Teste de Conhecimento_inteligencia artificial

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Teste de Conhecimento
	 avalie sua aprendizagem
		
		
	INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	
		Lupa
	 
	Calc.
	
	
	 
	 
	 
	
	ARA0085_202009005081_TEMAS
	
	
	
		Aluno: BRUNO SERGIO DE ANDRADE BARBOSA
	Matr.: 202009005081
	Disc.: INTELIGÊNCIA ART 
	2022.1 (G) / EX
		Prezado (a) Aluno(a),
Você fará agora seu TESTE DE CONHECIMENTO! Lembre-se que este exercício é opcional, mas não valerá ponto para sua avaliação. O mesmo será composto de questões de múltipla escolha.
Após responde cada questão, você terá acesso ao gabarito comentado e/ou à explicação da mesma. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado na sua AV e AVS.
	02706PLANEJAMENTO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	 
		
	
		1.
		Considere o seguinte código em Prolog:
 
progenitor(maria, jose).
progenitor(joao, jose).
progenitor(joao, ana).
progenitor(jose, julia).
progenitor(jose, iris).
progenitor(iris, jorge).
 
masculino(joao).
masculino(jose).
masculino(jorge).
feminino(maria).
feminino(julia).
feminino(ana).
feminino(iris).
 
Marque a alternativa verdadeira a respeito do retorno da consulta:
	
	
	
	masculino(jorge) retorna falso
	
	
	progenitor(X,jose) retorna maria e joao
	
	
	progenitor(X,joao) retorna verdadeiro
	
	
	progenitor(X,maria) retorna verdadeiro
	
	
	progenitor(joao,maria) retorna verdadeiro
	Data Resp.: 06/06/2022 21:24:38
		Explicação:
A consulta progenitor(X,jose) irá buscar nos fatos quais valores de X tornam a consulta verdadeira. Dos fatos abaixo:
- progenitor(maria, jose).
- progenitor(joao, jose).
Concluímos que progenitor(X,jose) retorna X = maria ou X= joao.
	
	
	 
		
	
		2.
		Considere o problema de satisfação com restrições, a seguir, que consiste em colorir o mapa da figura, utilizando três cores somente, de modo que países vizinhos não possuam a mesma cor. Utilizando a heurística MRV, ou seja, selecionaremos primeiro as variáveis que possuem a menor quantidade possível de valores para atribuir, e em caso de empate usar outra heurística de escolher primeiro a variável com o maior número de restrições com outras variáveis (a variável de maior grau de restrições), e supondo que começamos o preenchimento do país B de Azul, quais seriam os próximos países a serem preenchidos, em ordem:
	
	
	
	E, D
	
	
	C, D
	
	
	A, C
	
	
	A, D
	
	
	C, A
	Data Resp.: 06/06/2022 21:24:53
		Explicação:
O próximo país seria C, já que os países A e C são os países com valores mais restritos empatados (MRV) e pelo critério de desempate, C ganha por ter grau de restrição 4, fazendo fronteira com A,B,D,E. Em seguida, o próximo seria A, por possuir duas restrições de valores (cor de B e cor de C), e por isso, seria o próximo escolhido pela Heurística MRV. Assim, a correta são os países C, A
	
	
	02492FUNDAMENTOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	 
		
	
		3.
		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:
	
	
	
	Apenas o item III está correto.
	
	
	Os itens II e IV estão corretos.
	
	
	Os itens I e III estão corretos.
	
	
	Apenas o item II está correto.
	
	
	Apenas os itens I, II e III estão corretos.
	Data Resp.: 06/06/2022 21:25:00
		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.
	
	
	 
		
	
		4.
		A introdução da Inteligência Artificial em nossas rotinas trouxe o termo casa inteligente. Sobre o assunto, julgue as opções.
	
	
	
	As vantagens de uma casa inteligente são: segurança e personalização, porém, devido ao elevado custo, ainda não saíram do papel, atualmente, são apenas projetos.
	
	
	Atualmente, as casas inteligentes são a realidade em uma grande maioria de cidades pelo mundo, principalmente no Brasil.
	
	
	Com a possibilidade de ajustar intensidade e potência e personalizar a usabilidade de aparelhos e eletrodomésticos, devido à ausência de economia de energia, o preço que se paga pelos gadgets não é viável.
	
