INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 1

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	          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	A introdução da Inteligência Artificial em nossas rotinas trouxe o termo casa inteligente. Sobre o assunto, julgue as opções.
	
	
	
	Atualmente, as casas inteligentes são a realidade em uma grande maioria de cidades pelo mundo, principalmente no Brasil.
	
	As casas inteligentes são uma das tecnologias mais antigas da IA, com seu modelo projetado nos anos 1960.
	
	Com a possibilidade de ajustar intensidade e potência e personalizar a usabilidade de aparelhos e eletrodomésticos, devido à ausência de economia de energia, o preço que se paga pelos gadgets não é viável.
	
	As vantagens de uma casa inteligente são: segurança e personalização, porém, devido ao elevado custo, ainda não saíram do papel, atualmente, são apenas projetos.
	 
	As casas inteligentes têm o objetivo de oferecer diversos recursos de automação que prometem tornar a vida mais tranquila.
	
	
	Explicação:
A casa inteligente, também conhecida como casa conectada - do inglês, Connected Home - é uma casa que possui sistemas avançados de automação para providenciar monitoramento e controle sobre as funções de toda a construção, como, por exemplo, controles de temperatura, multimídia, portas e janelas. 
	
	          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Em relação às definições sobre Inteligência Artificial, pode-se afirmar que:
I - A arte de criar máquinas que executem funções que exijam inteligência quando executada por pessoas.
II - O estudo de como fazer computadores realizarem coisas nas quais, no momento as pessoas são melhores.
III - O ramo da ciência da computação que está interessada em automatizar comportamento inteligente.
IV - O estudo e desenvolvimento específico para criação de máquinas para substituir os soldados nos confrontos proporcionados pela guerra.
Escolha a alternativa correta.
	
	
	 
	Os itens I, II e III estão corretos.
	
	Apenas o item III está correto.
	
	Apenas os itens I e II estão corretos.
	
	Apenas os itens II e IV estão corretos.
	
	Apenas o item I está correto.
	
	
	Explicação:
O termo Inteligência Artificial possui várias definições. Sendo assim, é possível confirmar que a IA é uma arte de criar máquinas que executam funções que exijam inteligência. Também é possível definir a Inteligência Artificial como um estudo de fazer os computadores realizarem coisas nas quais, no momento, as pessoas são melhores. E por último, também está correto que a IA é um ramo da ciência da computação que se encontra interessada em automatizar comportamento inteligente. Dessa forma, podemos concluir que as três afirmativas definem a Inteligência Artificial.
	
	          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 III estão corretos.
	
	Os itens II, III e IV estão corretos.
	
	Os itens I, II, III e IV estão corretos.
	
	Os itens I, II e IV estão corretos.
	 
	Os itens I, III e IV estão corretos.
	
	
	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.
	
	          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.
	
	
	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.
	
	          Questão
	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.
	
	Algoritmo A*.
	
	Técnicas de pesquisa informadas.
	
	Técnicas de pesquisa desinformadas.
	
	Heurísticas.
	
	
	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.
	
	          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.
	
	
	
	Devido às características complexas desse problema, não é possível resolvê-lo.
	
	Por se tratar de um problema bem documentado, ele pode ser resolvido eficientemente por métodos determinísticos.
	
	O problema do caixeiro viajante é usado apenas como uma referência acadêmica sem aplicações práticas.
	 
	Esse problema é bastante complexo do ponto de vista computacional e, sob determinadas condições, pode ser resolvido por um algoritmo de busca local.
	
	Esse problema não pode ser resolvido por uma busca local.
	
	
	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.
	
	          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Existem diversos algoritmos de buscacega. Nesse sentido, selecione a opção correta em que todos os métodos são do tipo busca cega.
	
	
	
	Busca A*, busca greedy e busca em grafo.
	
	Busca em largura, custo uniforme e busca A*.
	 
	Busca em largura primeiro, busca em profundidade primeiro e pesquisa bidirecional.
	
	Busca em profundidade primeiro, busca greedy e pesquisa bidirecional.
	
	Busca em grafo, busca em largura primeiro e pesquisa bidirecional.
	
	
	Explicação:
Os algoritmos de busca cega - também chamados de busca (ou de pesquisa) não informada - não contêm informações sobre seu domínio. A única coisa que esses algoritmos podem fazer é distinguir entre um estado não objetivo de um estado objetivo (estado alvo). É o caso dos algoritmos de busca em largura primeiro, busca em profundidade primeiro e de pesquisa bidirecional.
	
	          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.
	
	
	
	Hebbian, Perceptron.
	
	Instar, Positivismo.
	
	Instar, Outstar.
	 
	Perceptron, Delta.
	
	Hebbian, Widrow-Hoff.
	
	
	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.
	
	          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Observe a tabela verdade a seguir:
Escolha a opção correta que contém a proposição que satisfaz a tabela verdade.
	
	
	
	~p ^ q
	
	p v ~q
	 
	~p ^ ~q
	
	q → p
	
	p → q
	
	
	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.
	
	          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Algumas regras de aprendizagem são conhecidas por mais de uma forma. Em relação à regra de aprendizagem Instar, selecione a opção que contém outra forma pela qual ela é conhecida.
	
	
	
	Método dos mínimos quadrados.
	
	Regra de aprendizagem Perceptron.
	
	Distribuição aleatória.
	 
	O vencedor leva tudo.
	
	Regra de aprendizagem Outstar.
	
	
	Explicação:
A outra forma de chamar a regra de aprendizagem Instar é que o vencedor leva tudo. Isso ocorre porque essa regra tem como característica principal a escolha da unidade que produz a saída com melhor resultado. Após a escolha da unidade, é feito o ajuste dos pesos sinápticos. As demais alternativas estão erradas, pois não se referem à regra de aprendizagem instar.