Simulado 1 e 2 - INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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SIMULADO 01
		Disc.: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL   
	Aluno(a): XPTO
	XPTO
	Acertos: 10,0 de 10,0
	09/03/2023
		1a
          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 o item III está correto.
	
	Os itens II e IV estão corretos.
	
	Os itens I e III estão corretos.
	 
	Apenas os itens I, II e III estão corretos.
	
	Apenas o item II está correto.
	Respondido em 09/03/2023 13:01:36
	
	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.
	
		2a
          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 têm o objetivo de oferecer diversos recursos de automação que prometem tornar a vida mais tranquila.
	
	As vantagens de uma casa inteligente são: segurança e personalização, porém, devido ao elevado custo, ainda não saíram do papel, atualmente, são apenas projetos.
	
	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 casas inteligentes são uma das tecnologias mais antigas da IA, com seu modelo projetado nos anos 1960.
	Respondido em 09/03/2023 13:03:15
	
	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. 
	
		3a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	De acordo com os paradigmas de Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo simbolista
		
	 
	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.
	
	não possui conhecimento representado explicitamente.
	
	é um modelo que aprende a partir dos dados.
	Respondido em 09/03/2023 13:04:34
	
	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.
	
		4a
          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
		
	
	que o grafo seja unidimencionado, ou seja, todas as arestas sejam de mão única.
	
	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.
	
	conhecer o modo de como chegar à resposta.
	Respondido em 09/03/2023 13:09:15
	
	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.
	
		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.
		
	
	O problema do caixeiro viajante é usado apenas como uma referência acadêmica sem aplicações práticas.
	
	Esse problema não pode ser resolvido por uma busca local.
	 
	Esse problema é bastante complexo do ponto de vista computacional e, sob determinadas condições, pode ser resolvido por um algoritmo de busca local.
	
	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.
	Respondido em 09/03/2023 13:04:57
	
	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 que podem ser aplicadas a um método de busca visam aumentar as chances de alcançar a solução alvo (ou solução meta) do problema de um modo mais eficiente. Nesse sentido, selecione a opção correta que trata sobre as estratégias de um método de busca no espaço de estados.
		
	
	A eficiência de um método é medida através das estratégias que são aplicadas.
	
	Quando uma estratégia é eficiente para um problema, pode-se afirmar que ela é ideal para resolver qualquer problema semelhante.
	 
	Uma estratégia não garante que a solução alvo será obtida da forma mais eficiente.
	
	Uma das vantagens de utilizar estratégias em um método de busca de estados é o determinismo das escolhas dos estados ao longo das iterações.
	
	As estratégias mais eficientes que podem ser aplicadas a um método de busca no espaço de estados são Best First, Breadth First Search e Depth First Search.
	Respondido em 09/03/2023 13:05:06
	
	Explicação:
Os métodos para explorar os espaços de estados, normalmente, são algoritmos heurísticos. Esses algoritmos são caracterizados por incorporar comportamentos que funcionam bem na prática, mas que não dão garantias a respeito da qualidade da solução. Portanto esses métodos não garantem que a solução é obtida da forma mais eficiente, apesar de que, normalmente, funcionam muito bem.
	
		7a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	A respeito dos métodos de busca local, selecione a opção correta.
		
	 
	Os algoritmos de busca local são eficientes no uso da memória.
	
	Ainda que uma solução não exista no espaço de estados, o algoritmo de busca local é capaz de identificá-la.
	
	Todos os algoritmos de busca local sempre são completos.
	
	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 09/03/2023 13:10:00Explicação:
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
	
	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.
	 
	O vencedor leva tudo.
	
	Distribuição aleatória.
	
	Regra de aprendizagem Outstar.
	
	Regra de aprendizagem Perceptron.
	Respondido em 09/03/2023 13:10:10
	
	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.
	
		9a
          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 v ~q
	
	p → q
	
	q → p
	
	~p ^ q
	 
	~p ^ ~q
	Respondido em 09/03/2023 13:02:12
	
	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.
	
		10a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Observe a frase: ''todos os quadros são azuis''. Em relação à lógica de primeira ordem, selecione a opção correta.
		
	 
	A negação da frase é: ''existe pelo menos um quadro que não é azul''.
	
	A frase pode ser representada pela lógica sentencial, mas não pela lógica de primeira ordem.
	
	A frase pode ser representada por três variáveis:''todos'', ''os quadros'' e ''são azuis''.
	
	A frase é equivalente a: ''para qualquer quadro existente, ele pode ser azul''.
	
