Inteligência Artificial

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12/06/2023, 13:09 Simulado 1: Revisão da tentativa
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42744  Simulado 1
Iniciado em Monday, 12 Jun 2023, 12:32
Estado Finalizada
Concluída em Monday, 12 Jun 2023, 13:08
Tempo empregado 36 minutos 46 segundos
Questão 1
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
QUESTIONÁRIO
“K-nn e a árvore de decisão são algoritmos supervisionados, ou seja, possuem
classes de�nidas na base de treinamento. Porém, existem diferenças
especí�cas na forma como a classi�cação é feita, sendo uma delas
______________.”
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna da frase anterior.
Escolha uma opção:
a. O k-nn, que não é capaz de apresentar resultados melhores que a
árvore de decisão para um mesmo problema.
b. O k-nn, que procura usar um grafo similar à árvore, porém mudam-se
apenas as nomenclaturas usadas
c. A estrutura dos algoritmos, que é impossível de ser prevista, uma vez
que ambas aplicam grafos construídos genericamente a cada
execução e, sendo assim, a qualidade do algoritmo não pode ser
prevista.
d. A árvore de decisão, que não é capaz de apresentar resultados
melhores que o k-nn para um mesmo problema.
e. A diferença,
que está na
forma como
ambos tratam
seus vizinhos,
uma vez que o
k-nn avalia pela
variável K e a
árvore pela
relação entre
cada nó.
 A principal diferença entre os dois modelos é a
forma como cada um classi�ca os atributos,
uma vez que o k-nn faz a veri�cação por
similaridade dos atributos de cada vizinho. Este
processo também é similar ao feito nas árvores
durante a criação dos modelos, todavia, cada
nó, após criado, direciona o atributo para o
próximo nó probabilisticamente mais próximo.
A resposta correta é: A diferença, que está na forma como ambos tratam seus
vizinhos, uma vez que o k-nn avalia pela variável K e a árvore pela relação entre
cada nó.
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Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
O algoritmo k-means procura realizar processos de aproximação euclidiana
dos atributos (KRISHNA; MURTY, 1999). Com base neste contexto, se for dado
os seguintes pontos A(2, 7) e B(4, 5), com base na aproximação euclidiana, a
resultante será:
Escolha uma opção:
a. 18.
b. 2.
c. 2,83
aproximadamente.
 A aproximação euclidiana se dá ao subtrair
duas coordenadas de dois pontos
pertencentes ao mesmo eixo, elevando a
resultante ao quadro e somando os valores
de todas as coordenadas calculadas, por
�m, é feito o cálculo da raiz quadrada deste
valor, culminando no valor da aproximação
entre os dois pontos.
d. 13,41 aproximadamente.
e. 4.
A resposta correta é: 2,83 aproximadamente.
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Questão 3
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
A aprendizagem por reforço, como citado no capítulo 4, procura perceber os
padrões hipotéticos com base na experiência continuada, chamada de
estratégia incremental. Com base na sentença que fala de aprendizagem por
reforço, assinale a alternativa correta.
Escolha uma opção:
a. A aprendizagem por reforço é similar à forma como os humanos
aprendem, ou seja, possuem uma espécie de cérebro reptiliano, em
que todas as ações e hipóteses já vêm prontas para serem usadas
através do esforço repetitivo de acessá-las.
b. Os especialistas em IA indicam o não uso do aprendizado por reforço,
uma vez que o custo computacional é tão elevado que a sua aplicação
ainda é teórica. Assim, precisamos esperar a construção de sistemas
computacionais mais robustos e acessíveis para realizar experimento
e aplicações com este tipo de aprendizado.
c. A aprendizagem por reforço é similar às aprendizagens lógicas,
apenas sendo adicionado o passo de experimentação contínua sobre
os dados já treinados.
d. A estratégia incremental se dá para os
processos de aprendizagem em
agentes que não têm acesso aos
dados prévios ou à complexidade ao
traçar estas variáveis e tão grande, que
é mais fácil deixar o sistema as
explorarem e identi�carem seu melhor
uso, através de duas abordagens: uma
com o agente, conhecendo as ações,
mas não sabendo como e quando usá-
las; e, outra que os agentes precisam
descobrir as ações e, posteriormente,
como usá-las.
 A aprendizagem
incremental entende que
o aprendizado e o ajuste
dos modelos devem
acontecer
continuamente a cada
nova experiência. Assim,
a aprendizagem por
esforço procura
construir ótimos
modelos a partir de um
estado de conhecimento
simples ou nulo.
e. A aprendizagem por esforço oculta a camada de treinamento e teste
único para a criação de modelos e�cientes, algo que faz com que os
algoritmos supervisionados e não supervisionados sempre
apresentem melhores resultados para uma mesma aplicação, só
sendo válido o seu uso em aplicações onde a quantidade de hipóteses
impede a criação de uma base prévia.
