Inteligência Artificial

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1a Questão (Ref.: 201613235661)
	Selecione a opção que apresenta a busca que é implementada com uma estrutura do tipo fila: primeiro a entrar, primeiro a sair.
		
	
	Busca em grafo.
	
	Busca em profundidade.
	
	Pesquisa bidirecional.
	
	Busca greedy.
	
	Busca em largura.
	
	
	 2a Questão (Ref.: 201613235907)
	Os métodos de busca em espaço de estados podem ser aplicados em diversas situações. Por exemplo, ''pode-se programar um robô para aspirar as salas de um ambiente sempre que estiverem sujas. As salas possuem sensores que, quando acionados, o robô vai até elas e, em seguida, vai aspirá-las''. Em relação ao exemplo dado, selecione a opção correta sobre os métodos de busca no espaço de estados.
		
	
	É um exemplo de um agente reativo simples.
	
	Trata-se de um caso típico de um agente baseado em utilidades.
	
	É um agente baseado em modelo.
	
	Trata-se de um agente baseado em objetivo.
	
	É um exemplo de agente baseado em multiobjetivos.
	
	
	 3a Questão (Ref.: 201613274805) - ERRADA
	Considere um robô inteligente desenvolvido para jogar futebol. Em relação a classificação do ambiente, marque a alternativa verdadeira:
		
	
	Não há necessidade de uma medida de performance do agente.
	
	Os jogadores não fazem parte do ambiente do agente.
	
	O ambiente é estático.
	
	O ambiente é multiagente.
	
	O ambiente é discreto.
	
	
	 4a Questão (Ref.: 201613274517)
	Assinale a afirmativa verdadeira a respeito do planejamento de agentes inteligentes em inteligência artificial:
 
		
	
	O planejador precisa do conhecimento completo do ambiente para executar um plano.
	
	Uma função de transição de estados relaciona um determinado estado a outros estados ao executar uma determinada ação.
	
	O planejador sempre assume que o sistema não muda enquanto elabora um plano para ser executado.
	
	O planejador sempre assume que suas ações são realizadas com perfeição pelo controlador.
	
	O controlador é responsável por elaborar planos e executá-los.
	
	
	 5a Questão (Ref.: 201613237312)
	Em relação à aplicação dos métodos de Inteligência Artificial, avalie as informações a seguir:
I - Indução em árvore de decisão é utilizada para identificação de fraudes em cartões de crédito.
II - Redes neurais artificias são utilizadas no desenvolvimento de sistemas de análise de risco em aplicações financeiras.
III - Sistemas especialistas baseados em regras são utilizados no desenvolvimento de sistemas de diagnóstico de falhas em hardware.
IV - Algoritmos genéticos são utilizados basicamente para monitorar a evolução humana.
É correto o que se afirma em
		
	
	os itens I, II e III estão corretos.
	
	os itens I, II e IV estão corretos.
	
	apenas o item III está correto.
	
	apenas o item IV está correto.
	
	os itens II e III estão corretos.
	
	
	 6a Questão (Ref.: 201613237168)
	Em relação aos assistentes pessoais virtuais, pode-se afirmar que:
I - A criação de assistentes pessoais virtuais é uma das aplicações de IA mais utilizadas.
II - Os assistentes pessoais virtuais auxiliam nas tarefas básicas como definir alarmes, lembrar compromissos, ligar para outros números, informar a previsão do tempo, entre outras funcionalidades.
III - Em 1962, a IBM apresentou Shoebox, o aparelho era do tamanho de uma caixa de sapatos, e além de reconhecer algumas palavras, também conseguia executar funções matemáticas.
IV - Os assistentes pessoais estão cada vez mais em desuso, devido à evolução da tecnologia de robôs domésticos.
Assinale a opção correta:
		
	
	Apenas o item IV está correto.
	
	Apenas os itens I, II e IV estão corretos.
	
	Apenas o item II está correto
	
	Apenas os itens I e II estão corretos.
	
	Apenas os itens I, II e III estão corretos.
	
	
	 7a Questão (Ref.: 201613236121)
	Ano: 2018 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-MG Prova: CESPE - 2018 - TCE-MG - Analista de Controle Externo - Ciência da Computação
Uma determinada empresa, ao realizar um programa de aceleração, selecionou fintechs que já trabalham na análise de fraudes em sistemas de cartão de crédito. Uma das premissas adotadas para a seleção foi a de que a fintech tivesse experiência em redes multi layer perceptrons. Nesse contexto, perceptron é
		
	
	o método-padrão em redes neurais artificiais para cálculo da contribuição de erro de cada neurônio após processamento de um lote de dados.
	
	composto por duas redes simétricas que têm quatro ou cinco camadas rasas que representam a metade da codificação (encoder) da rede.
	
	um poderoso conjunto de algoritmos de redes neurais artificiais especialmente úteis para o processamento de dados sequenciais.
	
	um algoritmo simples dedicado a efetuar uma análise binária para identificar se determinada transação é fraude ou não fraude.
	
	constituído por redes neurais artificiais profundas que podem ser usadas para classificar transações e agrupá-las por similaridade.
	
	
	 8a Questão (Ref.: 201613236120)
	Em relação às redes neurais, selecione a opção correta.
		
	
	A determinação dos pesos também depende dos dados de treinamento.
	
	A escolha de uma arquitetura de uma rede não depende do contexto da aplicação.
	
	Uma rede neural sempre representa um processo linear.
	
	Não é possível medir a acurácia de uma rede neural.
	
	A quantidade de iterações para o treinamento de uma rede neural não pode ser limitada.
	
	
	 9a Questão (Ref.: 201613270050)
	De um modo geral, uma rede bayesiana é uma forma de expressar graficamente as relações de dependência entre variáveis em um determinado domínio em que há a presença de incertezas. Imagine um subconjunto de 5 disciplinas de um curso de graduação para as quais tem-se o conhecimento a seguir:
1 - as disciplinas A e E não exigem conhecimentos prévios de outras disciplinas;
2 - o bom desempenho na disciplina A é importante para se alcançar um bom desempenho nas disciplinas B e C;
3 - bons conhecimentos sobre a disciplina C são importantes para que se compreenda o conteúdo relacionado à disciplina B;
2 - para o bom desempenho nas disciplinas D é fundamental ter bons conhecimentos sobre as disciplinas E e B.
A rede bayesiana que melhor representa a situação descrita é:
		
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	 10a Questão (Ref.: 201613270049)
	Um método de inferência probabilística bastante simples, é aquele que usa como base de conhecimento a distribuição de probabilidade conjunta total das variáveis aleatórias que descrevem o domínio de interesse.
Sobre esse método de inferência, analise as afirmações a seguir:
I - Permite estimar a probabilidade de ocorrência de qualquer evento relacionado ao domínio em análise.
II - Apesar da simplicidade, seu uso pode se tornar inviável em situações em que há muitas variáveis envolvidas.
III - A identificação de independências entre as variáveis aleatórias pode simplificar a construção da distribuição conjunta total.
Estão corretas apenas as afirmações:
		
	
	I
	
	II e III
	
	I e III
	
	I, II e III
	
	II