	A negação da frase é: ''existe pelo um quadro branco''.
	Respondido em 09/03/2023 13:11:55
	
	Explicação:
Os quantificadores lógicos podem ser universais e existenciais. Os quantificadores universais são usados para generalizar proposições, como, por exemplo: ''qualquer quadro que exista é azul''. No caso do quantificador existencial, indica a existência de pelo menos uma situação em que a proposição é verdadeira, como, por exemplo: ''existe pelo menos uma casa azul''. A negação de uma proposição com quantificador universal é equivalente à existência de, pelo menos, uma exceção.
SIMULADO 02
		Disc.: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL   
	Aluno(a): XPTO
	XPTO
	Acertos: 10,0 de 10,0
	09/03/2023
		1a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	O paradigma conexionista, também conhecido por redes neurais artificiais, forma um paradigma de IA que tem inspiração no comportamento do cérebro, além de outras características. Assinale a alternativa representa uma característica desse paradigma:
I - Processam a informação de forma paralela e distribuída.
II - Generalizam conhecimento aprendido.
III - Lidam com conhecimento não simbolicamente representado.
IV - São algoritmos de otimização.
V - O conhecimento é aprendido por meio do estímulo e resposta.
		
	
	Apenas as afirmativas I, II e III estão corretas.
	
	Apenas as afirmativas I e V estão corretas.
	 
	Apenas as afirmativas I, II, III e V estão corretas.
	
	Apenas as afirmativas I, II e V estão corretas
	
	Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
	Respondido em 09/03/2023 13:15:25
	
	Explicação:
O paradigma conexionista se baseou em modelos matemáticos simples de neurônios e com eles constituiu uma rede neuronal com a capacidade de simular a memória associativa humana, acessando conteúdo e não endereços como nos computadores clássicos. Sendo assim, os algoritmos de redes neurais fazem parte do paradigma conexionista. Entre as opções, não representam uma característica desse paradigma os algoritmos de otimização, pois eles fazem parte do paradigma evolutivo, que compreende um conjunto de técnicas de busca e otimização inspiradas na evolução natural das espécies.
	
		2a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Assinale as afirmações a seguir com V para verdadeiro ou F para falso e depois marque a alternativa correta:
( ) Sistema especialista consiste em uma técnica de IA desenvolvida para resolver problemas em um determinado domínio, cujo conhecimento utilizado é obtido de pessoas que são especialistas naquele domínio.
( ) Dendral foi um sistema desenvolvido em 1965, contendo redes neurais artificiais para resolver problemas relacionados à química orgânica.
( ) A fase da implementação do sistema especialista é considerada a parte mais sensível no desenvolvimento de um SE, muitas vezes, o gargalo do processo.
		
	
	F-V-F
	
	F-F-F
	
	V-F-V
	
	V-V-V
	 
	V-F-F
	Respondido em 09/03/2023 13:15:02
	
	Explicação:
A inteligência Artificial possui várias técnicas, entre elas, o sistema especialista, que consiste em uma técnica de IA desenvolvida para resolver problemas em um determinado domínio, cujo conhecimento utilizado é obtido de pessoas que são especialistas naquele domínio. O Dendral foi um sistema especialista desenvolvido em 1965, contendo regras para resolver problemas relacionados à química orgânica. A fase de aquisição de conhecimento é considerada a parte mais sensível no desenvolvimento de um SE, muitas vezes o gargalo do processo.
	
		3a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Em cada paradigma de Inteligência Artificial agrega-se um conjunto de possibilidades de aplicação devido aos seus níveis de
		
	
	indeterminismo, generalização, reconhecimento de regras, criatividade e autonomia.
	
	indeterminismo, especialização, reconhecimento de regras, aprendizagem e autonomia.
	
	indeterminismo, expertise, reconhecimento de regras, proatividade e autonomia.
	
	determinismo, especialização, reconhecimento de padrões, inteligência e dependência.
	 
	determinismo, generalização, reconhecimento de padrões, criatividade e autonomia.
	Respondido em 09/03/2023 13:19:43
	
	Explicação:
A Inteligência Artificial pode ser dividida em paradigmas, como, por exemplo, o paradigma simbólico, o paradigma conexionista, o paradigma evolutivo, entre outros. Cada paradigma leva a um conjunto de possibilidades de aplicação devido aos seus níveis de determinismo, generalização, reconhecimento de padrões, criatividade e autonomia. Dessa forma, estamos classificando a IA em seus níveis, entendendo melhor tudo aquilo que cabe dentro da definição do que é Inteligência Artificial, e assim ficam mais compreensíveis suas potencialidades e seus usos.
	
		4a
          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.
		
	
	Apenas o item I está correto.
	
	Apenas o item III está correto.
	
	Apenas os itens I e II estão corretos.
	
	Apenas ositens II e IV estão corretos.
	 
