INTELIGENCIA ARTIFICAL SIMULADO 2

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Disc.: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
Aluno(a): MARCIO VICTOR SILVA SOUSA 202211221367 
Acertos: 8,0 de 10,0 08/11/2022 
 
 
 
1a 
 Questão 
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 
 
 
conhecer o modo de como chegar à resposta. 
 
que o grafo seja unidimencionado, ou seja, todas as arestas sejam de mão 
única. 
 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. 
 
todos os possíveis estados sejam conhecidos. 
Respondido em 08/11/2022 13:41:11 
 
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. 
 
 
2a 
 Questão 
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 I, II e III estão corretos. 
 
os itens II e III estão corretos. 
 
apenas o item I está correto. 
 os itens I e II estão corretos. 
 
apenas o item III está correto. 
Respondido em 08/11/2022 13:43:05 
https://simulado.estacio.br/bdq_simulados_avaliacao_parcial_resultado.asp?cod_hist_prova=298377018&cod_prova=5903533653&f_cod_disc=
 
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. 
 
 
3a 
 Questão 
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: 
 
 Apenas os itens I, II e III estão corretos. 
 
Apenas o item II está correto. 
 
Os itens II e IV estão corretos. 
 
Apenas o item III está correto. 
 
Os itens I e III estão corretos. 
Respondido em 08/11/2022 13:45:07 
 
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. 
 
 
4a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Nos últimos anos, a Inteligência Artificial tem buscado evoluir sobre as teorias 
existentes, em vez de buscar soluções completamente novas. Em parte, isso se deve ao 
fato de hoje em dia possuirmos poder computacional e recursos suficientes para aplicar 
técnicas que antigamente eram impensáveis devido principalmente às restrições de 
hardware. Em relação à utilização da inteligência artificial atualmente, avalie as 
afirmações a seguir: 
I - A biometria é uma das áreas mais beneficiadas com a inteligência artificial. 
II - Os sistemas de diagnóstico médico auxiliado por computador foram praticamente 
abandonados, especialmente devido ao grau de incerteza dos diagnósticos fornecidos. 
III - Graças aos recursos praticamente infinitos das grandes empresas.com, a 
Inteligência Artificial tem avançado muito nos últimos anos. 
IV - Uma das aplicações da Inteligência Artificial que efetivamente utilizamos no dia a 
dia são as pesquisas na internet. 
Assinale a alternativa que somente possui afirmações corretas: 
 
 
Os itens I, II e IV estão corretos. 
 Os itens I, III e IV estão corretos. 
 
Os itens I, II e III estão corretos. 
 
Os itens II, III e IV estão corretos. 
 
Os itens I, II, III e IV estão corretos. 
Respondido em 08/11/2022 13:44:55 
 
Explicação: 
As aplicações de IA nos dias de hoje são possíveis devido à evolução do hardware. Quando 
a IA surgiu nos anos 1950, não foi possível implementá-la pois o hardware ainda estava 
surgindo também. Atualmente, entre as aplicações de IA que mais se tornam populares são 
os sistemas de diagnósticos médicos, pois a IAM, isto, é a inteligência artificial na medicina 
está evoluindo muito, principalmente após o surgimento do paradigma conexionista e 
também do método de deep learning, que são redes neurais complexas aplicadas em 
grandes volumes de dados. 
 
 
5a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Um dos problemas de otimização mais conhecidos é o do caixeiro viajante. Nesse 
problema, o caixeiro deve visitar de modo eficiente um conjunto de cidades e voltar 
para o ponto inicial. Nesse sentido, selecione a opção correta sobre as estratégias de 
busca. 
 
 
Por se tratar de um problema bem documentado, ele pode ser resolvido 
eficientemente por métodos determinísticos. 
 
Esse problema não pode ser resolvido por uma busca local. 
 
Devido às características complexas desse problema, não é possível resolvê-lo. 
 Esse problema é bastante complexo do ponto de vista computacional e, sob 
determinadas condições, pode ser resolvido por um algoritmo de busca local. 
 
O problema do caixeiro viajante é usado apenas como uma referência 
acadêmica sem aplicações práticas. 
Respondido em 08/11/2022 13:49:37 
 
Explicação: 
O problema do caixeiro viajante é um exemplo clássico de problemas muito difíceis de 
serem resolvidos. Isso ocorre pela natureza combinatória do problema em que existem 
muitas possibilidades que precisam ser testadas para garantir a solução ótima. A utilização 
de algoritmos de busca local é uma estratégia muita adequada para encontrar soluções 
viáveis que, na prática, são úteis. 
 
 
6a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
As estratégias aplicadas aos métodos de busca em espaço de estados devem ser feitas 
conforme características do problema. Por exemplo, suponha o seguinte caso: ''Um 
robô pode se locomover por meio de nós que são conectados entre si, de modo que ele 
possa visitar alguns lugares. Ele começa em um nó e depois vai visitar todos os nós 
conectados a esse nó e assim por diante''. Nesse sentido, selecione a opção correta a 
respeito dos métodos de busca no espaço de estados e de suas estratégias para o 
exemplo apresentado. 
 
