Simulado Inteligência Artificial AV1 Estácio

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Disc.: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL   
Aluno(a): JOAO LUCAS DA SILVA TEIXEIRA 201902466314
Acertos: 9,0 de 10,0 29/05/2023
Acerto: 1,0  / 1,0
Em cada paradigma de Inteligência Arti�cial agrega-se um conjunto de possibilidades de aplicação devido aos
seus níveis de
indeterminismo, especialização, reconhecimento de regras, aprendizagem e autonomia.
indeterminismo, generalização, reconhecimento de regras, criatividade e autonomia.
determinismo, especialização, reconhecimento de padrões, inteligência e dependência.
 determinismo, generalização, reconhecimento de padrões, criatividade e autonomia.
indeterminismo, expertise, reconhecimento de regras, proatividade e autonomia.
Respondido em 29/05/2023 21:52:39
Explicação:
A Inteligência Arti�cial 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 classi�cando a IA em seus níveis, entendendo melhor tudo aquilo que cabe dentro da de�nição do que
é Inteligência Arti�cial, e assim �cam mais compreensíveis suas potencialidades e seus usos.
Acerto: 1,0  / 1,0
De acordo com os paradigmas de Inteligência Arti�cial, pode-se a�rmar que um modelo simbolista
não possui conhecimento representado explicitamente.
lida apenas com símbolos grá�cos.
é formado por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento.
 lida com conhecimento explícito e representado simbolicamente.
é um modelo que aprende a partir dos dados.
Respondido em 29/05/2023 21:53:08
Explicação:
A Inteligência Arti�cial 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 a�rmar que o modelo
 Questão1
a
 Questão2
a
https://simulado.estacio.br/alunos/inicio.asp
javascript:voltar();
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.
Acerto: 1,0  / 1,0
A respeito dos métodos de busca local, selecione a opção correta.
Não é possível criar um algoritmo ótimo de busca local.
Ainda que uma solução não exista no espaço de estados, o algoritmo de busca local é capaz de identi�cá-
la.
 Os algoritmos de busca local são e�cientes no uso da memória.
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.
Respondido em 29/05/2023 21:57:04
Explicação:
Os algoritmos de busca local são bastante utilizados para resolver problemas práticos devido à e�ciência na
exploração dos recursos computacionais, como memória, por exemplo, uma vez que o escopo das suas buscas �ca
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.
Acerto: 1,0  / 1,0
Em relação aos algoritmos genéticos, selecione a opção correta com as duas principais características deles.
Técnicas de cruzamento e mutação aleatória.
 Função de �tness e técnicas de cruzamento.
Mutação aleatória e função de condicionamento físico.
Busca direcionada e limitação de profundidade.
Indivíduos entre a população e mutação aleatória.
Respondido em 29/05/2023 21:57:00
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 �tness, que é usada para medir a qualidade de
uma solução.
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.
Regra de aprendizagem Outstar.
 O vencedor leva tudo.
 Questão3
a
 Questão4
a
 Questão5
a
Distribuição aleatória.
Método dos mínimos quadrados.
Regra de aprendizagem Perceptron.
Respondido em 29/05/2023 21:58:20
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.
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.
Apresentar as lacunas sobre a base de conhecimento.
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.
Escrever programas que podem ser aplicados para um sistema operacional especí�co.
Respondido em 29/05/2023 21:59:54
Explicação:
Programar um sistema especialista envolve diversos desa�os, 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.
Acerto: 0,0  / 1,0
Considere o problema dos robôs autônomos do porto. Considere um dos estados do problema de�nido na �gura
a seguir:  
state = {attached(p1,loc1), attached(p2,loc1), in(c1,p1), in(c3,p1), top(c3,p1), on(c3,c1), on(c1,pallet), in(c2,p2),
top(c2,p2), on(c2,pallet), belong(crane1,loc1),
 
empty(crane1),adjacent(loc1,loc2), adjacent(loc2, loc1), at(r1,loc2), occupied(loc2),
 
