INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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Disciplina: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL  AV
Aluno: JOSÉ EMÍLIO BEZERRA RIBEIRO NETO 202212205501
Professor: MAURO CESAR CANTARINO GIL
 
Turma: 9001
DGT0141_AV_202212205501 (AG)   05/09/2023 16:11:09 (F) 
Avaliação: 8,00 pts Nota SIA: 10,00 pts
Dispositivo liberado pela Matrícula 202212205501 com o token 215679 em 05/09/2023 15:51:40.
 
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 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.
 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 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.
 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 IV está correto.
Apenas os itens I, II e IV estão corretos.
 Apenas os itens I, II e III estão corretos.
Apenas os itens I e II estão corretos.
Apenas o item II está correto
 
02706 - PLANEJAMENTO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL  
 
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 3. Ref.: 6079274 Pontos: 0,00  / 1,00
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 assume o ambiente �nito, pela maneira que o robô foi criado.
 Não precisamos relaxar a restrição que diz que o ambiente é estático, porque o robô tem sensores que
mapeiam completamente o ambiente.
Não precisamos fazer nenhum tipo de relaxamento sobre as restrições, porque as características das tarefas
são simples.
 O sistema é dinâmico, por isso relaxaremos a restrição que assume o sistema estático.
Assumir que o ambiente é determinístico é uma boa premissa ao desenvolver um robô com as características
apresentadas
 4. Ref.: 6082335 Pontos: 1,00  / 1,00
A respeito dos métodos de planejamento vistos: planejamento progressivo, regressivo e o strips. Assinale a
alternativa verdadeira:
 Strips implementa um tipo de busca regressiva.
Planejamento progressivo é mais e�ciente que o regressivo.
Strips sempre acha um plano de execução ao objetivo, se existir um plano.
As buscas são de ordem linear em relação ao número de estados.
Planejamento progressivo não requer uso de muita memória.
 
02764 - RACIOCÍNIO AUTOMÁTICO EM SITUAÇÕES DE INCERTEZA E IMPRECISÃO  
 
 5. Ref.: 6074698 Pontos: 1,00  / 1,00
Considere a seguinte situação:
Em uma caixa há 10 bolas, sendo 7 brancas e 3 azuis. Imagine que sejam efetuados 5 sorteios com reposição, ou seja,
a bola sorteada é devolvida à caixa, e nesses 5 sorteios obteve-se como resultado sempre uma bola branca.
I- Para essa situação, no próximo sorteio, a probabilidade de se obter uma bola branca é de 0,7
porque
II- os sorteios são eventos independentes entre si e a ocorrência de um não tem qualquer in�uência sobre a
ocorrência do outro.
Assinale a opção correta a respeito dessas asserções.
A primeira asserção é uma proposição verdadeira, e a segunda é uma proposição falsa.
As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda não é uma justi�cativa correta da primeira.
As duas asserções são proposições falsas.
A primeira asserção é uma proposição falsa, e a segunda é uma proposição verdadeira.
 As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda é uma justi�cativa correta da primeira.
 6. Ref.: 6074697 Pontos: 0,00  / 1,00
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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 e III
I
 II
I e III
I, II e III
 
02775 - REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTO, RACIOCÍNIO AUTOMÁTICO E APRENDIZADO  
 
 7. Ref.: 6040764 Pontos: 1,00  / 1,00
A respeito do algoritmo de treinamento backpropagation, selecione a opção correta sobre o seu funcionamento
É uma estrutura de dados que se baseia no percurso de árvores binárias para otimizar o processo de ajuste
dos pesos sinápticos.
O método minimiza os pesos sinápticos através de um processo de otimização.
É uma arquitetura de rede neural arti�cial que otimiza a determinação dos pesos sinápticos.
A saída da rede neural é obtida através da soma do produto entre os pesos sinápticos e suas respectivas
entradas.
 Através dos cálculos das saídas das unidades das camadas ocultas, obtém-se a saída real.
 8. Ref.: 6040759 Pontos: 1,00  / 1,00
Os sistemas especialistas são úteis para resolver problemas práticos através do uso da base de conhecimento de
determinados domínios. Nesse sentido, selecione a opção correta sobre aspectos que devem ser considerados sobre
os sistemas especialistas.
É esperado que um sistema possa falhar com frequência logo que for implantado.
São poucas as linguagens de programação que são recomendadas para o desenvolvimento de um sistema
con�ável.
 Seus resultados devem ser analisados com regularidade para medir a sua con�abilidade.
O comportamento de um sistema especialista está relacionado à linguagem de programação escolhida para
seu desenvolvimento.
A qualidade dos resultados de um sistema está diretamente relacionada à aplicação de programação
paralela no seu desenvolvimento.
 
02811 - TÉCNICAS DE BUSCA PARA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL  
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 9. Ref.: 6040384 Pontos: 1,00  / 1,00
Suponha que um algoritmo genético utilize um vetor x de oito posições para representar um cromossomo, sendo que
o vetor é indexado da posição 1 até a posição 8. Cada gene do cromossomo pode assumir valores inteiros de 1 a 9. A
função de �tness desse algoritmo é dada por:
f(x)= (x[1]+x[2]+x[3])-(x[4]+x[5]+x[6])+ (x[7]+x[8])2.
Nesse sentido, selecione a opção correta, levando em consideração as informações dadas na questão.
a função de �tness é igual a f(x)=19 para um cromossomo x =[ 1,0,1,0,2,1,1,3].
Para um cromossomo x =[ 1,1,1,2,2,1,2,3], a função de �tness é igual a f(x)=20.
a função de �tness é igual a f(x)=22 para um cromossomo x =[ 1,3,1,3,2,1,2,3].
Não é possível calcular a função de �tness sem conhecer mais informações sobre o problema.
 Para um cromossomo x =[1,0,1,3,2,1,2,3], a função de �tness é igual a f(x)=21.
 10. Ref.: 6040120 Pontos: 1,00  / 1,00
Muitos problemas reais podem ser modelados por meio de uma formulação matemática. Alguns desses problemas
são considerados difíceis devido a fatores como dimensão e o modo como os dados estão relacionados entre si.
Considerando que é possível enumerar as possíveis soluções que o problema pode assumir, selecione a opção
correta sobre a forma de tratar esse problema.
A busca em largura é a mais adequada para esse caso.
Como os métodos baseados na busca em profundidade são os mais e�cientes, essa deve ser a abordagem
para o problema.
 Por meio de métodos de busca em espaço de estados, pois não conhecemos detalhes sobre o problema em si,
além de que seu espaço é enumerável.
A abordagem correta é modelar o problema como um modelo de otimização linear e resolvê-lo pelo método
Simplex que é reconhecidamente e�ciente.
A abordagem mais e�ciente é por meio do método Best First.
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