca gulosa primeiro é caracterizado por fazer escolhas que tenham o potencial de 
conduzir mais rapidamente à solução alvo. Por se tratar de uma heurística, o método não garante a 
escolha da solução ótima, mas, como os demais métodos heurísticos, funcionam bem na prática para 
determinados tipos de problema, como, por exemplo, para traçar rotas.
          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.
  Trata-se de um exemplo em que a melhor estratégia é a busca em largura (Breadth First Search).
A estratégia que deve ser aplicada é a de busca em profundidade (Depth 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).
O problema não apresenta nenhuma característica que possa ser explorada, portanto, 
qualquer estratégia pode ser aplicada.
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.
Respondido em 23/09/2022 19:38:40
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.
          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 fuzzy.
Lógica booleana.
Lógica das sentenças.
Lógica de primeira ordem.
Lógica de segunda ordem.
Respondido em 23/09/2022 19:39:40
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.
          Questão Acerto: 1,0  / 1,0
Observe a tabela verdade a seguir:
Escolha a opção correta que contém a proposição que satisfaz a tabela verdade.
  ~p ^ ~q
q → p
p v ~q
~p ^ q
p → q
Respondido em 23/09/2022 19:45:41
Explicação:
É necessário substituir os valores lógicos de entrada na tabela verdade na proposição ~p ^ ~q. O único 
caso que ela retorna verdade é quando o valor lógico da proposição p é F e o valor lógico da proposição q é
falso, pois os valores de entrada serão negados resultando na operação lógica V ^ V que resulta em V.
          Questão Acerto: 1,0  / 1,0
Em relação às leis de aprendizado de máquina, selecione a opção correta que contém as leis que 
pertencem à mesma categoria.
  Perceptron, Delta.
Hebbian, Widrow-Hoff.
Hebbian, Perceptron.
Instar, Outstar.
Instar, Positivismo.
Respondido em 23/09/2022 19:46:31
Explicação:
Entre os métodos de aprendizado de máquina estão os de aprendizado supervisionado, que se 
caracterizam por ser dado uma solução alvo no conjunto de treinamento, e os métodos de aprendizado 
não supervisionado, que não recebem uma solução alvo no conjunto de treinamento. Muitas regras de 
aprendizado de redes neurais se situam em uma dessas categorias. No caso dos itens da questão, apenas 
os métodos Perceptron e Delta estão na mesma categoria que é o de regras de aprendizado 
supervisionado.