Av2 - Inteligência Artificial e Computacional

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23/10/2023, 13:06 Atividade 2: Inteligência Artificial e Computacional
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Atividade 2
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0,2 / 0,2 ptsPergunta 1
Leia o texto a seguir:
Há um aspecto relevante na forma de pensar dos seres humanos: a implicação lógica, que consiste na formulação de uma
conexão entre causa e efeito, ou uma condição e sua consequência. Em carreiras técnicas tais implicações lógicas são
virtualmente encontradas em todas as situações, por exemplo, ao se operar uma máquina, ao se resolver problemas
matemáticos, programar um computador, seguir um procedimento em um manual de instruções, ou até tomar uma decisão de
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qual instrumento comprar. Nesses casos, segue-se consciente ou inconscientemente certas regras de inferência, da seguinte
forma: 
SE causa1 = A e causa2 = B ENTÃO efeito = C
Onde A, B e C são conjuntos. Em lógica fuzzy há um raciocínio com números fuzzy e conjuntos fuzzy, e as afirmações podem ser
consideradas como regras práticas, como na seguinte situação: 
SE o trânsito está PESADO na Rua #2 ENTÃO mantenha o semáforo verde MAIS TEMPO ACESO 
Onde os termos PESADO e MAIS TEMPO ACESO representam conjuntos fuzzy. PESADO é uma função que define o grau de
densidade do trânsito, enquanto MAIS TEMPO ACESO é uma função que define o grau de duração do tempo de operação do
semáforo. O fato de se implantar “inteligência” no controlador de semáforo consiste então em associar esses termos fuzzy
através de uma inferência fuzzy, expressa por uma estrutura SE...ENTÃO. (SIMÕES, 2007, p. 15). 
Fonte: SIMÕES, M. G. Controle e modelagem fuzzy. 2. ed. São Paulo: Editora Blucher, 2007.
Considerando as reflexões apresentadas, assinale a opção correta.
 
Ao utilizar um sistema de inferência fuzzy, são estabelecidas quatro etapas, sendo elas: fuzzificação, inferência, saídas e defuzzificação. 
Correto!Correto!
Esta alternativa está correta, pois os sistemas de inferência fuzzy se aproximam do raciocínio humano, ao passo que nem sempre
os homens são precisos e quantitativos nas suas respostas. Às vezes somos qualitativos e incertos, desse modo, o sistema de
inferência fuzzy funciona em quatro etapas, sendo elas: 1. Fuzzyficação (consideram-se as variáveis de entrada); 2. Inferência (é
feita a avaliação das regras); 3. Saídas das regras; 4. Defuzzificação. 
 
O contexto de um sistema de inferência tem três pilares essenciais: fuzzyficar as regras, inferir os procedimentos e obter os resultados. 
 
A inferência fuzzy é uma parte do sistema nebuloso que consiste em duas etapas: converter as variáveis de entrada e promove-las em
regras de saída.
 O processo de inferência fuzzy caracteriza-se em cinco níveis: fuzzy in, inferência, fuzzy off, desfuzzificar e ponto neutro. 
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 O sistema de inferência fuzzy opera com duas portas que são abertas no processo: a porta de entrada fuzzy e a porta de saída fuzzy. 
0 / 0,2 ptsPergunta 2
Leia o texto a seguir:
Em um sistema computacional inteligente e apropriado com a lógica fuzzy, espera-se encontrar conjuntos fuzzy que consideram
valores e intervalos para dar o seu veredito. Vejamos um exemplo:
Se um dentista recebe um paciente no seu consultório, com dor de dente e uma mancha preta nesse mesmo dente, ele pode
sistematizar o diagnóstico informando que o paciente está com cárie e precisa de uma obturação. Para chegar nessa conclusão,
ele quantifica os sintomas, considerando que a dor de dente tenha um determinado valor e a mancha preta outro valor, assim, ele
usa a inferência da lógica fuzzy para chegar a uma conclusão.
Considerando o texto apresentado, avalie as afirmações abaixo acerca dos conjuntos fuzzy:
1. Os conjuntos fuzzy mapeiam um valor específico e apontam o grau de conveniência desse valor com o conjunto.
2. Para retratar ocorrências que se associam ao mundo inteligível, utilizam-se graus a fim de mostrar naturezas plenas e
quantitativas.
