Prova de Grau B Inteligencia Artificial UNIFTEC

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05/12/2022 09:06 Prova de Grau B / Prueba de Grado B: Revisão da tentativa
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Painel / Meus cursos / 2022ED - Inteligência Artificial - G91-1393EAD4A / Grau B e Grau C / Grado B y Grado C
/ Prova de Grau B / Prueba de Grado B
Iniciado em segunda, 28 Nov 2022, 20:15
Estado Finalizada
Concluída em segunda, 28 Nov 2022, 21:44
Tempo
empregado
1 hora 28 minutos
Avaliar 8,00 de um máximo de 10,00(80%)
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Questão 1
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Considere a seguinte árvore de um jogo de soma zero, no qual as utilidades mostradas nos nós-folha são para o primeiro jogador, que é o
MAX. Se segundo jogador é o MIN, indique quais ramos da árvore a aplicação do algoritmo Minimax com Poda Alfa-Beta podaria:
 
Espanhol:
Considere el siguiente árbol de un juego de suma cero, en el cual las utilidades mostradas en los nudos-hoja son para el primer jugador, que es el
MAX. Si el segundo jugador es el MIN, indique cuáles ramas del árbol, la aplicación del algoritmo Minimax con Poda Alfa-Beta, podría:
 
Escolha uma opção:
a. Apenas os ramos que levam a (5);
Apenas las ramas que llevan la (5);
b. Apenas os ramos que levam a (5), (4) e (1);
Apenas las ramas que llevan la (5), (4) y (1);
c. Apenas os ramos que levam a (5), (4), (3) e (2);
Apenas las ramas que llevan la (5), (4), (3) y (2);
d. Apenas os ramos que levam a (5), (4), (2) e (1);
Apenas las ramas que llevan la (5), (4), (2) y (1);

e. Apenas os ramos que levam à (8), (6) e (4);
Apenas las ramas que llevan la (8), (6) y (4);
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Apenas os ramos que levam a (5), (4), (2) e (1); 
Apenas las ramas que llevan la (5), (4), (2) y (1);
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Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Vimos no ebook que o ambiente de interação dos agentes pode ser classificado segundo 6 dimensões:
1. Completamente observável ou Parcialmente observável;
2. Acessível ou Inacessível;
3. Determinístico ou Estocástico;
4. Episódico ou Sequencial;
5. Estático ou Dinâmico;
6. Discreto ou Contínuo;
Segundo esta classificação, indique qual alternativa melhor define um ambiente para um sistema multiagentes para um Diagnóstico Médico:
 
ESPANHOL:
Vimos en el E-book que el ambiente de interacción de los agentes puede ser clasificado según 6 dimensiones:
1. Completamente observable o Parcialmente observable;
2. Accesible o Inaccesible;
3. Determinístico o Estocástico;
4. Episódico o Secuencial;
5. Estático o Dinámico;
6. Discreto o Continuo; 
Según esta clasificación, indique cuál alternativa define mejor un ambiente para un sistema multiagentes para un Diagnóstico Médico:
Escolha uma opção:
a. Parcialmente observável, Inacessível, Determinístico, Episódico, Estático, Discreto;
Parcialmente observable, Inaccesible, Determinístico, Episódico, Estático, Discreto;
b. Parcialmente observável, Inacessível, Estocástico, Sequencial, Dinâmico, Contínuo;
Parcialmente observable, Inaccesible, Estocástico, Secuencial, Dinámico, Continuo;

c. Parcialmente observável, Acessível, Determinístico, Sequencial, Estático, Discreto;
Parcialmente observable, Accesible, Determinístico, Secuencial, Estático, Discreto;
d. Completamente observável, Acessível, Determinístico, Episódico, Estático, Contínuo;
Completamente observable, Accesible, Determinístico, Episódico, Estático, Continuo;
e. Completamente observável, Acessível, Determinístico, Sequencial, Dinâmico, Discreto;
Completamente observable, Accesible, Determinístico, Secuencial, Dinámico, Discreto;
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Parcialmente observável, Inacessível, Estocástico, Sequencial, Dinâmico, Contínuo; 
Parcialmente observable, Inaccesible, Estocástico, Secuencial, Dinámico, Continuo;
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Questão 3
Completo
Atingiu 3,00 de 4,00
Considere a existência de um Sistema Especialista no domínio de VEÍCULOS para descoberta do tipo de veículo dado um conjunto de
características.
O conjunto de regras deste Sistema Especialista é o seguinte:
REGRA 1:
SE veículoTipo=automóvel
E tamanho=pequeno
E num-portas=2
ENTÃO veículo=CarroSport 
REGRA 2:
SE veículoTipo=automóvel
E tamanho=médio
E num-portas=4
ENTÃO veículo=Sedan
REGRA 3:
SE veículoTipo=automóvel
E tamanho=médio
E num-portas=3
ENTÃO veículo=MiniVan
REGRA 4:
SE veículoTipo=ciclo
E num-rodas=2
E motor=não
ENTÃO veículo=Bicicleta
REGRA 5:
SE veículoTipo=ciclo
E num-rodas=2
E motor=sim
ENTÃO veículo=Motocicleta
REGRA 6:
SE num-rodas<4
ENTÃO veículoTipo=ciclo
REGRA 7:
SE num-rodas=4
E motor=sim
ENTÃO veículoTipo=automóvel
 
