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1a
            Questão  /  
	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.
		
	
	Hebbian, Perceptron.
	
	Instar, Positivismo.
	
	Instar, Outstar.
	
	Hebbian, Widrow-Hoff.
	 
	Perceptron, Delta.
	Respondido em 12/02/2024 14:24:47
	
	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.
	
		2a
            Questão  /  
	Acerto: 0,2  / 0,2
	
	Considere o pseudocódigo de implementação da Busca por Retrocesso, abaixo:
Selecione a afirmativa verdadeira:
		
	 
	Para implementar a heurística que seleciona uma variável não atribuída, de modo a selecionar a variável mais restrita, podemos modificar a função PickUnassignedVariable(V).
	
	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 modificar a função Domain(V).
	
	No pior caso, esse algoritmo é de ordem O(n²).
	
	Para implementar a heurística que percorre os valores possíveis das Variáveis, na ordem cujo os valores restringem menos seus vizinhos, podemos modificar a função PickUnassignedVariable(V).
	Respondido em 12/02/2024 14:25:16
	
	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().
	
		3a
            Questão  /  
	Acerto: 0,2  / 0,2
	
	Considere a variável nebulosa especificada a seguir:
Para o valor x = 3,5 pertencente ao universo de discurso da variável, os valores simbólicos e numéricos assumidos pela variável são, respectivamente:
		
	
	C2 (0,25) e C3 (0,50)
	
	C2 (0,17) e C3 (0,75)
	
	C1 (0,50) e C2 (0,33)
	 
	C1 (0,25) e C2 (0,50)
	
	C1 (0,50) e C2 (0,25)
	Respondido em 12/02/2024 14:26:03
	
	Explicação:
De acordo com as especificações fornecidas, a variável V tem a seguinte representação gráfica:
	
		4a
            Questão  /  
	Acerto: 0,2  / 0,2
	
	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.
		
	
	Modus ponens.
	
	Simplificação conjuntiva.
	
	A tabela verdade possui 8 linhas.
	
	Modus tollens.
	 
	Silogismo hipotético.
	Respondido em 12/02/2024 14:26:27
	
	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 simplificação conjuntiva só se aplica quando temos proposições de valores lógicos verdadeiros associadas a um operador lógico E.
	
		5a
            Questão  /  
	Acerto: 0,2  / 0,2
	
	Considere o problema de satisfação com restrições, a seguir, que consiste em colorir o mapa da figura, utilizando três cores somente, de modo que países vizinhos não possuam a mesma cor. Utilizando a heurística MRV, ou seja, selecionaremos primeiro as variáveis que possuem a menor quantidade possível de valores para atribuir, e em caso de empate usar outra heurística de escolher primeiro a variável com o maior número de restrições com outras variáveis (a variável de maior grau de restrições), qual seria o primeiro país a começar a ser preenchido?
		
	
	D
	
	E
	 
	C
	
	A
	
	B
	Respondido em 12/02/2024 14:27:08
	
	Explicação:
No início, todos os países podem assumir 3 cores, e por isso, a heurística MRV não consegue decidir por onde começar. Para critério de desempate, selecionamos o país com maior grau de restrições, que é o país C, que possui grau 4, fazendo fronteira com A, B, D, E. Por isso, o primeiro país a começar a ser preenchido é o C.
	
		6a
            Questão  /  
	Acerto: 0,0  / 0,2
	
	Uma das motivações que Lotfi Zadeh teve para a criação dos conjuntos nebulosos, que formam a base da Lógica Nebulosa, foi a constatação de que a precisão por trás das técnicas tradicionais de modelagem de problemas de controle tornava a solução desses problemas bastante complexa. Além disso, há vários desses problemas que, na prática, admitem soluções com algum grau de imprecisão e, com isso, essas soluções poderiam ser obtidas com mais facilidade se a modelagem levasse em consideração essa flexibilidade nos resultados. Isso fica claro no Princípio da Incompatibilidade enunciado por Zadeh:
"À medida que a complexidade de um sistema aumenta, a nossa habilidade de fazer afirmações precisas e significativas acerca deste sistema diminui, até que um limiar é atingido, além do qual precisão e significância se tornam características mutuamente exclusivas." (Zadeh, 1973)
O princípio de Zadeh pode ser representado por meio de um gráfico que mostra o custo de obtenção de uma solução e a sua utilidade (significância) à medida que a precisão aumenta. Diante disso, o gráfico a seguir que melhor representa esse princípio é:
		
	 
	
	
	
	
	
	 
	
	
	
	Respondido em 12/02/2024 14:28:22
	
	Explicação:
De acordo com o Princípio da Incompatibilidade, à medida que se busca mais precisão no resultado, aumenta também o custo de obtenção dessa solução e a sua utilidade. No entanto, a partir de um determinado momento, a busca por mais precisão implica em aumentar ainda mais o custo para obtê-la, ao passo que a utilidade dessa solução deixa aumentar. Um exemplo prático que ilustra essa situação é um sistema de controle capaz de estacionar um veículo em uma vaga de garagem. A busca por uma solução precisa, ou seja, que estacione o veículo em uma posição exata na vaga, sem que haja nenhum desvio em relação à posição desejada, é extremamente difícil de se obter e muito pouco significativa. Afinal, em termos práticos, se o veículo for posicionado alguns centímetros para frente, para trás ou para os lados da posição desejada, isso não trará qualquer prejuízo à solução. Além disso, uma solução que admita essa imprecisão pode ser obtida a um custo bem mais baixo.
	
		7a
            Questão  /  
	Acerto: 0,2  / 0,2
	
	Um dos métodos mais conhecidos para treinamento de uma rede neural é o backpropagation. Em relação a esse método, selecione a opção correta sobre suas características.
		