3. Na teoria de análise de sistemas e sinais, o estudo é direcionado para as saídas, a fim de entender os resultados gerados.
É correto o que se afirma em:
 II, apenas. 
 I e II, apenas Você respondeuVocê respondeu
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Alternativa incorreta. É correto o que se afirma em I, apenas.
A afirmativa I está correta, pois em um sistema fuzzy há a presença de conjuntos fuzzy que são operações que têm como objetivo
mapear determinado valor e apontar o nível de conveniência do valor com o conjunto.
A afirmativa II está incorreta, pois o que se usa para descrever eventos relacionados ao mundo sensível e não inteligível são os
níveis que reproduzem verdades parciais ou qualidades, em vez de naturezas plenas e quantitativas.
A afirmativa III está incorreta, pois são estudadas em teoria de análise de sistemas e sinais, conforme aponta o autor Simões, as
consequências que as entradas podem causar nas saídas, diferentemente do que é dito na sentença, ou seja, que o estudo é
direcionado para a saída e os resultados gerados.
 II e III, apenas. 
 III, apenas. 
 I, apenas. Resposta corretaResposta correta
0,2 / 0,2 ptsPergunta 3
Leia o texto a seguir:
O termo machine learning (ML) foi cunhado em 1959 por Arthur Samuel, um pioneiro no campo de games computacionais e IA,
que o define como um “campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente
programados”.
[...]
Assim, ML, ou “aprendizagem de máquinas”, em português, é um campo da IA que lida com algoritmos que permitem que um
programa “aprenda” – ou seja, os programadores humanos não precisam especificar um código que determine as ações ou
previsões que o programa deva realizar em certa situação. Em vez disso, o código reconhece padrões e similaridades das suas
experiências anteriores e assume a ação apropriada baseado nesses dados. Isso permite uma melhor automação, na qual o
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programa não para quando encontra algo novo, mas trará dados de suas experiências para lidar suavemente com a tarefa que
precisa fazer. (GABRIEL, 2022, p. 72).
Fonte: GABRIEL, M. Inteligência Artificial: Do Zero ao Metaverso. São Paulo: Grupo GEN, 2022.
Considerando o texto apresentado sobre aprendizado de máquina, avalie as afirmações abaixo:
I. Dentre os cinco tipos de aprendizado de máquina, temos o aprendizado por etapas que é assim chamado por conta da maneira
que o sistema opera, isto é, a máquina só pode avançar para a etapa seguinte depois de vencer a etapa anterior.
II. Um dos tipos de machine learning é o aprendizado supervisionado. Nesse modelo os algoritmos aprendem a partir de
exemplos, ou seja, é preciso ensinar a máquina o que é tal informação para que depois ela possa identifica-la.
III. De todos os tipos de aprendizado de máquina, o aprendizado porreforço é o que faz a máquina aprender a partir da tentativa
e do erro, e, para isso, o sistema terá que compreender e resolver as situações em que ele está sendo exposto com base de
experiência.
IV. Um dos tipos de machine learning que existem é o aprendizado semi-supervisionado em que a aprendizagem por parte da
máquina ocorre por meio de exemplos que são tanto rotulados como também exemplos que não são rotulados.
É correto o que se afirma em:
 II, III e IV, apenas. Correto!Correto!
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A alternativa está correta. É correto o que se afirma em II, III e IV, apenas.
A afirmativa I está incorreta, pois existem quatro tipos de aprendizado de máquina, sendo eles: supervisionado, não
supervisionado, semi-supervisionado e por reforço. E não é identificado nos estudos o aprendizado por etapas.
A afirmativa II está correta, pois o aprendizado supervisionado é um dos tipos de machine learning em que os algoritmos são
“ensinados” a partir de exemplos.
A afirmativa III está correta, pois o aprendizado por reforço é um dos tipos de machine learning, e ele opera a partir da tentativa e
erro, sendo assim, a máquina aprende com base de experiência.
A afirmativa IV está correta, pois o aprendizado semi-supervisionado é um dos quatro modelos de machine learning, e nele a
aprendizagem se dá por exemplos rotulados e exemplos não rotulados.
 II e III, apenas. 
 I, II e III, apenas. 
 III e IV, apenas. 
 I e II, apenas. 
