inteligência artificial - simulado 1

Prévia do material em texto

Disc.: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL   
Acertos: 6,0 de 10,0 23/03/2022
Acerto: 1,0  / 1,0
Sobre as aplicações de IA no setor de transporte, julgue as opções a seguir:
I - A Inteligência Arti�cial tem sido aplicada com frequência no sistema de transporte público das cidades.
II - Um exemplo de aplicação da IA no setor de transporte são os robôs aptos a oferecer informações a
passageiros em estações.
III - O uso da IA no setor de transporte pode promover possíveis adaptações nos trajetos de usuários baseadas
na análise das experiências coletadas.
IV - A Inteligência Arti�cial ainda está sendo avaliada em relação a sua aplicabilidade no sistema de transporte
das cidades.
Assinale a opção correta:
 Apenas os itens I, II e III estão corretos.
Apenas o item II está correto.
Os itens I e III estão corretos.
Os itens II e IV estão corretos.
Apenas o item III está correto.
Respondido em 21/04/2022 10:51:48
Explicação:
A Inteligência Arti�cial está presente em vários setores, e o setor de transporte não poderia �car de fora. No setor de
transporte público, como trens, metrôs e ônibus é possível ver a aplicação da IA no sistema de rota inteligente, assim,
possibilitando adaptações baseadas na análise de dados coletados por experiência. Também já é realidade aplicações
com IA nas estações de metrô e trem oferecendo ajuda aos passageiros, muitas vezes, utilizando linguagem de
processamento natural.
Acerto: 1,0  / 1,0
A introdução da Inteligência Arti�cial em nossas rotinas trouxe o termo casa inteligente. Sobre o assunto, julgue
as opções.
As casas inteligentes são uma das tecnologias mais antigas da IA, com seu modelo projetado nos anos
1960.
 Questão1
a
 Questão2
a
https://simulado.estacio.br/alunos/inicio.asp
https://simulado.estacio.br/alunos/inicio.asp
javascript:voltar();
javascript:voltar();
As vantagens de uma casa inteligente são: segurança e personalização, porém, devido ao elevado custo,
ainda não saíram do papel, atualmente, são apenas projetos.
 As casas inteligentes têm o objetivo de oferecer diversos recursos de automação que prometem tornar
a vida mais tranquila.
Atualmente, as casas inteligentes são a realidade em uma grande maioria de cidades pelo mundo,
principalmente no Brasil.
Com a possibilidade de ajustar intensidade e potência e personalizar a usabilidade de aparelhos e
eletrodomésticos, devido à ausência de economia de energia, o preço que se paga pelos gadgets não é
viável.
Respondido em 21/04/2022 10:54:07
Explicação:
A casa inteligente, também conhecida como casa conectada - do inglês, Connected Home - é uma casa que possui
sistemas avançados de automação para providenciar monitoramento e controle sobre as funções de toda a
construção, como, por exemplo, controles de temperatura, multimídia, portas e janelas. 
Acerto: 0,0  / 1,0
Em relação aos algoritmos genéticos, selecione a opção correta com as duas principais características deles.
Indivíduos entre a população e mutação aleatória.
 Função de �tness e técnicas de cruzamento.
 Busca direcionada e limitação de profundidade.
Mutação aleatória e função de condicionamento físico.
Técnicas de cruzamento e mutação aleatória.
Respondido em 21/04/2022 11:01:20
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: 0,0  / 1,0
A estratégia de alguns algoritmos para resolver problemas em espaços de estados é explorar a vizinhança de
uma determinada solução com a garantia qualidade. Nesse sentido, selecione a opção correta que trata esta
classe de problemas.
Técnicas de pesquisa desinformadas.
 Técnicas de pesquisa local.
Técnicas de pesquisa informadas.
 Heurísticas.
Algoritmo A*.
Respondido em 21/04/2022 11:07:37
Explicação:
 Questão3
a
 Questão4
a
Os algoritmos de busca global são muito importantes, pois garantem a solução ótima de um problema, quando ela
existe. No entanto, para problemas práticos, obter a solução ótima global pode ser um processo muito custoso do
ponto de vista computacional. Uma estratégia bastante utilizada é a dos algoritmos de busca local que exploram o
entorno de uma determinada solução na tentativa de obter uma solução melhor que a atual, mas não garantem uma
solução global.
Acerto: 1,0  / 1,0
As redes neurais arti�ciais possuem a vantagem de poderem ser aplicadas a muitas situações práticas. Uma
dessas aplicações são os problemas de classi�cação, mas também possuem algumas limitações. Em relação às
desvantagens das redes neurais arti�ciais, selecione a opção correta.
As redes neurais arti�ciais são modelos probabilísticos, então, não é possível fazer a�rmações sobre sua
taxa de acerto.
 Não é trivial fazer uma correspondência entre as soluções fornecidas por uma rede neural e sua
arquitetura.
Na prática, as redes neurais arti�ciais são muito complexas para resolver problemas reais.
Devido à �exibilidade das redes neurais arti�ciais sempre é possível ajustar um modelo para que a taxa
de acerto seja alta.
As redes neurais arti�ciais extraem as características dos dados de treinamento tornando-se
superespecializadas.
Respondido em 21/04/2022 11:12:03
Explicação:
O ideal é que a rede neural tenha a capacidade de generalizar seu comportamento. A taxa de acerto está relacionada a
diversos fatores desde a base de treinamento até a arquitetura do modelo, portanto não se trata apenas de ajustes. As
redes neurais arti�ciais são modelos probabilísticos e sua taxa de acerto pode ser medida através de testes de
validação. Existem diversos fatores que podem in�uenciar o aprendizado do modelo, mas já existem muitos estudos
que ajudam a ajustar esses parâmetros. Uma das desvantagens das redes neurais é explicar as soluções a partir da
estrutura do modelo. Medir a taxa de acertos está relacionado aos testes de validação da rede e não à arquitetura
dela. As redes neurais são aplicadas para resolver diversos problemas práticos.
Acerto: 1,0  / 1,0
Em relação às leis de aprendizado de máquina, selecione a opção correta que contém as leis que pertencem à
mesma categoria.
Instar, Outstar.
Hebbian, Widrow-Hoff.
Instar, Positivismo.
 Perceptron, Delta.
Hebbian, Perceptron.
Respondido em 21/04/2022 10:45:20
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.
 Questão5
a
 Questão6
a
Acerto: 1,0  / 1,0
Ao se modi�car o algoritmo em Prolog em Coloração de Mapas, disponível logo abaixo, para o mapa
apresentado abaixo, 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 restrições: different(A,B) signi�ca que a cor de A deve ser diferente da 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).
 