A resposta correta é: A estratégia incremental se dá para os processos de
aprendizagem em agentes que não têm acesso aos dados prévios ou à
complexidade ao traçar estas variáveis e tão grande, que é mais fácil deixar o
sistema as explorarem e identi�carem seu melhor uso, através de duas
abordagens: uma com o agente, conhecendo as ações, mas não sabendo
como e quando usá-las; e, outra que os agentes precisam descobrir as ações
e, posteriormente, como usá-las.
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Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 5
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Utilizando seus conhecimentos sobre inteligência arti�cial e a fase de pré-
processamento, leia a frase a seguir:
“Esta fase é um importante passo para o bom desempenho dos algoritmos,
uma vez que cada algoritmo possui formatos esperados de dados.”
Com base na fase de pré-processamento, é correto a�rmar que um outlier é:
Escolha uma opção:
a. Um valor de controle, o qual permite a veri�cação do modelo, uma vez
que está fora do grupo de treinamento e teste.
b. Simplesmente um número atributo ou
elemento que está isolado em um certo
ponto entre o conjunto de elementos,
gerando, assim, problemas na correta
classi�cação dos elementos.
 Um outlier é um valor
que gera alteração
na correta
classi�cação de
outros elementos.
c. Um valor que representa a soma de todos os valores.
d. Um valor muito pequeno, quase igual a zero, fazendo com que ele
�que fora dos cálculos de proximidade.
e. Um valor que representa o centro do conjunto.
A resposta correta é: Simplesmente um número atributo ou elemento que está
isolado em um certo ponto entre o conjunto de elementos, gerando, assim,
problemas na correta classi�cação dos elementos.
A aprendizagem não supervisionada é um paradigma da aprendizagem
dedutiva, onde os dados de treinamento não possuem classes prede�nidas.
Neste sentido, quais os componentes presentes neste tipo base de dados
antes do treinamento?
Escolha uma opção:
a. Instância.
b. Atributo
e
instância.
 As bases de dados de entrada para a fase de
treinamento e teste são compostas exclusivamente
de instância, chamada também de elemento, e os
atributos.
c. Classe, atributo e instância.
d. Instância e classe.
e. Atributo e classe.
A resposta correta é: Atributo e instância.
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Questão 6
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Segundo Russell (2013), o algoritmo EM realiza deduções a partir da
distribuição dos dados, criando novos elementos hipotéticos. Todavia, com
base no exposto na sessão 3.1.1, como se dá os ajustes no modelo?
Escolha uma opção:
a. Através de camadas cíclicas de tratamento de dados, comparando
continuamente os valores atualizados com as classes de�nidas na
base, permitindo, através da taxa de erro de classi�cação, ajustaro
modelo até atingir um valor mínimo de falsos-positivos.
b. Através de camadas cíclicas de tratamento de dados, comparando
continuamente os valores atualizados com as classes de�nidas na
base, permitindo, através da taxa de erro de classi�cação, ajustar o
modelo até atingir um valor mínimo de falsos-positivos.
c. É feito em 3 passos não cíclicos, sendo o primeiro a generalização
dos dados e criação de clusters distributivos, atualizando a taxa de
proximidade entre os elementos e, por �m, feito o ajuste para
estabelecer qual elemento pertence a cada cluster.
d. Através de ciclos de melhoramento por meio da aproximação
gaussiana, até que o valor de melhoramento seja igual a 1.
e. Após a distribuição, o algoritmo
fará uma sequência de passos
em forma de ciclo, a �m de
calcular a aproximação
probabilística dos dados com os
clusters criados na primeira etapa
e, posteriormente, com os valores
gerados anteriormente, realizando
ajustes e veri�cando se a taxa de
melhoramento atingiu uma
estatística estagnação.
 Os ciclos aplicados no
algoritmo EM permitem que,
a cada nova interação, os
novos valores sejam cada
vez mais próximos de um
cluster especí�co. Isso se dá
através de processos de
criação de novos dados e
ajustes desses por meio de
maiores probabilísticos.
A resposta correta é: Após a distribuição, o algoritmo fará uma sequência de
passos em forma de ciclo, a �m de calcular a aproximação probabilística dos
dados com os clusters criados na primeira etapa e, posteriormente, com os
valores gerados anteriormente, realizando ajustes e veri�cando se a taxa de
melhoramento atingiu uma estatística estagnação.
