SIMULADO IA

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30/09/2023, 14:21 Estácio: Alunos
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Avaliando
Aprendizado
 
Teste seu conhecimento acumulado
Disc.: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL   
Aluno(a): DOUGLAS DOS SANTOS LACERDA 202008017564
Acertos: 1,6 de 2,0 30/09/2023
Acerto: 0,2  / 0,2
O paradigma conexionista, também conhecido por redes neurais arti�ciais, 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 a�rmativas I e V estão corretas.
Apenas as a�rmativas I, II e III estão corretas.
Apenas as a�rmativas II e III estão corretas.
Apenas as a�rmativas I, II e V estão corretas
 Apenas as a�rmativas I, II, III e V estão corretas.
Respondido em 30/09/2023 14:09:03
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.
Acerto: 0,2  / 0,2
Em relação aos algoritmos genéticos, selecione a opção correta com as duas principais características deles.
Indivíduos entre a população e mutação aleatória.
Técnicas de cruzamento e mutação aleatória.
 Questão1
a
 Questão2
a
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javascript:voltar();
javascript:voltar();
30/09/2023, 14:21 Estácio: Alunos
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Busca direcionada e limitação de profundidade.
Mutação aleatória e função de condicionamento físico.
 Função de �tness e técnicas de cruzamento.
Respondido em 30/09/2023 14:09:54
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: 0,2  / 0,2
Em relação às leis de aprendizado de máquina, selecione a opção correta que contém as leis que pertencem à
mesma categoria.
 Perceptron, Delta.
Hebbian, Perceptron.
Instar, Outstar.
Hebbian, Widrow-Hoff.
Instar, Positivismo.
Respondido em 30/09/2023 14:11:15
Explicação:
Entre os métodos de aprendizado de máquina estão os de aprendizado supervisionado, que se caracterizam por ser
dado uma solução alvo no conjunto de treinamento, e os métodos de aprendizado não supervisionado, que não
recebem uma solução alvo no conjunto de treinamento. Muitas regras de aprendizado de redes neurais se situam em
uma dessas categorias. No caso dos itens da questão, apenas os métodos Perceptron e Delta estão na mesma
categoria que é o de regras de aprendizado supervisionado.
Acerto: 0,0  / 0,2
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 diferente da de B.
* */
 
 Questão3
a
 Questão4
a
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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).
 