/*
* 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).
 Questão7
a
10
 6
12
36
24
Respondido em 21/04/2022 11:14:19
Explicação:
Bastava perceber que as novas condições do problema são: A!=B, A!=C, A!=D, B!=C,C!=D, C!=E,  D!=E, E!=C.  Com
isso, conseguimos forçar essas condições na regra de coloring(A,B,C,D,E), como mostrado no código logo abaixo. Logo,
no total são 6 soluções.
Acerto: 0,0  / 1,0
Considere o pseudocódigo de implementação da Busca por Retrocesso, abaixo:
Selecione a a�rmativa verdadeira:
No pior caso, esse algoritmo é de ordem O(n²).
No pior caso, esse algoritmo é de O(n).
 Para implementar a heurística que seleciona uma variável não atribuída, de modo a selecionar a variável
mais restrita, podemos modi�car a função Domain(V).
 Para implementar a heurística que seleciona uma variável não atribuída, de modo a selecionar a variável
mais restrita, podemos modi�car a função PickUnassignedVariable(V).
Para implementar a heurística que percorre os valores possíveis das Variáveis, na ordem cujo os valores
restringem menos seus vizinhos, podemos modi�car a função PickUnassignedVariable(V).
Respondido em 21/04/2022 11:14:31
Explicação:
Na implementação da busca por retrocesso, se o objetivo é selecionar a variável que não foi atribuída, porém a
variável mais restrita , teremos que mudar a função que tem por objetivo selecionar a variável em questão, e essa
função é a PickUnassugnedVariable().
Acerto: 0,0  / 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?
 80
 72
15
65
18
Respondido em 21/04/2022 11:08:21
ϵ
μ
 Questão8
a
 Questão9
a
Explicação:
Acerto: 1,0  / 1,0
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:
 Questão10
a
 I, III e IV
III e IV
I e III
Todas
I e II
Respondido em 21/04/2022 10:48:41
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.