unloaded(r1)}
 
Após o robô entrar na plataforma loc1. Considere a ação a = load(crane1,loc1,c3,r1).
 Questão6
a
 Questão7
a
Assinale a a�rmativa verdadeira:
Ação é aplicável no estado da �gura.
 Ação não é aplicável e somente o átomo holding(k,c) da pré-condição não é verdadeiro.
Ação não é aplicável e somente o átomo unload(r) da pré-condição não é verdadeiro.
Ação não é aplicável e somente o átomo belong(k,c) da pré-condição não é verdadeiro.
 Ação não é aplicável e os átomos holding(k,c) e at(r,l) da pré-condição não são verdadeiro.
Respondido em 29/05/2023 21:59:47
Explicação:
Com o robô entrando na plataforma loc1, o guindaste ainda não está segurando o container, por isso ação não é
aplicável. Assim: Ação não é aplicável e somente o átomo holding(k,c) da pré-condição não é verdadeiro.
Acerto: 1,0  / 1,0
Ao modi�car o algoritmo em Prolog em Coloração de Mapas, disponível logo abaixo, para esse mapa
apresentado, permitindo que as cidades A e B possam ter cores iguais. Quantas soluções existem?
/*
* Variáveis: A,B,C,D,E,F
Domínio:: {vermelho,verde,azul}
Restrições: A!=B, A!=C, B!=C, B!=D, C!=D, C!=E, C!=F, D!=E, E!=F
*/
 
/*
* Impomos as restriçõess: different(A,B) signi�ca que a cor de A deve ser diferenteda de B.
* */
 
coloring(A,B,C,D,E,F) :-
different(A,B),
different(A,C),
different(B,C),
different(B,D),
different(C,D),
different(C,E),
different(C,F),
different(D,E),
different(E,F).
 
 Questão8
a
/*
* Os fatos: vermelho é diferente de azul, que é diferente de verde , etc
* */
different(vermelho,azul).
different(azul,vermelho).
different(vermelho,verde).
different(verde,vermelho).
different(verde,azul).
different(azul,verde).
 
 
18
20
 12
16
14
Respondido em 29/05/2023 22:01:22
Explicação:
A alteração que deve ser feita no algoritmo é de apenas retirar a restrição: different(A,B). Assim, o número de
soluções é 12, fazendo novamente a consulta coloring(A,B,C,D,E,F).
Acerto: 1,0  / 1,0
Considere um conjunto nebuloso A de�nido em um universo de discurso X = [0, 100]. Sabendo que A é um
conjunto trapezoidal, cujos vértices são a = 10, b = 20, c = 60 e d = 90, qual o valor x X cujo grau de inclusão em
A ( A(x)) é igual a 0,6?
18
80
65
 72
15
Respondido em 29/05/2023 22:01:43
Explicação:
ϵ
μ
 Questão9
a
Acerto: 1,0  / 1,0
Considere uma região do Brasil em que se tenha o seguinte conhecimento a respeito do comportamento do
tempo em uma determinada época do ano. Sabe-se que a probabilidade de chover é de 0,5 e que a probabilidade
de o tempo estar nublado é de 0,8. Sabe-se ainda que a probabilidade de o tempo estar nublado quando chove é
de 0,4. Diante disso, a probabilidade de chover quando o tempo está nublado é de:
50%
30%
15%
40%
 25%
Respondido em 29/05/2023 22:04:01
Explicação:
A solução desse problema envolve a aplicação direta do Teorema de Bayes. Antes disso, porém, é preciso identi�car os
eventos envolvidos na situação apresentada:
A = chuva
B = tempo nublado
Em seguida, identi�ca-se as probabilidades fornecidas:
P(A) = 0,5
P(B) = 0,8
P(B | A) = 0,4
Com isso, têm-se disponíveis todos os elementos necessários para calcular P(A | B) que corresponde à probabilidade
de chover, dado que o tempo está nublado. Agora, basta aplicar a regra de Bayes:
 Questão10
a