SIMULADO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL - 1

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Disc.: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
Aluno(a): NATHÁLIA PASSOS HAUPENTAL 202102231205
Acertos: 9,0 de 10,0 01/10/2022
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.
apenas o item III está correto.
apenas o item I está correto.
 os itens I e II estão corretos.
 os itens I, II e III estão corretos.
Respondido em 16/10/2022 17:20:03
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
De acordo com os paradigmas de Inteligência Artificial, para que um problema possa ser representado
como um grafo de estados é necessário
todos os possíveis estados sejam conhecidos.
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.
que o grafo seja unidimencionado, ou seja, todas as arestas sejam de mão única.
conhecer o modo de como chegar à resposta.
 Questão1
a
 Questão2
a
https://simulado.estacio.br/alunos/inicio.asp
javascript:voltar();
Respondido em 16/10/2022 17:19:17
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
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 I e III estão corretos.
Apenas o item II está correto.
 Apenas os itens I, II e III estão corretos.
Apenas o item III está correto.
Os itens II e IV estão corretos.
Respondido em 16/10/2022 17:01:11
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.
Acerto: 1,0 / 1,0
Em cada paradigma de Inteligência Artificial agrega-se um conjunto de possibilidades de aplicação devido
aos seus níveis de
 determinismo, generalização, reconhecimento de padrões, criatividade e autonomia.
determinismo, especialização, reconhecimento de padrões, inteligência e dependência.
indeterminismo, generalização, reconhecimento de regras, criatividade e autonomia.
indeterminismo, especialização, reconhecimento de regras, aprendizagem e autonomia.
indeterminismo, expertise, reconhecimento de regras, proatividade e autonomia.
Respondido em 16/10/2022 16:57:26
Explicação:
A Inteligência Artificial pode ser dividida em paradigmas, como, por exemplo, o paradigma simbólico, o
paradigma conexionista, o paradigma evolutivo, entre outros. Cada paradigma leva a um conjunto de
 Questão3
a
 Questão4
a
possibilidades de aplicação devido aos seus níveis de determinismo, generalização, reconhecimento de
padrões, criatividade e autonomia. Dessa forma, estamos classificando a IA em seus níveis, entendendo
melhor tudo aquilo que cabe dentro da definição do que é Inteligência Artificial, e assim ficam mais
compreensíveis suas potencialidades e seus usos.
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.
Uma das vantagens de utilizar estratégias em um método de busca de estados é o determinismo
das escolhas dos estados ao longo das iterações.
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.
Quando uma estratégia é eficiente para um problema, pode-se afirmar que ela é ideal para resolver
qualquer problema semelhante.
A eficiência de um método é medida através das estratégias que são aplicadas.
 Uma estratégia não garante que a solução alvo será obtida da forma mais eficiente.
Respondido em 16/10/2022 17:14:16
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
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 16/10/2022 16:59:25
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.
Acerto: 1,0 / 1,0
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.
 Técnicas de pesquisa local.
 Questão5
a
 Questão6
a
 Questão7
a
Algoritmo A*.
Técnicas de pesquisa informadas.
Técnicas de pesquisa desinformadas.
Heurísticas.
Respondido em 16/10/2022 17:21:34
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.
Acerto: 1,0 / 1,0
A respeito do uso dos sistemas especialistas,selecione a opção correta sobre o uso de ferramentas para
desenvolvimento de aplicações.
 Uma das vantagens é ter à disposição frameworks que impõem uma estrutura de desenvolvimento.
Escrever programas que podem ser aplicados para um sistema operacional específico.
As ferramentas de desenvolvimento já fazem a validação de um modelo sem dependência do
programador.
Ter à disposição recursos que elaboram todas as etapas criativas do processo de desenvolvimento.
Apresentar as lacunas sobre a base de conhecimento.
Respondido em 16/10/2022 17:20:45
Explicação:
Programar um sistema especialista envolve diversos desafios, como a interface de interação do usuário com
o sistema e o algoritmo que faz o processamento dos dados e a sugestão de recomendações. Portanto, é
uma vantagem usar de frameworks que facilitem esse processo, pois é uma forma de guiar o programador. A
criatividade de uma solução depende do desenvolvedor, as ferramentas apenas dão suporte para esse
processo. A validação do modelo é dependente das escolhas que foram feitas no processo de
desenvolvimento. Ficar limitado a um sistema operacional é desvantajoso. A base de conhecimento está
relacionada às regras do negócio e não ao processo de desenvolvimento.
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.
Trata-se de um método com baixa dependência dos ajustes dos parâmetros e dos dados de
treinamento.
Tem como principal característica o ajuste dos pesos durante o processamento da camada de
entrada para a camada de saída.
 É um método aplicado a redes neurais de múltiplas camadas.
É um método sofisticado que atua especificamente sobre a camada intermediária para ajustar os
pesos.
É um método exato que, ao final do treinamento, garante que o modelo é capaz de generalizar
classificações.
Respondido em 16/10/2022 17:08:24
Explicação:
 Questão8
a
 Questão9
a
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 às leis de aprendizado de máquina, selecione a opção correta que contém as leis que
pertencem à mesma categoria.
Hebbian, Widrow-Hoff.
Instar, Positivismo.
 Perceptron, Delta.
Hebbian, Perceptron.
Instar, Outstar.
Respondido em 16/10/2022 17:07:20
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.
 Questão10
a
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