Prova Online - UNIFACVEST - SISTEMAS INTELIGENTES

Prévia do material em texto

QUESTÃO 1
Programação genética rotineiramente produz inteligência de máquina a nível humano,
não apenas em problemas de teste, que normalmente são pouco significativos em
termos de aplicabilidade. Dada as assertivas:
I - Árvores.
II - Grafos.
III - Pilhas.
IV - Listas.
V - Frames.
Assinale a alternativa referente à forma de resolução de problemas usando PG.
a ) I e II estão corretas.
b ) II, III e IV estão corretas.
c ) IV e V estão corretas.
 d ) Apenas I está correta.
e ) II, IV e V estão corretas.
Ver justificativa da resposta
Justificativa
A forma de solucionar um problema através da programação genética é por meio da utilização de
estruturas como árvores binarias, que representam o comportamento de um determinado indivíduo. As
demais alternativas tratam de estruturas de dados e de uma forma de representação do conhecimento
(frames).
QUESTÃO 2
Um agente é construído a partir de técnicas e algoritmos que são usados por uma
metodologia específica para verificar o funcionamento de seus sensores e estados
internos. Tendo isso como base, podemos considerar que um agente pode ser
classificado como:
a ) especial.
b ) escriturário.
javascript:;
 c ) com utilidades.
d ) ergonômicos.
e ) reflexivo.
Ver justificativa da resposta
Justificativa
Um dos tipos de agentes classificados são os agentes com utilidades que conseguem definir preferências
entre os passos de seus estados, oferece ao agente as possibilidades possíveis de se executar a ação
desejada. Não existe qualquer tipo de agente especial, assim como não existe agente reflexivo. Agente
escriturário é um tipo de ocupação de cargo público.
QUESTÃO 3
O aprendizado conexionista é conhecido por sua similaridade com o aprendizado
natural realizado pelo neurônio no cérebro humano. Assinale a alternativa correta em
relação aos componentes de um neurônio.
a ) Pesos, entradas e saídas.
b ) Dendritos, membrana, pesos e células.
c ) Sinapses, núcleo, corpo e saída.
 d ) Axiomas, sinapses, núcleo, dendritos e corpo.
e ) Axiomas, dendritos e corpo.
Ver justificativa da resposta
Justificativa
Um neurônio natural é composto por axiomas, dendritos, corpo, sinapses e núcleo, sendo cada um
responsável por uma funcionalidade. Pesos, entradas e saídas fazem parte da estrutura de uma rede
neural artificial. Já membranas e células não correspondem aos componentes de um neurônio.
QUESTÃO 4
javascript:;
javascript:;
Dada as afirmações sobre computação evolutiva:
I - Computação evolutiva é um conjunto de técnicas capaz de se adaptar ao meio.
II - A evolução natural precisa seguir uma sequência de passos até a obtenção do
resultado desejado.
III - Normalmente a teoria evolutiva soluciona problemas complexos que técnicas
tradicionais não têm capacidade de resolver.
IV - Todos os conceitos representados na natureza através de espécies podem ser
aplicados ao processo computacional.
Assinale a alternativa que representa um dos paradigmas do aprendizado de máquina:
a ) I, II, III estão corretas.
b ) II, III, IV estão corretas.
 c ) I, III, IV estão corretas.
d ) I, II, III, IV estão corretas.
e ) I, II, IV estão corretas.
Ver justificativa da resposta
Justificativa
A computação evolutiva tem por característica ser capaz de se habituar ao meio no qual será inserida,
assim como grande parte das espécies da evolução natural. Para que seja possível desenvolver qualquer
aplicação utilizando a teoria da evolução, é necessário que uma sequência de passos seja seguida e
respeitada, pois somente dessa forma é possível chegar ao resultado. Todo e qualquer conceito pode ser
replicado computacionalmente. A teoria evolutiva consegue resolver problemas de complexidade mais
elevada devido à facilidade de trabalhar com o espaço de busca.