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Questão 7
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 8
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
O tratamento dos dados é uma ação importante para a fase de
processamento, uma vez que cada tipo de algoritmo possui conjuntos próprios
de entradas. Neste sentido, o processo onde modi�camos os valores de
entrada para variação entre 0 e 1 é chamado de:
Escolha uma opção:
a. Ajuste.
b. Transformada.
c. Discretização. O processo de discretização faz uma
modi�cação nos valores para serem
representados no intervalo entre 1 e 0.
d. Redução.
e. Binarização.
A resposta correta é: Discretização.
A lógica de primeira ordem permite que dados numéricos e não numéricos
sejam tratados através de modelos lógicos. Por sua vez, a aprendizagem
indutiva procura, através de classes,
Escolha uma opção:
a. Aprendizagem dedutiva.
b. Lógica de segunda ordem.
c. Lógica dedutiva.
d. Lógica proposicional.
e. Lógica
indutiva.
 A combinação entre a lógica de primeira ordem e a
aprendizagem indutiva é chamada de lógica indutiva, o
qual aplica conceitos de ambas as abordagens.
A resposta correta é: Lógica indutiva.
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Questão 9
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 10
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Se for preciso identi�car quais alunos deverão ser considerados aptos ou não
aptos em uma determinada tarefa com base no seu progresso nos conteúdos
e dados de turmas interiores, qual seria o paradigma indicado a ser utilizado
segundo o que foi aprendido na sessão 1.2?
Escolha uma opção:
a. O aprendizado por reforço.
b. O aprendizado dedutivo.
c. O aprendizado oculto.
d. O aprendizado
supervisionado.
 Como visto na sessão indicada, o aprendizado
supervisionado é indicado quando temos
classes bem de�nidas e estamos procurando
encontrar padrões entre os objetos que
apresentaram anteriormente características
que se repetem em observações futuras.
e. O aprendizado não supervisionado.
A resposta correta é: O aprendizado supervisionado.
“A aprendizagem por esforço permite que o ato de aprender seja feito _______,
especi�camente, utilizando ______ para validar a qualidade das hipóteses
geradas e estratégias ________ para de�nir sua forma de aquisição de
conhecimento.”
Assinale a alternativa que preenche corretamente as lacunas da frase anterior.
Escolha uma opção:
a. De forma incremental, pesos, ativas.
b. Facilmente, lógica propositiva, ativas.
c. De forma incremental, ativamente, as bases de conhecimento.
d. De forma
incremental,
pesos,
ativas e
passivas.
 Segundo o texto apresentado, o sistema aprende
através do conceito de incremento de
conhecimento a cada interação ao utilizar os pesos
como forma de validação das hipóteses, como
citado na sessão 4.2, e utilizando uma das
estratégias de aprendizado no ambiente, ativa ou
passiva.
e. De forma incremental, pesos, passivas.
A resposta correta é: De forma incremental, pesos, ativas e passivas.
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Questão 11
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Semelhante ao k-nn, o k-means faz uma aproximação entre os vizinhos
procurando relacionar o conjunto de atributos de cada elemento com os
possíveis clusters de�nidos. Todavia, como se dá a inserção de um elemento
em um cluster?
Escolha uma opção:
a. O algoritmo irá
distribuir os
elementos nos
clusters, de acordo
com a média de
seus atributos em
relação ao
centroide do
próprio cluster.
 Como citado na alternativa “d”, após a
aproximação de todos os atributos, a média
total de todos os atributos de um elemento
é usado para veri�car sua dispersão em
relação ao centroide dos clusters, inserindo
o elemento no cluster com maior
aproximação.
b. O modelo oculto de Bayes.
c. O modelo visível de Markov.
d. As redes de Markov.
e. As redes bayesianas.
A resposta correta é: O algoritmo irá distribuir os elementos nos clusters, de
acordo com a média de seus atributos em relação ao centroide do próprio
cluster.
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Questão 12
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 13
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Utilizando seus conhecimentos sobre inteligência arti�cial, leia a frase a
seguir:
“Existem duas estratégias para aplicação da aprendizagem por esforço, sendo
uma a aprendizagem passiva e a outra a aprendizagem ativa.”
Diante do exposto, analise as alternativas e assinale a que representa a
abordagem ativa.