	
	As casas inteligentes são uma das tecnologias mais antigas da IA, com seu modelo projetado nos anos 1960.
	
	
	As casas inteligentes têm o objetivo de oferecer diversos recursos de automação que prometem tornar a vida mais tranquila.
	Data Resp.: 06/06/2022 21:25:08
		Explicação:
A casa inteligente, também conhecida como casa conectada - do inglês, Connected Home - é uma casa que possui sistemas avançados de automação para providenciar monitoramento e controle sobre as funções de toda a construção, como, por exemplo, controles de temperatura, multimídia, portas e janelas. 
	
	
	02811TÉCNICAS DE BUSCA PARA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	 
		
	
		5.
		A estratégia de alguns algoritmos para resolver problemas em espaços de estados é explorar a vizinhança de uma determinada solução com a garantia qualidade. Nesse sentido, selecione a opção correta que trata esta classe de problemas.
	
	
	
	Heurísticas.
	
	
	Técnicas de pesquisa desinformadas.
	
	
	Algoritmo A*.
	
	
	Técnicas de pesquisa local.
	
	
	Técnicas de pesquisa informadas.
	Data Resp.: 06/06/2022 21:25:17
		Explicação:
Os algoritmos de busca global são muito importantes, pois garantem a solução ótima de um problema, quando ela existe. No entanto, para problemas práticos, obter a solução ótima global pode ser um processo muito custoso do ponto de vista computacional. Uma estratégia bastante utilizada é a dos algoritmos de busca local que exploram o entorno de uma determinada solução na tentativa de obter uma solução melhor que a atual, mas não garantem uma solução global.
	
	
	 
		
	
		6.
		Em relação aos algoritmos genéticos, selecione a opção correta com as duas principais características deles.
	
	
	
	Busca direcionada e limitação de profundidade.
	
	
	Indivíduos entre a população e mutação aleatória.
	
	
	Função de fitness e técnicas de cruzamento.
	
	
	Mutação aleatória e função de condicionamento físico.
	
	
	Técnicas de cruzamento e mutação aleatória.
	Data Resp.: 06/06/2022 21:25:20
		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.
	
	
	02775REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTO, RACIOCÍNIO AUTOMÁTICO E APRENDIZADO
	 
		
	
		7.
		As redes neurais artificiais possuem a vantagem de poderem ser aplicadas a muitas situações práticas. Uma dessas aplicações são os problemas de classificação, mas também possuem algumas limitações. Em relação às desvantagens das redes neurais artificiais, selecione a opção correta.
	
	
	
	Devido à flexibilidade das redes neurais artificiais sempre é possível ajustar um modelo para que a taxa de acerto seja alta.
	
	
	As redes neurais artificiais extraem as características dos dados de treinamento tornando-se superespecializadas.
	
	
	Não é trivial fazeruma correspondência entre as soluções fornecidas por uma rede neural e sua arquitetura.
	
	
	As redes neurais artificiais são modelos probabilísticos, então, não é possível fazer afirmações sobre sua taxa de acerto.
	
	
	Na prática, as redes neurais artificiais são muito complexas para resolver problemas reais.
	Data Resp.: 06/06/2022 21:25:28
		Explicação:
O ideal é que a rede neural tenha a capacidade de generalizar seu comportamento. A taxa de acerto está relacionada a diversos fatores desde a base de treinamento até a arquitetura do modelo, portanto não se trata apenas de ajustes. As redes neurais artificiais são modelos probabilísticos e sua taxa de acerto pode ser medida através de testes de validação. Existem diversos fatores que podem influenciar o aprendizado do modelo, mas já existem muitos estudos que ajudam a ajustar esses parâmetros. Uma das desvantagens das redes neurais é explicar as soluções a partir da estrutura do modelo. Medir a taxa de acertos está relacionado aos testes de validação da rede e não à arquitetura dela. As redes neurais são aplicadas para resolver diversos problemas práticos.
	
	
	 
		
	
		8.
		Em relação às leis de aprendizado de máquina, selecione a opção correta que contém as leis que pertencem à mesma categoria.
	
	
	
	Hebbian, Perceptron.
	
	
	Perceptron, Delta.
	
	
	Instar, Outstar.
	
	
	Hebbian, Widrow-Hoff.
	
	
	Instar, Positivismo.
	Data Resp.: 06/06/2022 21:25:45
		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.
	