	
	Trata-se de um método com baixa dependência dos ajustes dos parâmetros e dos dados de treinamento.
	
	Tem como principal característica o ajuste dos pesos durante o processamento da camada de entrada para a camada de saída.
	
	É um método sofisticado que atua especificamente sobre a camada intermediária para ajustar os pesos.
	
	É um método exato que, ao final do treinamento, garante que o modelo é capaz de generalizar classificações.
	 
	É um método aplicado a redes neurais de múltiplas camadas.
	Respondido em 12/02/2024 14:28:50
	
	Explicação:
O método backpropagation é um dos mais conhecidos algoritmos de treinamento, cujo objetivo é extrair características dos dados para generalizar classificações. Ele é aplicado para redes de múltiplas camadas.
	
		8a
            Questão  /  
	Acerto: 0,2  / 0,2
	
	Para o problema da árvore genealógica, cujocódigo está disponibilizado logo abaixo. A pessoa que ocupa a posição X é:
		
	
	João
	
	Simon
	 
	Pedro
	
	Henrique
	
	José
	Respondido em 12/02/2024 14:29:14
	
	Explicação:
Para saber qual a pessoa que ocupa a posição X basta fazer as quatro consultas a seguir. A primeira tentamos descobrir os pais de Laura. A segunda, os filhos de Miguel (que é pai de Laura). Depois descobrimos que Larissa é irmã de Laura, e, pela árvore X é marido de Larissa. Como ambos tem um filho, fazemos a consulta para descobrir o filho de Larissa. Daí descobrimos que José é filho de Larissa, terminamos a questão consultando os pais de José, que é Larissa e Pedro. Assim, X é Pedro.
	
		9a
            Questão  /  
	Acerto: 0,2  / 0,2
	
	(COPPIN, 2010 - adaptado) Imagine que em uma cidade há duas companhias de táxi, sendo que uma usa táxis amarelos e a outra táxis brancos. A companhia de táxis amarelos tem 90 carros e a de brancos, apenas 10. Foi relatado um incidente de atropelamento, com fuga do motorista, e uma testemunha ocular declarou estar certa de que o carro envolvido no acidente era um táxi branco. Devido ao mau tempo no momento do incidente, que pode ter prejudicado a visibilidade, especialistas afirmam que a chance de a testemunha ter identificado corretamente o táxi é de 75%.
Para a situação apresentada têm-se todos os elementos necessários para calcular a probabilidade de a testemunha estar certa ao dizer que o táxi era branco
porque
para isso, é preciso conhecer apenas a probabilidade de o culpado estar dirigindo um táxi branco e a probabilidade de a testemunha afirmar que o táxi é branco dado que o culpado está realmente conduzindo um táxi branco.
Assinale a opção correta a respeito dessas asserções.
		
	
	As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda é uma justificativa correta da primeira.
	 
	As duas asserções são proposições falsas.
	
	As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda não é uma justificativa correta da primeira.
	
	A primeira asserção é uma proposição falsa, e a segunda é uma proposição verdadeira.
	
	A primeira asserção é uma proposição verdadeira, e a segunda é uma proposição falsa.
	Respondido em 12/02/2024 14:29:55
	
	Explicação:
Inicialmente é preciso identificar os eventos envolvidos no problema proposto:
A = táxi amarelo
B = táxi branco
CA = culpado dirigindo um táxi amarelo
CB = culpado dirigindo um táxi branco
TA = testemunha viu um táxi amarelo
TB = testemunha viu um táxi branco
A probabilidade desejada, ou seja, de a testemunha estar certa ao dizer que o táxi era branco, pode ser representada por P(CB | TB). Para obter esse valor, aplica-se diretamente o Teorema de Bayes. No entanto, para isso, é necessário conhecer P(TB | CB), P(CB) e P(TB). O enunciado afirma que existe uma chance de 75% de a testemunha ter identificado corretamente o carro, o que corresponde ao valor de P(TB | CB). O enunciado afirma ainda que dos 100 táxis existentes na cidade, 10 são brancos. Portanto, a probabilidade de o culpado estar dirigindo um táxi branco, representada por P(CB), é de 0,1. Contudo, o enunciado não fornece informações suficientes para que se possa estimar a probabilidade de a testemunha ter visto um carro branco, ou seja, P(TB). Para isso, seria necessário, por exemplo, submeter a testemunha a um teste em que lhe fosse apresentada uma sequência aleatória de carros brancos e amarelos a fim de estimar P(TB). Assim, uma vez que não se tem todos os elementos necessários para o cálculo, a primeira asserção é falsa. A segunda asserção menciona apenas duas das três probabilidades necessárias para se efetuar o cálculo (P(CB) e P(TB | CB)) e, por isso, também está incorreta.
	
		10a
            Questão  /  
	Acerto: 0,2  / 0,2
	
	Algumas regras de aprendizagem são conhecidas por mais de uma forma. Em relação à regra de aprendizagem Instar, selecione a opção que contém outra forma pela qual ela é conhecida.
		
	
	Distribuição aleatória.
	
	Regra de aprendizagem Outstar.
	
	Método dos mínimos quadrados.
	 
	O vencedor leva tudo.
	
	Regra de aprendizagem Perceptron.
	Respondido em 12/02/2024 14:30:18
	
	Explicação:
A outra forma de chamar a regra de aprendizagem Instar é que o vencedor leva tudo. Isso ocorre porque essa regra tem como característica principal a escolha da unidade que produz a saída com melhor resultado. Após a escolha da unidade, é feito o ajuste dos pesos sinápticos. As demais alternativas estão erradas, pois não se referem à regra de aprendizagem instar.