Um exemplo de funcionamento de inferência é demonstrado a seguir:
Imagine que tenhamos na Memória de Trabalho (MT) do sistema especialista o seguinte conjunto de fatos:
MT = {motor=não; num-rodas=2}
 
E o usuário queira perguntar ao Sistema Especialista, qual veículo é este (Objetivo = veículo?).
 
Se o modo de inferência usado for o Forward Chaining (Inferência Dedutiva), as regras disparadas serão as seguintes:
REGRA 6, pois num-rodas<4, portanto
inclui na MT → {veículoTipo=ciclo}
Com este novo fato, a REGRA 4 e a REGRA 5 serão testadas
como {motor=não}
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somente a REGRA 4 é disparada e, portanto:
{veículo=Bicicleta}
E o Sistema Especialista conclui a inferência.
 
Mas se o modo de inferência usado for o  Backward Chaining  (Inferência Indutiva), é necessário definir uma hipótese inicial (H1); vamos
considerar {veículo=CarroSport}. A partir desta H1 é preciso testar os antecedentes de todas as regras que tenham H1 como consequente,
assim:
MT = {motor=não; num-rodas=2, veículo=CarroSport}
Tenta a REGRA 1:
mas não tem {veículoTipo} na MT;
então tenta a REGRA 6:
como num-rodas<4;
inclui na MT → {veículoTipo=ciclo}
Volta à REGRA 1:
mas não tem {tamanho=pequeno} na MT e nem foi informado
então REGRA 1 é excluída e veículo=CarroSport é FALSO e é removido da MT;
Tenta a próxima Hipótese(H2): {veículo=Sedan} da REGRA 2
e Continua até encontrar todas as REGRAS que satisfaçam a MT
 
A partir desta Base de Regras e do exemplo anterior, responda as seguintes questões:
 
a) Liste quais regras serão disparadas usando o modo de inferência Forward Chaining (Inferência Dedutiva), para descobrir qual o “veículo” será
identificado, usando o seguinte conjunto de fatos:
MT={ tamanho=médio;
num-portas=4;
motor=sim;
num-rodas=4}
 
b) Liste quais regras serão disparadas usando o modo de inferência Backward Chaining  (Inferência Indutiva), para descobrir qual o “veículo”
será identificado, usando o seguinte conjunto de fatos:
MT={ tamanho=médio;
num-portas=3;
motor=sim;
num-rodas=4}
Para o modo Backward Chaining indique também quais regras foram descartadas.
Considere como hipótese inicial a variável “{veículo=CarroSport}”;
 
Espanhol:
Considere la existencia de un Sistema Especialista en el dominio de VEHÍCULOS para descubierta del tipo de vehículo dado un conjunto de
características.
            El conjunto de reglas de este Sistema Especialista es el siguiente:
 
REGLA 1:
SI                 veículoTipo=automóvel
Ytamanho=pequeno
Y                  num-portas=2
ENTONCES    veículo=CarroSport
 
REGLA 2:
SI                 veículoTipo=automóvel
Y                  tamanho=médio
Y                  num-portas=4
ENTONCES    veículo=Sedan
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REGLA 3:
SI                 veículoTipo=automóvel
Y                  tamanho=médio
Y                  num-portas=3
ENTONCES    veículo=MiniVan
 
REGLA 4:
SI                 veículoTipo=ciclo
Y                  num-rodas=2
Y                  motor=não
ENTONCES    veículo=Bicicleta
 
REGLA 5:
SI                 veículoTipo=ciclo
Y                  num-rodas=2
Y                  motor=sim
ENTONCES    veículo=Motocicleta
 
REGLA 6:
SI                 num-rodas<4
ENTONCES    veículoTipo=ciclo
 
REGLA 7:
SI                 num-rodas=4
Y                  motor=sim
ENTONCES    veículoTipo=automóvel
 
Un ejemplo de funcionamiento de inferencia es demostrado a continuación:
Imagine que tengamos en la Memoria de Trabajo (MT) del sistema especialista el siguiente conjunto de hechos:
                        MT = {motor=não; num-rodas=2}
 
Y el usuario quiera preguntarle al Sistema Especialista, cuál vehículo es éste (Objetivo = vehículo?).
 