	
	02764RACIOCÍNIO AUTOMÁTICO EM SITUAÇÕES DE INCERTEZA E IMPRECISÃO
	 
		
	
		9.
		O raciocínio nebuloso se aplica a situações práticas em que algum grau de imprecisão nos resultados é tolerado. Nesses casos, além de a imprecisão não comprometer os resultados, em geral as soluções são obtidas com mais facilidade do que quando obtidas com métodos mais precisos. Contudo, há diversas situações práticas em que a precisão é um requisito inegociável e, portanto, o raciocínio nebuloso não se aplica. Diante disso, analise as situações a seguir:
I - Piloto automático capaz de manter uma distância segura entre o carro onde está implantado e o carro imediatamente à sua frente em uma rodovia.
II - Braço robótico capaz de soldar as partes que compõem a lataria de um veículo em uma linha de montagem.
III - Impressora 3D capaz de imprimir peças para a indústria de equipamentos hospitalares.
São situações em que o raciocínio impreciso se aplica apenas:
	
	
	
	I
	
	
	I e III
	
	
	I, II e III
	
	
	II
	
	
	II e III
	Data Resp.: 06/06/2022 21:28:16
		Explicação:
A situação apresentada no item I estabelece que o piloto automático deve manter uma distância segura em relação ao veículo logo à frente e, nesse caso, fica claro que o termo "segura" sugere alguma imprecisão. Afinal, na prática, não há a necessidade de que essa distância a ser respeitada seja um valor exato, ou seja, alguma imprecisão é tolerada. Por outro lado, nos itens II e III são apresentadas situações práticas em que a precisão é um requisito fundamental. No caso do robô soldador, a solda deve ser aplicada com exatidão nos mesmos pontos e, com isso, não há margem de imprecisão. No caso da impressão 3D acontece o mesmo. Afinal, qualquer variação de formato, por mais sutil que seja, e que esteja fora do padrão, pode invalidar aquela peça. Portanto, o raciocínio impreciso se aplica apenas à situação I.
	
	
	 
		
	
		10.
		Uma das motivações que Lotfi Zadeh teve para a criação dos conjuntos nebulosos, que formam a base da Lógica Nebulosa, foi a constatação de que a precisão por trás das técnicas tradicionais de modelagem de problemas de controle tornava a solução desses problemas bastante complexa. Além disso, há vários desses problemas que, na prática, admitem soluções com algum grau de imprecisão e, com isso, essas soluções poderiam ser obtidas com mais facilidade se a modelagem levasse em consideração essa flexibilidade nos resultados. Isso fica claro no Princípio da Incompatibilidade enunciado por Zadeh:
"À medida que a complexidade de um sistema aumenta, a nossa habilidade de fazer afirmações precisas e significativas acerca deste sistema diminui, até que um limiar é atingido, além do qual precisão e significância se tornam características mutuamente exclusivas." (Zadeh, 1973)
O princípio de Zadeh pode ser representado por meio de um gráfico que mostra o custo de obtenção de uma solução e a sua utilidade (significância) à medida que a precisão aumenta. Diante disso, o gráfico a seguir que melhor representa esse princípio é:
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	Data Resp.: 06/06/2022 21:28:20
		Explicação:
De acordo com o Princípio da Incompatibilidade, à medida que se busca mais precisão no resultado, aumenta também o custo de obtenção dessa solução e a sua utilidade. No entanto, a partir de um determinado momento, a busca por mais precisão implica em aumentar ainda mais o custo para obtê-la, ao passo que a utilidade dessa solução deixa aumentar. Um exemplo prático que ilustra essa situação é um sistema de controle capaz de estacionar um veículo em uma vaga de garagem. A busca por uma solução precisa, ou seja, que estacione o veículo em uma posição exata na vaga, sem que haja nenhum desvio em relação à posição desejada, é extremamente difícil de se obter e muito pouco significativa. Afinal, em termos práticos, se o veículo for posicionado alguns centímetros para frente, para trás ou para os lados da posição desejada, isso não trará qualquer prejuízo à solução. Além disso, uma solução que admita essa imprecisão pode ser obtida a um custo bem mais baixo.
	
	
	 
	 
	Não Respondida
	 
	 
	 Não Gravada
	 
	 
	Gravada
	
Exercício inciado em 06/06/2022 21:22:39.