1Ciclo_INTELIGENCIArtificial

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21/11/2022 10:56 Estácio: Alunos
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Teste seu conhecimento acumulado
 
Disc.: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
Aluno(a): ELIAS ALVES DE ABREU E SOUSA 202008422167
Acertos: 9,0 de 10,0 20/04/2022
 
 
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 com conhecimento explícito e representado simbolicamente.
lida apenas com símbolos gráficos.
é formado por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento.
é um modelo que aprende a partir dos dados.
Respondido em 20/04/2022 13:20:03
 
 
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
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.
todos os possíveis estados sejam conhecidos.
que o grafo seja unidimencionado, ou seja, todas as arestas sejam de mão única.
conhecer o modo de como chegar à resposta.
Respondido em 25/04/2022 17:52:13
 
 
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.
 Questão1
a
 Questão2
a
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21/11/2022 10:56 Estácio: Alunos
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Acerto: 1,0 / 1,0
Selecione a opção que apresenta a busca que implementa a operação de pilha para buscar os estados.
Busca em largura limitada.
 Busca em profundidade.
Busca em largura.
Busca pelo melhor primeiro.
Busca com profundidade limitada.
Respondido em 25/04/2022 17:52:38
 
 
Explicação:
Uma das características do algoritmo de busca em profundidade é o retorno para um estado anterior a fim de
explorar outras soluções. Esse processo é conhecido como backtracking, ou seja, a trilha do caminho de
retorno. Para implementar esse processo, que, normalmente, é feito por meio de recursividade, o algoritmo
utiliza de uma estrutura de dados de pilha.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
Qual método de pesquisa irá expandir o nó que está mais próximo do objetivo?
Busca em Profundidade.
 Busca gananciosa pelo melhor primeiro (Greedy best-first search).
Busca pelo melhor primeiro (Best First Search).
Busca A*.
Busca bidirecional.
Respondido em 25/04/2022 17:52:55
 
 
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
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.
Devem ser aplicadas para demonstração de teoremas.
São capazes de desenvolver processos criativos sem a necessidade de base de conhecimento.
São aplicadas em contextos em que há limitação de dados.
São indicadas para substituir os profissionais em atividades complexas e eventuais.
 Problemas linearmente separáveis estão entre as categorias que podem ser modelados por redes
neurais.
Respondido em 25/04/2022 17:53:50
 
 
Explicação:
 Questão3
a
 Questão4
a
 Questão5
a
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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.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
É possível aplicar algoritmos de inteligência artificial em equipamentos que utilizam informações vagas com
uma habilidade que simulam a intuição humana. Nesse sentido, selecione a opção correta sobre essa técnica
de Inteligência Artificial.
 Lógica fuzzy.
Lógica das sentenças.
Lógica booleana.
Lógica de primeira ordem.
Lógica de segunda ordem.
Respondido em 25/04/2022 17:54:02
 
 
Explicação:
A lógica booleana, ou lógica das sentenças, trata de valores lógicos binários. As lógicas de primeira e de
segunda ordem não são adequadas para representação da incerteza. As redes neurais artificiais são úteis para
resolver muitos problemas práticos. Essa capacidade está associada à característica de flexibilidade da rede que
pode conter diversas camadas ocultas. Dessa forma, comportamentos nebulosos, representados pela lógica
fuzzy, podem ser representados por uma rede neural.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
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:
progenitor(X,joao) retorna verdadeiro
 Questão6
a
 Questão7
a
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progenitor(joao,maria) retorna verdadeiro
 progenitor(X,jose) retorna maria e joao
progenitor(X,maria) retorna verdadeiro
masculino(jorge) retorna falso
Respondido em 25/04/2022 18:02:58
 
 
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.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
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, A
C, D
A, C
A, D
Respondido em 25/04/2022 18:00:48
 
 
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 fronteiracom 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
 
 
Acerto: 0,0 / 1,0
Considere um sistema nebuloso com as seguintes especificações:
 Questão8
a
 Questão9
a
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Considerando as entradas E1 = 38 e E2 = 62, a resposta nebulosa obtida na variável S de saída é formada por
uma combinação de partes dos conjuntos s1 e s2
porque
o processo de inferência aciona todas as regras que mapeiam para os conjuntos s1 e s2 da variável de saída.
Assinale a opção correta a respeito dessas asserções.
As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda não é uma justificativa correta da
primeira.
As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda é uma justificativa correta da primeira.
 As duas asserções são proposições falsas.
A primeira asserção é uma proposição falsa, e a segunda é uma proposição verdadeira.
 A primeira asserção é uma proposição verdadeira, e a segunda é uma proposição falsa.
Respondido em 25/04/2022 17:56:15
 
 
Explicação:
Para a entrada E1 = 38, observa-se que esse valor tem grau de inclusão maior que zero nos conjuntos e11 e
e12. No caso da entrada E2 = 62, os graus de inclusão maiores que zero estão nos conjuntos e22 e e23. Assim,
as regras acionadas para essas entradas são:
se e11 e e22 então s1
se e11 e e23 então s1
se e12 e e22 então s2
se e12 e e23 então s1
Portanto, a resposta nebulosa resultante da inferência é uma região formada por uma combinação de partes dos
conjuntos s1 e s2. Contudo, nem todas as regras que mapeiam para s1 ou s2 foram acionadas. Com isso,
conclui-se que a primeira afirmação está correta e a segunda não está.
 
 
Acerto: 1,0 / 1,0
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:
 Questão10
a
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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:
II e III
I, II e III
I e III
 I
II
Respondido em 25/04/2022 18:04:28
 
 
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.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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