Escolha uma opção:
a. Aprendizagem ativa é quando o algoritmo procura testar mais de uma
hipótese ao mesmo tempo e suas experiências não in�uenciam na
qualidade das hipóteses.
b. É quando o agente ativamente procura aprender por si, sem esperar
que estímulos para a sua reação aconteçam.
c. É quando o agente está ativo na avaliação das experiências, sendo o
estado passivo quando não está aprendendo.
d. Aprendizagem ativa é quando o agente tem um certo conhecimento
sobre as ações que pode executar, não precisando explorar o
ambiente para aprender sobre a existências destas ações.
e. Aprendizagem ativa é
quando um agente
precisa explorar o
ambiente devido ao
não conhecimento das
ações que podem ser
aplicadas.
 A aprendizagem ativa permite que o
agente explore opções de ações a cada
experiência, procurando não apenas
entender como usá-las, mas também
como identi�car a sua existência e
possibilidade.
A resposta correta é: Aprendizagem ativa é quando um agente precisa explorar
o ambiente devido ao não conhecimento das ações que podem ser aplicadas.
Um dos principais conceitos da aprendizagem dedutiva é a não presença das
classes como atributo nas instâncias presentes na base. A falta das classes
permite que os algoritmos as identi�quem, criando estruturas chamadas de:
Escolha uma opção:
a. Classe.
b. Cluster. Os clusters são estruturas que conjugam um conjunto
de dados com características especí�cas.
c. Container bidimensional.
d. Caixa de dados.
e. Variável.
A resposta correta é: Cluster.
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Questão 14
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
O padrão de cores RGB possui uma cor especí�ca para cada combinação de
valor nas três variáveis. Se um sistema é especializado na percepção de um
espectro de cor especí�co, qual seria o melhor tipo de aprendizado para
identi�car este per�l de cor especí�co?
Escolha uma opção:
a. O aprendizado não supervisionado, uma vez que este aprendizado se
baseia em clusters de�nidos previamente e classi�ca as entradas
segundo as suas características, permitindo que o sistema perceba
quando uma entrada RGB é pertencente a algum espectro especí�co.
b. O aprendizado não supervisionado, uma vez que este aprendizado se
baseia em classes de�nidas e classi�ca as entradas segundo as suas
características, permitindo que o sistema perceba quando uma
entrada RGB é pertencente a algum espectro especí�co.
c. O aprendizado não supervisionado, uma vez que este aprendizado se
baseia em clusters de�nidos após a análise das características dos
elementos, permitindo que o sistema perceba quando uma entrada
RGB é pertencente a algum espectro especí�co.
d. O aprendizado supervisionado, uma vez que este aprendizado se
baseia em clusters de�nidos previamente e classi�ca as entradas
segundo as suas características, permitindo que o sistema perceba
quando uma entrada RGB é pertencente a algum espectro especí�co.
e. O aprendizado supervisionado,
uma vez que este aprendizado se
baseia em classes de�nidas e
classi�ca as entradas segundo
as suas características,
permitindo que o sistema
perceba quando uma entrada
RGB é pertencente a algum
espectro especí�co.
 O estado de crenças permite
que o agente trate a incerteza
ao procurar criar nesta
camada todas as
combinações possíveis
conhecidas, buscando usar
este conhecimento para
auxiliá-lo na tomada de
decisão.
A resposta correta é: O aprendizado supervisionado, uma vez que este
aprendizado se baseia em classes de�nidas e classi�ca as entradas segundo
as suas características, permitindo que o sistema perceba quando uma
entrada RGB é pertencente a algum espectro especí�co.
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Questão 15
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 16
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
“A aplicação dos algoritmos de aprendizado por esforço devem considerar o
uso de ________ e _________ como parâmetros que identi�cam se a hipótese foi
bem aplicada ou não para uma dada situação.”
Assinale a alternativa que preenche corretamente as lacunas da frase anterior.
Escolha uma opção:
a. Dados, modelos.
b. Recompensas, respostas.
c. Vetores, matrizes.
d. Recompensas,
punições.
 O uso de recompensas e punições é uma das
estratégias aplicadas para registrar se uma ação
foi bem sucessiva ou não em sua aplicação.
e. Agentes reativos, lógica propositiva.
A resposta correta é: Recompensas, punições.
Os algoritmos supervisionados aplicam conceitos de aprendizado advindo de
muitas áreas, como a neurociência e a teoria do cérebro trino. Com base no
exposto, assinale a alternativa correta.
Escolha uma opção:
a. A teoria do cérebro trino contribui com a criação de modelos de
aprendizado baseados fortemente no cérebro reptiliano.
b. A administração contribuiu com o nome supervisionado para a IA,
cunhado em 1937 em uma universidade Britânica.
c. A IA não precisa de dados advindos de pesquisas de outras áreas,
uma vez que a IA é um ramo independente.
d. A lógica proposicional é a única capaz de representar os modelos de
aprendizado, uma vez que todos os dados de entrada são proposições
que podem ser representadas através de tabelas verdade.
e. A lógica de primeira
ordem é uma
contribuição da
lógica matemática
para a IA, sendo um
conhecimento
fundamental para a
criação de modelos
para aprendizado.