Si el modo de inferencia usado es el Forward Chaining (Inferencia Deductiva), las reglas disparadas serán las siguientes:
 
REGLA 6, pues num-rodas<4, por lo tanto
incluye en la MT → {veículoTipo=ciclo}
Con este nuevo hecho, la REGLA 4 y la REGLA 5 serán probadas
como {motor=não}
solamente la REGLA 4 es disparada y, por lo tanto:
{veículo=Bicicleta}
Y el Sistema Especialista concluye la inferencia.
 
Pero, si el modo de inferencia usado es el Backward Chaining (Inferencia Inductiva), es necesario definir una hipótesis inicial (H1), vamos a
considerar {veículo=CarroSport}. A partir de esta H1 es necesario probar los antecedentes de todas las reglas que tengan H1 como consecuente,
así:
            MT = {motor=não; num-rodas=2, veículo=CarroSport}
Intenta la REGLA 1:
pero no tiene {veículoTipo} en la MT;
entonces intenta la REGLA 6:
como num-rodas<4;
incluye en la MT → {veículoTipo=ciclo}
Vuelve a la REGLA 1:
pero no tiene {tamanho=pequeno} en la MT y ni fue informado
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entonces REGLA 1 es excluida y veículo=CarroSport es FALSE y es removido de la MT;
Intenta la próxima Hipótesis(H2): {veículo=Sedan} de la REGLA 2
y Continúa hasta encontrar todas las REGLAS que satisfagan la MT
 
A partir de esta Base de Reglas y del ejemplo anterior, responda las siguientes cuestiones:
 
a) Liste cuáles reglas serán disparadas usando el modo de inferencia Forward Chaining (Inferencia Deductiva), para descubrir cuál “vehículo” será
identificado, usando el siguiente conjunto de hechos:
  MT={ tamanho=médio;
           num-portas=4;
           motor=sim;
           num-rodas=4}
 
b) Liste cuáles reglas serán disparadas usando el modo de inferencia Backward Chaining (Inferencia Inductiva), para descubrir cuál “vehículo” será
identificado, usando el siguiente conjunto de hechos:
  MT={ tamanho=médio;
           num-portas=3;
           motor=sim;
           num-rodas=4}
           
Para el modo Backward Chaining indique también cuáles reglas fueron descartadas. Considere como hipótesis inicial la variable
“{veículo=CarroSport}”;
 
A)  descarta 1, 2, 3, 4, 5 e 6, acessa REGRA 7 e aí REGRA 2
B) descarta 1, 2, 3, 4, 5 e 6, acessa REGRA 7 e REGRA 3
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Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Comentário:
Está quase:
a) Regras disparadas: 7, 2, 3 
b) 
Regras disparadas : 7, 1, 2 e 3 
Regras descartadas: 1, 2 e 6
A resolução de problemas através do paradigma evolutivo utiliza geralmente os algoritmos genéticos para endereçar problemas de otimização,
principalmente. A performance destes algoritmos depende do comportamento de certos parâmetros.
Um destes parâmetros procura prevenir a convergência prematura isto é, a saturação da população com cromossomos semelhantes. Quando
este parâmetro apresenta taxas baixas a estagnação de um valor é evitada, mas altas taxas neste parâmetro torna a população muito aleatória,
aumentando a possibilidade de que uma boa solução seja destruída . 
Seleciona qual a alternativa define corretamente o parâmetro que está sendo considerado.
Espanhol:
La resolución de problemas a través del paradigma evolutivo utiliza generalmente los algoritmos genéticos para dirigir problemas de optimización,
principalmente. La performance de estos algoritmos depende del comportamiento de ciertos parámetros.
Uno de estos parámetros busca prevenir la convergencia prematura, o sea, la saturación de la población con cromosomas semejantes. Cuando este
parámetro presenta tasas bajas, la estagnación de un valor es evitada, pero, altas tasas en este parámetro vuelve a la población muy aleatoria,
aumentando la posibilidad de que una buena solución sea destruida.
Seleccione cuál alternativa define correctamente el parámetro que está siendo considerado.
Escolha uma opção:
a. Taxa de cruzamento;
Tasa de cruzamiento; 
b. Tipo de Cruzamento;
Tipo de Cruzamiento; 
c. Tamanho da população;
Tamaño de la población; 
d. Direção do algoritmo;
Dirección del algoritmo;
e. Taxa de mutação;
Tasa de mutación; 