/*
* 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
 12
14
16
 20
Respondido em 30/09/2023 14:11:40
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: 0,2  / 0,2 Questão5a
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Considere uma base de conhecimento relacionada a problemas observados em pneus de carros. Esses
problemas se resumem a pneu furado e pneu vazio, que podem exigir o uso de um macaco para serem
solucionados. A base de conhecimento é representada pela distribuição conjunta total apresentada da tabela a
seguir:
A partir dessa distribuição, analise as a�rmações a seguir:
I - P(PneuFurado = verdadeiro) = 0,187
II - P(PneuFurado = falso ^ Macaco = verdadeiro) = 0,979
III - P(PneuVazio = verdadeiro v PneuFurado = falso) = 0,940
IV - P(PneuFurado = verdadeiro | PneuVazio = verdadeiro) = 0,632
Estão corretas apenas as a�rmações:
I e III
III e IV
I e II
 I, III e IV
Todas
Respondido em 30/09/2023 14:13:43
Explicação:
A seguir são apresentados os cálculos envolvidos em opção:
I - P(PneuFurado = verdadeiro) = 0,006 + 0,054 + 0,015 + 0,112 = 0,187
II - P(PneuFurado = falso ^ Macaco = verdadeiro) = 0,126 + 0,021 = 0,147
III - P(PneuVazio = verdadeiro v PneuFurado = falso) = 0,053 + 0,021 + 0,015 +
                                                                                                  0,112 + 0,613 + 0,126 = 0,940
IV - P(PneuFurado = verdadeiro | PneuVazio = verdadeiro) =
        (P(PneuFurado = verdadeiro ^ PneuVazio = verdadeiro) / P(PneuVazio = verdadeiro) =
        (0,015 + 0,112) / (0,053 + 0,021 + 0,015 + 0,112) = 0,127 / 0,201 = 0,632
Portanto, estão corretas as a�rmações I, III e IV.
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Acerto: 0,2  / 0,2
Em relação à aplicação adequada das técnicas de Inteligência Arti�cial, avalie as a�rmações a seguir.
I - Indução em árvore de decisão é utilizada para identi�cação de fraudes em cartões de crédito.
II - Redes neurais arti�ciais são utilizadas no desenvolvimento de sistemas de análise de risco em aplicações
�nanceiras.
III - Sistemas especialistas, baseados em regras, são utilizados na substituição do pro�ssional especialista em
diagnóstico de falhas em hardware.
É correto o que se a�rma em
apenas o item I está correto.
os itens I, II e III estão corretos.
 os itens I e II estão corretos.
apenas o item III está correto.
os itens II e III estão corretos.
Respondido em 30/09/2023 14:14:52
Explicação:
As duas primeiras a�rmativas estão corretas, visto que as árvores de decisão podem ser utilizadas para a tarefa de
classi�cação em mineração de dados, e a identi�cação de padrões, como, por exemplo, as redes neurais arti�ciais. As
redes neurais arti�ciais podem ter sua utilização nos sistemas de análise de risco, com classi�cação de risco em alto ou
baixo. Os sistemas especialistas são utilizados para a simulação do comportamento de um especialista e não sua
substituição.
Acerto: 0,2  / 0,2
Os métodos de busca em espaço de estados fazem parte da Inteligência Arti�cial. Eles podem ser aplicados em
áreas como robótica e jogos digitais, por exemplo. Nesse sentido, selecione a opção correta a respeito dos
métodos de busca no espaço de estados.
 Esses métodos podem não ser exatos. Além disso, eles são sensíveis ao modo como é feita o
mapeamento entre condições, ações e estados.
Devido ao não determinismo, não é possível medir seu desempenho.O seu desempenho é medido de forma exata, analisando apenas a estrutura do método.
São métodos exatos e não dependem de como são implementados.
A função de utilidade é uma forma de veri�car se o método é útil para resolver problemas para os quais
ele foi projetado.
Respondido em 30/09/2023 14:16:11
Explicação:
Existem métodos exatos para resolver problemas de espaços de estados, no entanto, normalmente, esses algoritmos
são lentos para produzir respostas. Ora, o tempo de resposta é fundamental em muitas aplicações, outra coisa a
qualidade da resposta, em muitos casos precisa satisfazer algumas condições e não precisa ser, necessariamente,
ótima. É por isso que métodos não exatos são utilizados na prática, apesar de serem sensíveis ao mapeamento entre
condições, ações e estados.
Acerto: 0,2  / 0,2
 Questão6
a
 Questão7
a
 Questão
8
a
30/09/2023, 14:21 Estácio: Alunos
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Em relação à lógica proposicional, temos os seguintes argumentos:
Hipótese 1: p ^ s → q ^ r
Hipótese 2:  q ^ r → w ^ s
Conclusão:  p ^ s → w ^ s.
Escolha a opção correta sobre o nome desse argumento.
 Silogismo hipotético.
Simpli�cação conjuntiva.
Modus tollens.
A tabela verdade possui 8 linhas.
Modus ponens.
Respondido em 30/09/2023 14:17:03
Explicação:
A tabela-verdade da sentença possui 32 linhas, pois temos 5 proposições de entrada que são: p, s, q, r e w. Devemos
nos lembrar de que no Modus ponens, usamos uma premissa verdadeira para provar que a consequência da
implicação é verdadeira. A resposta correta é aquela que demonstra que o silogismo hipotético tem a forma: a → b, b
→ c Ⱶ a → c. No caso da questão, basta fazer as substituições das proposições p ^ s por a,  q ^ r por b e w ^ s por c. No
caso do Modus tollens, temos o formato p → q, ~q Ⱶ ~p. A simpli�cação conjuntiva só se aplica quando temos
proposições de valores lógicos verdadeiros associadas a um operador lógico E.
Acerto: 0,0  / 0,2
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)}
Considere a ação a = load(crane1,loc1,c3,r1).
Assinale a a�rmativa verdadeira:
 Ação não é aplicável e os átomos holding(k,c) e at(r,l) da pré-condição não são verdadeiro.
 Questão9
a
30/09/2023, 14:21 Estácio: Alunos
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Ação é aplicável no estado da �gura.
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 somente o átomo holding(k,c) da pré-condição não é verdadeiro.
Respondido em 30/09/2023 14:19:35
Explicação:
A ação não é aplicável, porque o guindaste deve estar segurando um container, e o robô tem que estar na plataforma
loc1. Ambas as condições devem ser satisfeitas, mas não são. Logo: Ação não é aplicável e os átomos holding(k,c) e
at(r,l) da pré-condição não são verdadeiros.
Acerto: 0,2  / 0,2
(MORETTIN, BUSSAB, 2002 - adaptado) Considere a tabela a seguir que mostra os dados referentes aos alunos
matriculados em quatro cursos de uma universidade em um certo ano:
Imagine que um estudante, escolhido ao acaso, esteja cursando Física. Qual a probabilidade de esse aluno ser
uma mulher?
26%
 67%
35%
24%
9%
Respondido em 30/09/2023 14:20:31
Explicação:
Para solucionar o problema apresentado, basta aplicar a de�nição de probabilidade condicional. A probabilidade
desejada é dada por:
 Questão10
a