	Os itens I, II e III estão corretos.
	Respondido em 09/03/2023 13:20:34
	
	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.
	
		5a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Em relação aos algoritmos genéticos, selecione a opção correta com as duas principais características deles.
		
	
	Mutação aleatória e função de condicionamento físico.
	 
	Função de fitness e técnicas de cruzamento.
	
	Técnicas de cruzamento e mutação aleatória.
	
	Busca direcionada e limitação de profundidade.
	
	Indivíduos entre a população e mutação aleatória.
	Respondido em 09/03/2023 13:20:53
	
	Explicação:
Os algoritmos genéticos simulam o comportamento da biologia genética, por meio da representação das soluções por vetores, que são chamados de cromossomos, sendo que as posições dentro do vetor são chamadas de genes, um método de cruzamento e uma função de condicionamento chamada de fitness, que é usada para medir a qualidade de uma solução.
	
		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.
		
	
	Como a descrição do 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.
	 
	Trata-se de um exemplo em que a melhor estratégia é a busca em largura (Breadth First Search).
	
	O problema não apresenta nenhuma característica que possa ser explorada, portanto, qualquer estratégia pode ser aplicada.
	
	A estratégia que deve ser aplicada é a de busca em profundidade (Depth First Search).
	Respondido em 09/03/2023 13:16:15
	
	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 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.
		
	
	Heurísticas.
	
	Técnicas de pesquisa informadas.
	 
	Técnicas de pesquisa local.
	
	Técnicas de pesquisa desinformadas.
	
	Algoritmo A*.
	Respondido em 09/03/2023 13:21:03
	
	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.
	
		8a
          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.
		
	
	Devem ser aplicadas para demonstração de teoremas.
	
	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.
	Respondido em 09/03/2023 13:18:19
	
	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.
	
		9a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	As redes neurais artificiais possuem a vantagem de poderem ser aplicadas a muitas situações práticas. Uma dessas aplicações são os problemas de classificação, mas também possuem algumas limitações. Em relação às desvantagens das redes neurais artificiais, selecione a opção correta.
		
	
	Na prática, as redes neurais artificiais são muito complexas para resolver problemas reais.
	 
	Não é trivial fazer uma correspondência entre as soluções fornecidas por uma rede neural e sua arquitetura.
	
	Devido à flexibilidade das redes neurais artificiais sempre é possível ajustar um modelo para que a taxa de acerto seja alta.
	
	As redes neurais artificiais são modelos probabilísticos, então, não é possível fazer afirmações sobre sua taxa de acerto.
	
	As redes neurais artificiais extraem as características dos dados de treinamento tornando-se superespecializadas.
	Respondido em 09/03/2023 13:21:20
	
	Explicação:
O ideal é que a rede neural tenha a capacidade de generalizar seu comportamento. A taxa de acerto está relacionada a diversos fatores desde a base de treinamento até a arquitetura do modelo, portanto não se trata apenas de ajustes. As redes neurais artificiais são modelos probabilísticos e sua taxa de acerto pode ser medida através de testes de validação. Existem diversos fatores que podem influenciar o aprendizado do modelo, mas já existem muitos estudos que ajudam a ajustar esses parâmetros. Uma das desvantagens das redes neurais é explicar as soluções a partir da estrutura do modelo. Medir a taxa de acertos está relacionado aos testes de validação da rede e não à arquitetura dela. As redes neurais são aplicadas para resolver diversos problemas práticos.
	
		10a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	A respeito do uso dos sistemas especialistas, selecione a opção correta sobre o uso de ferramentas para desenvolvimento de aplicações.
		
	
	Escrever programas que podem ser aplicados para um sistema operacional específico.
	
	Ter à disposição recursos que elaboram todas as etapas criativas do processo de desenvolvimento.
	 
	Uma das vantagens é ter à disposição frameworks que impõem uma estrutura de desenvolvimento.
	
	As ferramentas de desenvolvimento já fazem a validação de um modelo sem dependência do programador.
	
	Apresentar as lacunas sobre a base de conhecimento.Respondido em 09/03/2023 13:22:15
	
	Explicação:
Programar um sistema especialista envolve diversos desafios, como a interface de interação do usuário com o sistema e o algoritmo que faz o processamento dos dados e a sugestão de recomendações. Portanto, é uma vantagem usar de frameworks que facilitem esse processo, pois é uma forma de guiar o programador. A criatividade de uma solução depende do desenvolvedor, as ferramentas apenas dão suporte para esse processo. A validação do modelo é dependente das escolhas que foram feitas no processo de desenvolvimento. Ficar limitado a um sistema operacional é desvantajoso. A base de conhecimento está relacionada às regras do negócio e não ao processo de desenvolvimento.