QUESTÃO 5
O aprendizado probabilístico é bastante similar às teorias que são usadas na discussão
de eventos, categorias e hipóteses. Assinale a alternativa correta sobre em qual teoria
o modelo pode ser construído:
 a ) Teoria de Bayes.
b ) Teoria conexionista.
c ) Teoria do aprendizado.
javascript:;
d ) Teoria cognitiva.
e ) Teoria de Darwin.
Ver justificativa da resposta
Justificativa
O aprendizado probabilístico utiliza a teoria de Bayes como modelo para o processo de construção do
aprendizado. As demais alternativas não têm relação com o aprendizado probabilístico.
QUESTÃO 6
Redes neurais multicamadas (MLP) se caracterizam por apresentar em sua estrutura
uma quantidade de neurônios na camada de entrada, outra quantidade na camada
intermediária/oculta e, por fim, mais neurônios na camada de saída. Assinale V
(verdadeiro) ou F (falso) nas alternativas.
( ) Os nós da camada intermediária competem entre si para identificar quem é o
vencedor e irá para a camada de saída.
( ) Não existe a possibilidade de retropropagação quando se adota uma MLP.
( ) Na MLP cada sinal de entrada é passado para cada um dos nós da camada
intermediária.
( ) Os pesos em uma rede MLP são ajustados somente entre as camadas de entrada e
intermediárias.
( ) As redes MLP adotam somente aprendizado não supervisionado.
Assinale a alternativa que apresenta a ordem correta.
a ) V, V, F, V, F
b ) V, F, F, V, F
c ) F, F, V, F, V
d ) V, F, V, F, V
 e ) F, F, V, F, F
Ver justificativa da resposta
Justificativa
Na MLP, cada sinal de entrada é passado para cada um dos nós da camada intermediária e para a saída
de cada nó e passado para cada nó na camada final ou de saída. Não existe competição entre os nós,
javascript:;
javascript:;
pois isso são características das redes de Kohonen. A retropropagação pode ser usada sempre que
necessário para que os pesos sejam ajustados e melhores resultados sejam gerados. Os pesos são
ajustados em todas as camadas existentes da RNA. Podem trabalhar com aprendizado supervisionado e
não supervisionado.
QUESTÃO 7
A teoria dos algoritmos evolutivos considera cada indivíduo de uma população que
possui experiência própria e é capaz de medir a qualidade dessa população. Assinale a
alternativa correta em relação aos algoritmos evolutivos:
 a ) Evolução diferencial.
b ) Cadeias de Markov.
c ) Kohonen.
d ) Deb.
e ) K-means.
Ver justificativa da resposta
Justificativa
A evolução diferencial é um dos algoritmos que adota a teoria dos algoritmos evolutivos. As demais
alternativas representam modelos de redes neurais artificiais, e as cadeias de Markov são modelos
estocásticos.
QUESTÃO 8
A estrutura de um sistema baseado em conhecimento é composta por módulos.
Observe os módulos a seguir e em seguida assinale V para o modelo do sistema e F
para o que não representa.
( ) Memória de trabalho.
( ) Base de dados.
( ) Memória Ram.
( ) Regras de produção.
( ) Agente inteligente.
Assinale a alternativa que apresenta a ordem correta.
a ) V, V, F, F, V
javascript:;
 b ) V, V, F, F, F
c ) V, F, F, V, F
d ) F, V, F, F, V
e ) V, F, F, V, V
Ver justificativa da resposta
Justificativa
A memória de trabalho é um dos módulos existentes de um SBC, pois é nessa área que todas as
respostas fornecidas pelos usuários no processo de interação com o sistema são armazenadas. Já a
memória ram é importante para o funcionamento das tarefas de um computador, regras de produção são
formas de representação de conhecimento para determinados problemas. Os agentes inteligentes são
usados em sistemas que utilizam inteligência na execução das tarefas. Já as árvores de busca são
formas de resolução de problemas em um determinado espaço de busca.
javascript:;