 Os modelos baseados na lógica de
primeira ordem são usados nos
algoritmos, visto que permitirem a
utilização de vários tipos de dados,
expandindo a possibilidade de criação de
modelos para tipos de representações
impossíveis de serem aplicadas na lógica
proposicional.
A resposta correta é: A lógica de primeira ordem é uma contribuição da lógica
matemática para a IA, sendo um conhecimento fundamental para a criação de
modelos para aprendizado.
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Questão 17
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
“A aprendizagem por esforço, como visto na sessão 4.2, precisa de estratégias
para permitir o consente aprendizado e, em certos momentos, uma variável de
veri�cação se uma dada hipótese é melhor ou pior que outras. Uma e�ciente
forma de validar é usando ____________.”
Escolha uma opção:
a. Uma pilha alimentada pela última ação e�ciente.
b. Combinação de recompensas.
c. Pesos. Como citado na sessão 4.2, o uso de pesos permite que
uma ação que apresentou mau desempenho na última
execução, mas, em geral, possui bom desempenho com
base em regras de validação sobre os pesos, sendo uma
forma e�ciente de avaliar qual a melhor ação a ser
aplicada.
d. Não é possível fazer essa veri�cação nos algoritmos de aprendizado
por esforço, pois o custo do processamento e a quantidade de uso de
memória seria muito elevado.
e. A lógica proposicional para a criação de cálculos probabilistas que
informem a qualidade da hipótese dado uma combinação de
hipóteses conhecidas (similar ao Bayes).
A resposta correta é: Pesos.
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Questão 18
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
As árvores de decisão são estruturas de dados aplicados à IA, que permitem a
representação do conhecimento através de etapas de especialização em cada
camada. Diante do exposto, assinale a alternativa que apresenta corretamente
o conceito estrutural.
Escolha uma opção:
a. Uma árvore de decisão precisa ter todos os dados de entrada
binarizados antes da fase de processamento.
b. Toda árvore precisa ter um nó raiz e apenas duas rami�cações ligadas
às classes, sendo esta classe representada pelo valor verdadeiro ou
falso.
c. Salvo a raiz,
todos os nós
subsequentes
devem
obrigatoriamente
possuir um
único pai.
 Se um nó não possui �lhos, este é chamado
de nó folha e representa uma solução
provável. O percurso a partir da raiz até as
folhas é chamado de rami�cação. Como
todos os elementos estão vinculados, através
das rami�cações a partir da raiz, podemos
identi�car que este nó raiz é a única
subestrutura que não possui um pai.
d. Todos os nós presentes na árvore devem obrigatoriamente possuir ao
menos um �lho.
e. Todos os nós presentes na árvore devem obrigatoriamente possuir um
único pai.
A resposta correta é: Salvo a raiz, todos os nós subsequentes devem
obrigatoriamente possuir um único pai.
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Questão 19
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 20
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
A aprendizagem indutiva procura, através de um conjunto de regras
fundamentais, semelhanças entre os objetos e agrupá-los dentro de conjuntos
prede�nidos de classes. Diante do exposto, qual o nome do paradigma
utilizado na lógica indutiva?
Escolha uma opção:
a. Aprendizado
supervisionado.
 Tanto a lógica indutiva quanto a lógica dedutiva
aplicada no aprendizado utilizam paradigmas
especí�cos, sendo que, ligado ao aprendizado
indutivo, encontra-se o paradigma do
aprendizado supervisionado.
b. Paradigma da classi�cação baseada em fatos.
c. Lógica de primeira ordem.
d. Aprendizagem não supervisionada.
e. Classi�cação indutiva.
A resposta correta é: Aprendizado supervisionado.
Como pode ser visto na sessão 1.1, as técnicas computacionais abordadas se
baseiam em conceitos biológicos da teoria do cérebro trino. Diante do exposto,
qual característica da lógica indutiva está ligada a processos do neocórtex?
Escolha uma opção:
a. A percepçãodas saídas.
b. A lembrança.
c. Os processamentos incertos em ambientes não observáveis.
d. A seleção da melhor heurística.
e. O
aprendizado.
 Segundo o exposto na sessão 1.1, o neocórtex é
responsável por processos de aprendizado.
A resposta correta é: O aprendizado.