Simulado - Inteligência Artificial

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10/10/2022 09:28 Estácio: Alunos
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Acerto: 1,0 / 1,0
De acordo com os paradigmas de Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo simbolista
não possui conhecimento representado explicitamente.
lida apenas com símbolos gráficos.
é um modelo que aprende a partir dos dados.
é formado por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento.
 lida com conhecimento explícito e representado simbolicamente.
Respondido em 10/10/2022 09:15:32
 
 
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.
 
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
que o grafo seja unidimencionado, ou seja, todas as arestas sejam de mão única.
todos os possíveis estados sejam conhecidos.
conhecer o modo de como chegar à resposta.
 que sejam definidos os estados inicial, final ou finais e as operações possíveis.
haver uma definição precisa de como proceder a busca pelos estados de interesse.
Respondido em 10/10/2022 09:16:49
 
 
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.
 
Acerto: 1,0 / 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 I e II estão corretos.
os itens II e III estão corretos.
apenas o item III está correto.
os itens I, II e III estão corretos.
apenas o item I está correto.
 Questão1a
 Questão2a
 Questão3a
10/10/2022 09:28 Estácio: Alunos
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Respondido em 10/10/2022 09:17:10
 
 
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.
 
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-V-V
V-F-V
F-V-F
 V-F-F
F-F-F
Respondido em 10/10/2022 09:18:34
 
 
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.
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Qual método de pesquisa irá expandir o nó que está mais próximo do objetivo?
Busca em Profundidade.
Busca bidirecional.
Busca pelo melhor primeiro (Best First Search).
Busca A*.
 Busca gananciosa pelo melhor primeiro (Greedy best-first search).
Respondido em 10/10/2022 09:19:34
 
 
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.
 
 Questão4a
 Questão5a
10/10/2022 09:28 Estácio: Alunos
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Acerto: 1,0 / 1,0
Existem diversos algoritmos de busca cega. Nesse sentido, selecione a opção correta em que todos os métodos
são do tipo busca cega.
Busca em grafo, busca em largura primeiro e pesquisa bidirecional.
Busca em profundidade primeiro, busca greedy e pesquisa bidirecional.
 Busca em largura primeiro, busca em profundidade primeiro e pesquisa bidirecional.
Busca A*, busca greedy e busca em grafo.
Busca em largura, custo uniforme e busca A*.
Respondido em 10/10/2022 09:20:00
 
 
Explicação:
Os algoritmos de busca cega - também chamados de busca (ou de pesquisa) não informada - não contêm
informações sobre seu domínio. A única coisa que esses algoritmos podem fazer é distinguir entre um estado não
objetivo de um estado objetivo (estado alvo). É o caso dos algoritmos de busca em largura primeiro, busca em
profundidade primeiro e de pesquisa bidirecional.
 
Acerto: 1,0 / 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.
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 estratégia não garante que a solução alvo será obtida da forma mais eficiente.
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.
Uma das vantagens de utilizar estratégias em um método de busca de estados é o determinismo das
escolhas dos estados ao longo das iterações.
Respondido em 10/10/2022 09:20:50
 
 
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.
 
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 aplicado a redes neurais de múltiplas camadas.
É um método sofisticado que atua especificamente sobre a camada intermediáriapara ajustar os pesos.
Tem como principal característica o ajuste dos pesos durante o processamento da camada de entrada
para a camada de saída.
Trata-se de um método com baixa dependência dos ajustes dos parâmetros e dos dados de
 Questão6a
 Questão7a
 Questão8a
10/10/2022 09:28 Estácio: Alunos
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treinamento.
Respondido em 10/10/2022 09:22:20
 
 
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.
 
Acerto: 1,0 / 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.
 Silogismo hipotético.
Modus tollens.
Simplificação conjuntiva.
Modus ponens.
A tabela verdade possui 8 linhas.
Respondido em 10/10/2022 09:24:00
 
 
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.
 
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.
Instar, Positivismo.
Hebbian, Perceptron.
Instar, Outstar.
Hebbian, Widrow-Hoff.
Respondido em 10/10/2022 09:26:26
 
 
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.
 Questão9a
 Questão10a
10/10/2022 09:28 Estácio: Alunos
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