Sua resposta está correta.
A resposta correta é:
Taxa de mutação; 
Tasa de mutación; 
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Questão 5
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Considere o espaço de busca abaixo, onde S é o estado inicial e G é o único estado que satisfaz o teste de objetivo. Os rótulos nas arestas
indicam o custo de percorrê-las e a tabela abaixo mostra o valor de duas heurísticas h e h para cada estado.
Nós h h
S 5 6
A 3 5
B 4 2
C 2 5
D 5 3
G 0 0
 
Quais são os nós expandidos pela Busca A* usando cada uma das heurísticas (h e h ) separadamente, lembrando que a Busca A* utiliza a
soma do custo em percorrer os nós com os valores das heurísticas para cada nó. Por exemplo, o custo de (B)usando h seria de 2+4=6,
enquanto o custo do nó (B) usando h seria de 2+6=8?
ESPANHOL:
Considere el espacio de búsqueda de abajo, donde S es el estado inicial y G es el único estado que satisface la prueba de objetivo. Los rótulos
en las aristas indican el costo de recorrerlas y la tabla de abajo muestra el valor de dos heurísticas h y h para cada estado.
Nudos h h
S 5 6
A 3 5
B 4 2
C 2 5
D 5 3
G 0 0
¿Cuáles son los nudos expandidos por la Búsqueda A* usando cada una de las heurísticas (h y h ) separadamente, recordando que la
Búsqueda A* utiliza la suma del costo en recorrer los nudos con los valores de las heurísticas para cada nudo. Por ejemplo, el costo de
(B)usando h sería de 2+4=6, mientras el costo del nudo (B) usando h sería de 2+6=8? 
1 2
1 2
1 2
1
2
1 2
1 2
1 2
1 2

05/12/2022 09:06 Prova de Grau B / Prueba de Grado B: Revisão da tentativa
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Escolha uma opção:
a. h1:S C B G e h2:S C D G;
b. h1:S B D C A G e h2:S B D C G;
c. h1:S B D G e h2:S B C G;
 

d. h1:S B C G e h2:S B D G;
e. h1:S C A G e h2:S B C A G;
Sua resposta está incorreta.
A resposta correta é: h1:S B C G e h2:S B D G;
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Questão 6
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
No contexto de algoritmos genéticos, considerando as soluçõesde codificação binária abaixo, é correto afirmar que:
Cromossomo 1 → 10011
Cromossomo 2 → 00111
Cromossomo 3 → 10111
Cromossomo 4 → 00011
 
Espanhol:
En el contexto de algoritmos genéticos, considerando las soluciones de codificación binaria de abajo, es correcto afirmar que:
Cromosoma 1 → 10011
Cromosoma 2 → 00111
Cromosoma 3 → 10111
Cromosoma 4 → 00011
Escolha uma opção:
a. O cromossomo 3 foi obtido a partir do cromossomo 1 e o cromossomo 4 foi obtido a partir do cromossomo 2, utilizando um
operador de mutação do tipo Swap nas posições 4 e 5 do cromossomo;
El cromosoma 3 fue obtenido a partir del cromosoma 1 y el cromosoma 4 fue obtenido a partir del cromosoma 2, utilizando un operador
de mutación del tipo Swap en las posiciones 4 y 5 del cromosoma;
b. Os cromossomos 3 e 4 foram gerados a partir dos cromossomos 1 e 2, utilizando um operador de cruzamento (crossover) de 1
ponto entre as posições 2 e 3 do cromossomo;
Los cromosomas 3 y 4 fueron generados a partir de los cromosomas 1 y 2, utilizando un operador de cruzamiento (crossover) de 1
punto entre las posiciones 2 y 3 del cromosoma;

