INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL AV1

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1.
	Ref.: 6041632
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Fábricas de automóveis ou eletrodomésticos utilizam em larga escala robôs para automatizar as linhas de produção, padronizando as atividades e minimizando o nível operacional de erros. Como exemplo, robôs podem ser programados para executar soldas em pontos programados no espaço com alta precisão. Podemos classificar o robô de soldagem quanto às definições de IA como
		
	
	pensar e agir como ser humano
	
	pensar como ser humano
	 
	agir racionalmente
	
	pensar racionalmente
	
	agir como ser humano
	
	
	 2.
	Ref.: 6041634
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Nos primeiros anos de seu surgimento, a ciência conhecida como Inteligência Artificial causou controvérsia nos mais diversos campos, essencialmente pelo nome adotado para defini-la e por sua multidisciplinaridade característica, que tornou complexa a filiação em somente uma área do conhecimento. Com relação aos primeiros anos da Inteligência Artificial, assinale a alternativa correta:
		
	
	Os primeiros anos da Inteligência Artificial foram repletos de insucessos, principalmente pela dificuldade de resolver operações aritméticas complexas.
	
	O Teste de Turing consistia em uma série de problemas que eram resolvidos pela máquina de Turing por meio de técnicas de Inteligência Artificial.
	
	A deep learning é a mais nova tecnologia de Inteligência Artificial, porém, apenas no meio acadêmico é aplicada, nos negócios não tem aplicabilidade.
	 
	Na década de 1980, os sistemas especialistas passaram a ser considerados viáveis para utilização no mercado empresarial.
	
	Nos últimos anos, a Inteligência Artificial vem buscando teorias e técnicas completamente novas, de forma a abandonar as descobertas feitas no passado.
	
	
	 
		
	02706 - PLANEJAMENTO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	 
	 
	 3.
	Ref.: 6079273
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Considere um robô inteligente desenvolvido para jogar futebol. Em relação a classificação do ambiente, marque a alternativa verdadeira:
		
	 
	O ambiente é multiagente.
	
	O ambiente é estático.
	
	Não há necessidade de uma medida de performance do agente.
	 
	Os jogadores não fazem parte do ambiente do agente.
	
	O ambiente é discreto.
	
	
	 4.
	Ref.: 6078985
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Assinale a afirmativa verdadeira a respeito do planejamento de agentes inteligentes em inteligência artificial:
 
		
	
	O controlador é responsável por elaborar planos e executá-los.
	 
	Uma função de transição de estados relaciona um determinado estado a outros estados ao executar uma determinada ação.
	
	O planejador sempre assume que suas ações são realizadas com perfeição pelo controlador.
	
	O planejador sempre assume que o sistema não muda enquanto elabora um plano para ser executado.
	 
	O planejador precisa do conhecimento completo do ambiente para executar um plano.
	
	
	 
		
	02764 - RACIOCÍNIO AUTOMÁTICO EM SITUAÇÕES DE INCERTEZA E IMPRECISÃO
	 
	 
	 5.
	Ref.: 6074515
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Uma indústria fabrica peças de automóveis em três unidades de produção: A, B e C. Sabe-se que a capacidade de produção da unidade A é duas vezes maior que a produção da unidade B e que a produção de B é três vezes maior que a produção de C. Sabe-se ainda que, em geral, 4% das peças fabricadas pela unidade A são defeituosas. Para as unidades B e C, os percentuais de peças defeituosas são de 6% e 2%, respectivamente. A partir dessas informações é possível estimar também que 4,4% das peças apresentam defeito. Por questões de logística de distribuição, todas as peças produzidas são armazenadas em um único depósito. Caso um funcionário encontre uma peça defeituosa no depósito, qual a probabilidade de essa peça ter sido fabricada na unidade B?
		
	
	4,4%
	
	30%
	 
	41%
	
	6%
	
	1,8%
	
	
	 6.
	Ref.: 6074518
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	De um modo geral, uma rede bayesiana é uma forma de expressar graficamente as relações de dependência entre variáveis em um determinado domínio em que há a presença de incertezas. Imagine um subconjunto de 5 disciplinas de um curso de graduação para as quais tem-se o conhecimento a seguir:
1 - as disciplinas A e E não exigem conhecimentos prévios de outras disciplinas;
2 - o bom desempenho na disciplina A é importante para se alcançar um bom desempenho nas disciplinas B e C;
3 - bons conhecimentos sobre a disciplina C são importantes para que se compreenda o conteúdo relacionado à disciplina B;
2 - para o bom desempenho nas disciplinas D é fundamental ter bons conhecimentos sobre as disciplinas E e B.
A rede bayesiana que melhor representa a situação descrita é:
		
	
	
	
	
	
	
	 
	
	
	
	
	
	 
		
	02775 - REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTO, RACIOCÍNIO AUTOMÁTICO E APRENDIZADO
	 
	 
	 7.
	Ref.: 6040942
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Em relação à lógica proposicional, temos a seguinte sentença proposicional: ~p v ~s → q ^ r Ⱶ ( ~(p ^ s) → (q ^ r) ). Escolha a opção correta sobre a sentença.
		
	
	A tabela verdade possui 32 linhas.
	 
	É uma tautologia.
	 
	A tabela verdade possui 8 linhas.
	
	é uma contradição.
	
	É uma contingência.
	
	
	 8.
	Ref.: 6040858
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Em relação à lógica proposicional, temos a seguinte sentença proposicional: p → q ^ s ↔ r ^ ~q. Quantas linhas terá a tabela verdade dessa sentença?
		
	
	32
	 
	8
	
	12
	 
	16
	
	48
	
	
	 
		
	02811 - TÉCNICAS DE BUSCA PARA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	 
	 
	 9.
	Ref.: 6040441
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Os métodos de busca em métodos de estados são bastante utilizados em inteligência artificial. Nesse sentido, selecione a opção correta sobre o que deve ser levado em consideração em uma abordagem por busca no espaço de estados.
		
	
	Pós-condições.
	
	Condições prévias.
	
	Efeitos.
	
	A função objetivo.
	 
	Pré-condições e efeitos.
	
	
	 10.
	Ref.: 6040120
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Muitos problemas reais podem ser modelados por meio de uma formulação matemática. Alguns desses problemas são considerados difíceis devido a fatores como dimensão e o modo como os dados estão relacionados entre si. Considerando que é possível enumerar as possíveis soluções que o problema pode assumir, selecione a opção correta sobre a forma de tratar esse problema.
		
	
	A abordagem mais eficiente é por meio do método Best First.
	
	A busca em largura é a mais adequada para esse caso.
	 
	A abordagem correta é modelar o problema como um modelo de otimização linear e resolvê-lo pelo método Simplex que é reconhecidamente eficiente.
	
	Como os métodos baseados na busca em profundidade são os mais eficientes, essa deve ser a abordagem para o problema.
	 
	Por meio de métodos de busca em espaço de estados, pois não conhecemos detalhes sobre o problema em si, além de que seu espaço é enumerável.