inteligencia artificial

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19/03/23, 18:34 EPS
https://simulado.estacio.br/alunos/ 1/4
Disciplina: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL  AV
Aluno: ALISSON FRANCELINO DE JESUS 201902471679
Turma: 9001
DGT0141_AV_201902471679 (AG)   24/10/2022 19:10:43 (F) 
Avaliação: 10,00 pts Nota SIA: 10,00 pts
 
02492 - FUNDAMENTOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL  
 
 1. Ref.: 6041499 Pontos: 1,00  / 1,00
Em relação às aplicações de Inteligência Arti�cial na indústria de entretenimento, julgue as opções.
O investimento no setor de entretenimento é um dos mais elevados, com constante atualização de
tecnologia, porém, os consumidores não têm tanto entusiasmo com a tecnologia.
Os consumidores de entretenimento buscam constantemente aplicações com o uso de Inteligência Arti�cial,
mas devido à complexidade do assunto, ainda não temos um número expressivo de aplicativos.
 Na indústria altamente competitiva do entretenimento, empresas como Disney e outros gigantes estão
usando a Inteligência Arti�cial para aprofundar a conexão com os consumidores por meio da personalização,
otimização e experiência aprimorada.
O setor de entretenimento e o setor de jogos ainda não despertaram para os ganhos no investimento de
aplicações usando Inteligência Arti�cial.
A indústria de entretenimento investe apenas no setor de �lmes de �cção por não existir investimento
su�ciente para expansão em outros setores.
 2. Ref.: 6041636 Pontos: 1,00  / 1,00
Em relação aos assistentes pessoais virtuais, pode-se a�rmar que:
I - A criação de assistentes pessoais virtuais é uma das aplicações de IA mais utilizadas.
II - Os assistentes pessoais virtuais auxiliam nas tarefas básicas como de�nir alarmes, lembrar compromissos, ligar
para outros números, informar a previsão do tempo, entre outras funcionalidades.
III - Em 1962, a IBM apresentou Shoebox, o aparelho era do tamanho de uma caixa de sapatos, e além de reconhecer
algumas palavras, também conseguia executar funções matemáticas.
IV - Os assistentes pessoais estão cada vez mais em desuso, devido à evolução da tecnologia de robôs domésticos.
Assinale a opção correta:
Apenas o item II está correto
 Apenas os itens I, II e III estão corretos.
Apenas os itens I, II e IV estão corretos.
Apenas o item IV está correto.
Apenas os itens I e II estão corretos.
 
02706 - PLANEJAMENTO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL  
 
 3. Ref.: 6079274 Pontos: 1,00  / 1,00
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O modelo restritivo que de�nimos assume 8 tipos de restrições. Essas restrições podem ser relaxadas quando
quisermos desenvolver determinados tipos de agentes inteligentes. Marque a alternativa verdadeira a respeito de
um robô limpador que foi desenvolvido para funcionar em uma gama variada de casas, de ambientes, sem nenhum
tipo de intervenção humana:
Não precisamos relaxar a restrição que diz que o ambiente é estático, porque o robô tem sensores que
mapeiam completamente o ambiente.
 O sistema é dinâmico, por isso relaxaremos a restrição que assume o sistema estático.
Não precisamos relaxar a restrição que assume o ambiente �nito, pela maneira que o robô foi criado.
Não precisamos fazer nenhum tipo de relaxamento sobre as restrições, porque as características das tarefas
são simples.
Assumir que o ambiente é determinístico é uma boa premissa ao desenvolver um robô com as características
apresentadas
 4. Ref.: 6078985 Pontos: 1,00  / 1,00
Assinale a a�rmativa verdadeira a respeito do planejamento de agentes inteligentes em inteligência arti�cial:
 
O planejador sempre assume que o sistema não muda enquanto elabora um plano para ser executado.
O planejador sempre assume que suas ações são realizadas com perfeição pelo controlador.
O controlador é responsável por elaborar planos e executá-los.
O planejador precisa do conhecimento completo do ambiente para executar um plano.
 Uma função de transição de estados relaciona um determinado estado a outros estados ao executar uma
determinada ação.
 
