Inteligencia Artificial Modulo 4

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QUESTAO 1 DE 5 ATIVIDADE DE MULTIPLA ESCOLHA
Raciocínio baseado em casos (RBC) é uma metodologia recente de resolução de problemas cuja origem é o trabalho desenvolvido por Schank e Abelson em 1977. Seu desenvolvimento foi estimulado pelo desejo de entender como as pessoas recuperam informações e que comumentemente resolvem problemas lembrando como solucionaram problemas similares no passado.
 Com base nas informações acima e nos seus conhecimentos adquiridos em aula, julgue os itens a seguir:
 I. O processo característico de RBC consiste em: identificar a situação atual, buscar a experiência mais semelhante na memória e aplicar o conhecimento desta experiência passada na situação atual.
 II. Um caso é uma abstração de uma experiência. O exemplo mais simples de um caso é uma experiência descrita através de atributos devidamente valorados.
 III.   A etapa de extração de conhecimento não é necessária no desenvolvimento de um RBC.
 IV. Nos sistemas RBC a aprendizagem (atualização do conhecimento) pode ser feita automaticamente, na medida em que as experiências são utilizadas, assim o sistema pode crescer e incrementar sua robustez e eficiência.
 Estão corretos apenas os itens:
II, III e IV.
I, II e IV.
I, e II.
I, II e III.
I, III e IV.
 
QUESTAO 2 DE 5  ATIVIDADE DE MULTIPLA ESCOLHA
O diagrama ilustrado ao lado tem por objetivo representar:
1º A estrutura de um sistema baseado em Redes Neurais Artificiais.
2º As formas de aplicação de um Sistema Especialista.
3º A arquitetura das formas de acesso de banco de dados de Sistemas Especialistas.
4º A arquitetura geral de um Sistema Especialista.
5º As interações entre as diferentes formas de representação do conhecimento
QUESTAO 3 DE 5  ATIVIDADE DE MULTIPLA ESCOLHA
Os sistemas desenvolvidos com o uso de técnicas de Inteligência Artificial (IA) apresentam características que os diferenciam dos sistemas de computação convencional. Julgue os itens abaixo e assinale a alternativa que contém apenas os itens corretos acerca dos sistemas de IA:
 I. Usam metáforas de sistemas naturais (neurônio, evolução, memória, sociedade, língua, etc.)
 II. Embutem os dados (relativos ao conhecimento armazenado) e mecanismos de controle no mesmo código procedimental.
 III. Dispensam o conhecimento do especialista humano
 IV. Sempre requerem representação do conhecimento
 V. Separam conhecimento declarativo e mecanismos de controle.
I, II e III.
I, II, III e IV.
II e IV.
I e III.
I, IV e V.
QUESTAO 4 DE 5  ATIVIDADE DE MULTIPLA ESCOLHA
Julgue os itens a seguir:
 I A função heurística utiliza conhecimento específico do problema na escolha do próximo nó a ser expandido, ela estima o custo do caminho do nó atual até o nó objetivo.
 II Uma heurística é admissível se nunca superestima o custo para alcançar o objetivo.
 III A primeira solução encontrada pela estratégia de Busca em Profundidade é a solução ótima.
 IV A Busca em Largura e busca A* são exemplos de algoritmos de busca heurística que encontram a solução ótima.
 V Um algoritmo de busca é completo se encontra a solução se ela existir e é ótimo se encontra a solução de menor custo.
 Estão corretos apenas os itens:
I, III e V.
I, III, IV e V.
II, II e IV.
I, II e V.
I, II, III e IV
QUESTAO 5 DE 5  ATIVIDADE DE MULTIPLA ESCOLHA
Algoritmos de Busca são técnicas de Inteligência Artificial aplicadas aos problemas de alta e média complexidade teórica, estes muitas vezes não são resolvidos com técnicas de programação convencionais, principalmente problemas de natureza puramente numérica.
 A “complexidade" de um problema está diretamente relacionada ao tamanho do seu "Espaço de Busca ou Espaço de Estados".
 Avaliar o desempenho de uma técnica de busca pode ser complicado.  Mas o que devemos ter como propósitos gerais quando temos que avaliar uma técnica de busca?
1º A velocidade com que a técnica de busca encontra a solução e a qualidade da solução encontrada na busca.
2º A natureza das heurísticas envolvidas no processo da busca, juntamente com o algoritmo admissível.
3º se sempre teremos solução ótima com baixa intensidade de memória. 
4º se o algoritmo de busca propõe soluções implementáveis.
5º A qualidade da solução encontrada e se houve pouco consumo de memória.
 
 
QUESTA
O 1
 
DE 5
 
ATIVIDADE DE MULTIPLA ESCOLHA
 
Raciocínio baseado em casos (RBC) é uma metodologia recente de resolução de problemas cuja origem 
é o trabalho desenvolvido por Schank
 
e Abelson em 1977. Seu desenvolvimento foi estimulado pelo 
desejo de entender como as pessoas recuperam informações e que comumentemente resolvem 
problemas lembrando como solucionaram problemas similares no passado.
 
 
Com base nas informações acima e nos s
eus conhecimentos adquiridos em aula, julgue os itens a 
seguir:
 
 
I. O processo característico de RBC consiste em: identificar a situação atual, buscar a experiência mais 
semelhante na memória e aplicar o conhecimento desta experiência passada na situação a
tual.
 
 
II. Um caso é uma abstração de uma experiência. O exemplo mais simples de um caso é uma 
experiência descrita através de atributos devidamente valorados.
 
 
III.
 
 
A etapa de extração de conhecimento não é necessária no desenvolvimento de um RBC.
 
 
IV. 
Nos sistemas RBC a aprendizagem (atualização do conhecimento) pode ser feita automaticamente, 
na medida em que as experiências são utilizadas, assim o sistema pode crescer e incrementar sua 
robustez e eficiência.
 
 
Estão corretos apenas os itens:
 
II, III e 
IV.
 
I, II e IV.
 
I, e II.
 
I, II e III.
 
I, III e IV.
 
 
QUESTAO 1 DE 5 ATIVIDADE DE MULTIPLA ESCOLHA 
Raciocínio baseado em casos (RBC) é uma metodologia recente de resolução de problemas cuja origem 
é o trabalho desenvolvido por Schank e Abelson em 1977. Seu desenvolvimento foi estimulado pelo 
desejo de entender como as pessoas recuperam informações e que comumentemente resolvem 
problemas lembrando como solucionaram problemas similares no passado. 
 Com base nas informações acima e nos seus conhecimentos adquiridos em aula, julgue os itens a 
seguir: 
 I. O processo característico de RBC consiste em: identificar a situação atual, buscar a experiência mais 
semelhante na memória e aplicar o conhecimento desta experiência passada na situação atual. 
 II. Um caso é uma abstração de uma experiência. O exemplo mais simples de um caso é uma 
experiência descrita através de atributos devidamente valorados. 
 III. A etapa de extração de conhecimento não é necessária no desenvolvimento de um RBC. 
 IV. Nos sistemas RBC a aprendizagem (atualização do conhecimento) pode ser feita automaticamente, 
na medida em que as experiências são utilizadas, assim o sistema pode crescer e incrementar sua 
robustez e eficiência. 
 Estão corretos apenas os itens: 
II, III e IV. 
I, II e IV. 
I, e II. 
I, II e III. 
I, III e IV.