0 / 0,2 ptsPergunta 4
Leia o texto e analise as figuras a seguir:
A+
A
A-
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Comparativo entre a Lógica Clássica e a Logica Fuzzy
"Também conhecida como lógica nebulosa ou difusa” (AGUADO; CANTANHEDE, 2010, p. 1), essa teoria tem como principal
objetivo lidar com dados que contém algum tipo de incerteza. (SILVA JÚNIOR, 2015, p. 49)
Fonte: SILVA JUNIOR, C. H. L. Lógica Fuzzy e Processo Analítico Hierárquico (AHP) aplicados ao Zoneamento de Áreas
Suscetíveis a Deslizamentos: Uma Revisão. Revista Monografias Ambientais, v. 14, n. 3, p. 42-58, set. 2015. Disponível em:
https://periodicos.ufsm.br/remoa/article/view/18976 (https://periodicos.ufsm.br/remoa/article/view/18976) . Acesso em: 27 fev.
2023.
Considerando as informações apresentadas, avalie as afirmações abaixo:
I. Também chamado de redes difusas, o principal componente da lógica fuzzy são as redes de raciocínio probabilístico.
II. As redes bayesianas, que representam distribuições de probabilidades, estão presentes na lógica fuzzy.
III. Uma rede é considerada um conjunto de nós e vínculos, e sua topologia especifica relacionamentos de independência
condicional.
É correto o que se afirma em:
A+
A
A-
https://periodicos.ufsm.br/remoa/article/view/18976
https://periodicos.ufsm.br/remoa/article/view/18976
https://periodicos.ufsm.br/remoa/article/view/18976
23/10/2023, 13:06 Atividade 2: Inteligência Artificial e Computacional
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 II e III, apenas. Resposta corretaResposta correta
 I, apenas. Você respondeuVocê respondeu
A alternativa está incorreta. É correto o que se afirma em II e III, apenas.
A afirmativa I está incorreta, pois a lógica fuzzy também é conhecida como lógica difusa, que parte de um raciocínio probabilístico
e não de redes de raciocínio probabilístico, conforme a sentença propõe.
A afirmativa II está correta, pois as redes bayesianas estão presentes na lógica fuzzy e segundo os autores Russell e Norvig
(2013), elas representam distribuições de probabilidade conjunta completa.
A afirmativa III está correta, pois no estudo da topologia de rede, a qual é considerada um conjunto de nós e vínculos, conforme
propõe os autores Russell e Norvig (2013), busca-se especificar as relações de independência condicional válidas no domínio.
 I e II, apenas. 
 III, apenas. 
 I e III, apenas. 
0,2 / 0,2 ptsPergunta 5
Leia o texto a seguir:
A característica especial da lógica fuzzy (também referida como lógica nebulosa e em alguns casos por teoria de
possibilidades) é a de representar uma forma inovadora de manuseio de informações imprecisas, de forma muito distinta da
teoria de probabilidades. A lógica fuzzy provê um método de traduzir expressões verbais, vagas, imprecisas e qualitativas,
comuns na comunicação humana em valores numéricos. [...] A teoria fuzzy pode também ser agregada aos sistemas de redes
neurais, os chamados sistemas neurofuzzy, que aumentam a capacidade de aprendizado através de interface com dados
numéricos.
Fonte: SIMÕES, M. G. Controle e modelagem fuzzy. 2. ed. São Paulo: Editora Blucher, 2007. p. 16.
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Na perspectiva da lógica fuzzy, muitas características humanas são percebidas, como 
 ações mecânicas e controladas por outros seres humanos aferindo tudo o que é feito. 
 porque os seres humanos se alimentam, porque eles bebem e porque eles se relacionam. 
 o jeito de caminhar, a postura adotada pelos homens, a forma como nos sentamos e nos deitamos. 
 as incertezas, as informações vagas, as respostas qualitativas, e assim por diante. Correto!Correto!
A alternativa está correta, pois, de acordo com Simões, compreende-se que a lógica fuzzy emula o comportamento humano, que
não é sempre quantitativo e que tem respostas prontas, mas que é, por vezes, qualitativo, com informações vagas, comunicações
verbais, capacidade de aprendizado e formulação de estratégias para tomadas de decisão.
 a maneira que nós, seres humanos, nos comportamos ao lidar com máquinas e tecnologias. 
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