02764 - RACIOCÍNIO AUTOMÁTICO EM SITUAÇÕES DE INCERTEZA E IMPRECISÃO  
 
 5. Ref.: 6074697 Pontos: 1,00  / 1,00
O raciocínio incerto se aplica a situações em que não se tem conhecimento pleno da realidade em análise e, por isso,
os resultados inferidos para essa situação inevitavelmente trazem algum grau de incerteza embutido. Ainda que
mais raras, há situações em que o determinismo é a regra e, portanto, as incertezas não são toleradas. Diante disso,
analise as situações a seguir:
I - Cálculo da folha de pagamento de uma empresa considerando os proventos de cada funcionário, bem como os
descontos incidentes sobre os salários.
II - Previsão do comportamento do mercado �nanceiro com base no comportamento observado nos últimos cinco
anos.
III - Cálculo da vida útil de um equipamento a �m de determinar o momento ideal de se efetuar uma manutenção
preventiva.
São situações em que o raciocínio incerto se aplica apenas:
II
I
I e III
I, II e III
 II e III
 6. Ref.: 6074515 Pontos: 1,00  / 1,00
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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%
6%
 41%
1,8%
30%
 
02775 - REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTO, RACIOCÍNIO AUTOMÁTICO E APRENDIZADO  
 
 7. Ref.: 6040588 Pontos: 1,00  / 1,00
Em relação às redes neurais, selecione a opção correta.
Não é possível medir a acurácia de uma rede neural.
A escolha de uma arquitetura de uma rede não depende do contexto da aplicação.
Uma rede neural sempre representa um processo linear.
 A determinação dos pesos também depende dos dados de treinamento.
A quantidade de iterações para o treinamento de uma rede neural não pode ser limitada.
 8. Ref.: 6040589 Pontos: 1,00  / 1,00
Ano: 2018 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-MG Prova: CESPE - 2018 - TCE-MG - Analista de Controle
Externo - Ciência da Computação
Uma determinada empresa, ao realizar um programa de aceleração, selecionou �ntechs que já trabalham na análise
de fraudes em sistemas de cartão de crédito. Uma das premissas adotadas para a seleção foi a de que a �ntech
tivesse experiência em redes multi layer perceptrons. Nesse contexto, perceptron é
um poderoso conjunto de algoritmos de redes neurais arti�ciais especialmente úteis para o processamento
de dados sequenciais.
constituído por redes neurais arti�ciais profundas que podem ser usadas para classi�car transações e
agrupá-las por similaridade.
o método-padrão em redes neurais arti�ciais para cálculo da contribuição de erro de cada neurônio após
processamento de um lote de dados.
composto por duas redes simétricas que têm quatro ou cinco camadas rasas que representam a metade da
codi�cação (encoder) da rede.
 um algoritmo simples dedicado a efetuar uma análise binária para identi�car se determinada transação é
fraude ou não fraude.
 
02811 - TÉCNICAS DE BUSCA PARA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL  
 
 9. Ref.: 6040375 Pontos: 1,00  / 1,00
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https://simulado.estacio.br/alunos/ 4/4
Os métodos de busca em espaço de estados podem ser aplicados em diversas situações. Por exemplo, ''pode-se
programar um robô para aspirar as salas de um ambiente sempre que estiverem sujas. As salas possuem sensores
que, quando acionados, o robô vai até elas e, em seguida, vai aspirá-las''. Em relação ao exemplo dado, selecione a
opção correta sobre os métodos de busca no espaço de estados.
 É um exemplo de um agente reativo simples.
É um agente baseado em modelo.
É um exemplo de agente baseado em multiobjetivos.
Trata-se de um agente baseado em objetivo.
Trata-se de um caso típico de um agente baseado em utilidades.
 10. Ref.: 6040129 Pontos: 1,00  / 1,00
Selecione a opção que apresenta a busca que é implementada com uma estrutura do tipo �la: primeiro a entrar,
primeiro a sair.
Busca greedy.
Busca em grafo.
Pesquisa bidirecional.
Busca em profundidade.
 Busca em largura.
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