 
O problema não apresenta nenhuma característica que possa ser explorada, 
portanto, qualquer estratégia pode ser aplicada. 
 Trata-se de um exemplo em que a melhor estratégia é a busca em largura 
(Breadth First Search). 
 
Como a descriçãodo problema não destaca uma característica que possa ser 
usada como referência na escolha da melhor estratégia, deve-se aplicar a busca 
pelo melhor primeiro (Best First Search). 
 
O problema não informa quais as ações que o robô pode executar, portanto, o 
mais adequado é não aplicar nenhuma estratégia específica até que haja um 
maior detalhamento do problema. 
 
A estratégia que deve ser aplicada é a de busca em profundidade (Depth First 
Search). 
Respondido em 08/11/2022 13:47:44 
 
Explicação: 
As estratégias de como um agente faz as suas escolhas são fundamentais, de modo a ter 
um tempo de resposta adequado para obter uma solução de qualidade aceitável. Entre 
essas estratégias, estão os algoritmos baseados em busca em largura que são 
caraterizados por explorarem soluções vizinhas. No caso do cenário descrito no exercício, 
não cabe a busca em profundidade, pois a busca ocorre nos nós vizinhos. 
 
 
7a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
A respeito dos métodos de busca local, selecione a opção correta. 
 
 
Todos os algoritmos de busca local sempre são completos. 
 
Ainda que uma solução não exista no espaço de estados, o algoritmo de busca 
local é capaz de identificá-la. 
 Os algoritmos de busca local são eficientes no uso da memória. 
 
Um algoritmo de busca local sempre encontra a solução ótima de um 
problema, desde que ela exista. 
 
Não é possível criar um algoritmo ótimo de busca local. 
Respondido em 08/11/2022 13:52:32 
 
Explicação: 
Os algoritmos de busca local são bastante utilizados para resolver problemas práticos 
devido à eficiência na exploração dos recursos computacionais, como memória, por 
exemplo, uma vez que o escopo das suas buscas fica restrito a uma determinada 
vizinhança, porém, não garantem encontrar a solução ótima do problema, caso ela exista. 
A solução pode ser ou não restrita a um subconjunto do espaço de estados. Um algoritmo é 
chamado de completo se ele encontra a solução ótima, desde que ela exista e os algoritmos 
de busca local não podem garantir isso, pois o seu espaço de busca é limitado. 
 
 
8a 
 Questão 
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. 
 
 
Instar, Positivismo. 
 
Hebbian, Perceptron. 
 
Instar, Outstar. 
 
Hebbian, Widrow-Hoff. 
 Perceptron, Delta. 
Respondido em 08/11/2022 13:47:24 
 
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. 
 
 
9a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
As redes neurais são úteis para modelar e resolver diversas categorias de problemas. 
Nesse sentido, selecione a opção correta a respeito das aplicações das redes neurais. 
 
 
São indicadas para substituir os profissionais em atividades complexas e 
eventuais. 
 
São capazes de desenvolver processos criativos sem a necessidade de base de 
conhecimento. 
 
São aplicadas em contextos em que há limitação de dados. 
 Problemas linearmente separáveis estão entre as categorias que podem ser 
modelados por redes neurais. 
 
Devem ser aplicadas para demonstração de teoremas. 
Respondido em 08/11/2022 13:50:50 
 
Explicação: 
As redes neurais são modelos computacionais que servem para dar suporte para os 
profissionais de atividades complexas. As redes neurais extraem conhecimento de uma 
base de treinamento, portanto são limitadas ao contexto de treinamento. As redes neurais 
artificiais podem ser aplicadas a diversas categorias de problemas, entre elas, os de 
classificação. Em especial, quando os problemas de classificação são linearmente 
separáveis, ou seja, aqueles que podem ser separados por linhas, trata-se de um exemplo 
clássico que pode ser resolvido por modelos de redes neurais. As redes neurais devem ser 
aplicadas a situações para as quais foram treinadas. As redes neurais são adequadas para 
tratar de problemas probabilísticos. 
 
 
10a 
 Questão 
Acerto: 0,0 / 1,0 
 
Observe a tabela verdade a seguir: 
 
Escolha a opção correta que contém a proposição que satisfaz a tabela verdade. 
 
 
p v ~q 
 q → p 
 
~p ^ q 
 
p → q 
 ~p ^ ~q 
Respondido em 08/11/2022 13:50:06 
 
Explicação: 
É necessário substituir os valores lógicos de entrada na tabela verdade na proposição ~p ^ 
~q. O único caso que ela retorna verdade é quando o valor lógico da proposição p é F e o 
valor lógico da proposição q é falso, pois os valores de entrada serão negados resultando 
na operação lógica V ^ V que resulta em V.