c. Os cromossomos 3 e 4 foram gerados a partir dos cromossomos 1 e 2, utilizando um operador de cruzamento (crossover) de 5 pontos;
Los cromosomas 3 y 4 fueron generados a partir de los cromosomas 1 y 2, utilizando un operador de cruzamiento (crossover) de 5 puntos.
d. O cromossomo 3 foi obtido a partir do cromossomo 1 e o cromossomo 4 foi obtido a partir do cromossomo 2, utilizando um
operador de mutação do tipo Swap nas posições 1 e 2 do cromossomo;
El cromosoma 3 fue obtenido a partir del cromosoma 1 y el cromosoma 4 fue obtenido a partir del cromosoma 2, utilizando un operador
de mutación del tipo Swap en las posiciones 1 y 2 del cromosoma;
e. Os cromossomos 3 e 4 foram gerados fazendo uma operação de simples cópia dos cromossomos 1 e 2;
Los cromosomas 3 y 4 fueron generados haciendo una operación de simple copia de los cromosomas 1 y 2.
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Os cromossomos 3 e 4 foram gerados a partir dos cromossomos 1 e 2, utilizando um operador de cruzamento (crossover)
de 1 ponto entre as posições 2 e 3 do cromossomo; 
Los cromosomas 3 y 4 fueron generados a partir de los cromosomas 1 y 2, utilizando un operador de cruzamiento (crossover) de 1 punto entre las
posiciones 2 y 3 del cromosoma;
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Questão 7
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Em relação as estratégias de busca para resolução de problemas, relacione a Coluna 1 à Coluna 2.
COLUNA 1:
1. Busca em Amplitude.
2. Busca em Profundidade.
3. Busca Gulosa.
4. Busca A*.
COLUNA 2:
(___) O algoritmo constrói a árvore a partir do nó raiz, expandindo sempre o filho mais à esquerda até a profundidade máxima e retornando aos
níveis anteriores. O algoritmo é completo, não é ótimo e explora a árvore em tempo O(bm);
(___) O algoritmo decompõe a árvore em níveis, expandindo todos os sucessores do nó raiz e depois os sucessores desses nós, e assim por
diante. O algoritmo é completo, ótimo e explora o espaço de busca em tempo O(bd);
(___) O algoritmo gera soluções através de uma combinação de heurísticas considerando o custo para alcançar o próximo estado e o custo para
ir do estado atual até o estado objetivo. O algoritmo é completo, é ótimo quando a heurística é admissível e explora a árvore em tempo O(bd);
(___) O algoritmo constrói por etapas uma solução ótima. Em cada passo, após selecionar um elemento da entrada (ou seja, o estado mais
próximo do objetivo, caracterizando uma escolha de melhor local), decide se ele é viável (caso em que virá a fazer parte da solução) ou não. O
algoritmo não é completo e nem ótimo e o custo de tempo é O(bd);
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
 
Espanhol:
Con relación a las estrategias de búsqueda para resolución de problemas, relacione la Columna 1 con la Columna 2.
COLUMNA 1:
1. Búsqueda en Amplitud.
2. Búsqueda en Profundidad.
3. Búsqueda Golosa.
4. Búsqueda A*.
COLUMNA 2:
(___) El algoritmo construye el árbol a partir del nudo raíz, expandiendo siempre el hijo más para la izquierda hasta la profundidad máxima y
retornando a los niveles anteriores. El algoritmo es completo, no es óptimo y explota el árbol en tiempo O(bm);
(___) El algoritmo descompone el árbol en niveles, expandiendo todos los sucesores del nudo raíz y después los sucesores de esos nudos, y así por
delante. El algoritmo es completo, óptimo y explota el espacio de búsqueda en tiempo O(bd);
(___) El algoritmo genera soluciones a través de una combinación de heurísticas considerando el costo para alcanzar el próximo estado y el costo
para ir desde el estado actual hasta el estado objetivo. El algoritmo es completo, es óptimo cuando la heurística es admisible y explota el árbol en
tiempo O(bd);
(___) El algoritmo construye por etapas una solución óptima. En cada paso, después de seleccionar un elemento de la entrada (o sea, el estado más
próximo del objetivo, caracterizando una elección de mejor local), decide si él es viable (caso en que vendrá a formar parte de la solución) o no. El
algoritmo no es completo y ni óptimo y el costo de tiempo es O(bd);
El orden correcto de relleno de los paréntesis, desde arriba para abajo, es:
Escolha uma opção:
a. 4 – 2 – 3 – 1;
b. 1 – 3 – 2 – 4;
c. 2 – 1 – 4 – 3;
d. 2 – 3 – 1 – 4;
e. 2 – 1 – 3 – 4;
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: 2 – 1 – 4 – 3;

05/12/2022 09:06 Prova de Grau B / Prueba de Grado B: Revisão da tentativa
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