Atividade 2_ Inteligência Artificial e Computacional

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19/12/2023, 14:31 Atividade 2: Inteligência Artificial e Computacional
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Atividade 2
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Disponível 14 ago em 0:00 - 22 out em 23:59 Limite de tempo Nenhum
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Tentativa Tempo Pontuação
MANTIDO Tentativa 1 23 minutos 0,6 de 1
MAIS RECENTE Tentativa 2 30 minutos 0,4 de 1
Tentativa 1 23 minutos 0,6 de 1
Pontuação desta tentativa: 0,4 de 1
Enviado 4 out em 13:53
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0,2 / 0,2 ptsPergunta 1
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
A+
A
A-
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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.
Na perspectiva da lógica fuzzy, muitas características humanas são
percebidas, como 
 
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.
 
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.
 
a maneira que nós, seres humanos, nos comportamos ao lidar com
máquinas e tecnologias.
0 / 0,2 ptsPergunta 2
A+
A
A-
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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:
 III, apenas. 
 I e II, apenas ocê respondeuocê respondeu
A+
A
A-
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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. 
 I, apenas. esposta corretaesposta correta
 II, apenas. 
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
A+
A
A-
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assume a ação apropriada baseado nesses dados. Isso permite uma
melhor automação, na qual o 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 por
reforço 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!
A+
A
A-
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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 estácorreta, 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.
 I e II, apenas. 
 I, II e III, apenas. 
 II e III, apenas. 
 III e IV, 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:
 III, apenas. ocê respondeuocê respondeu
A+
A
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https://periodicos.ufsm.br/remoa/article/view/18976
https://periodicos.ufsm.br/remoa/article/view/18976
https://periodicos.ufsm.br/remoa/article/view/18976
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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.
 II e III, apenas. esposta corretaesposta correta
 I e III, apenas. 
 I e II, apenas. 
 I, apenas. 
0 / 0,2 ptsPergunta 5
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 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
A+
A
A-
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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.
 
O processo de inferência fuzzy caracteriza-se em cinco níveis: fuzzy in,
inferência, fuzzy off, desfuzzificar e ponto neutro.
 
Ao utilizar um sistema de inferência fuzzy, são estabelecidas quatro
etapas, sendo elas: fuzzificação, inferência, saídas e defuzzificação.
esposta corretaesposta correta
 
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.
ocê respondeuocê respondeu
Esta alternativa está incorreta, pois o sistema de inferência fuzzy
não é estruturado dessa forma, e sim conforme a alternativa
correta informa, dizendo que ele 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. 
A+
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O contexto de um sistema de inferência tem três pilares essenciais:
fuzzyficar as regras, inferir os procedimentos e obter os resultados.
 
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.
Pontuação do teste: 0,4 de 1
A+
A
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