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Questão 1/10 - Inteligência Artificial Aplicada Assinale as afirmações abaixo com “V” para verdadeiro ou “F” para falso e depois marque a alternativa correta: ( V ) Sistema Especialista consiste numa técnica da IA desenvolvida para resolver problemas em um determinado domínio, cujo conhecimento utilizado é obtido de pessoas que são especialistas naquele domínio ( F ) DENDRAL foi um sistema desenvolvido em 1965 contendo redes neurais artificiais para resolver problemas relacionados à química orgânica.(1969 CONHECIMENTO ESTENSIVO EM REDES NEURAIS ( V ) MYCIN foi um sistema especialista desenvolvido para resolver o problema do diagnóstico e tratamento de doenças infecciosas do sangue através de um conjunto de 450 regras. ( F ) A fase da implementação do Sistema Especialista é considerada a parte mais sensível no desenvolvimento de um SE, muitas vezes o gargalo do processo. ( V ) Nas regras determinísticas, quando a premissa for verdadeira, sempre acontecerá a ação da conclusão da regra. A V-F-V-F-V Questão 2/10 - Inteligência Artificial Aplicada A aplicação de uma RNA a um problema qualquer com uma grande quantidade de sinais de entrada exige que seja feita a normalização para padronizar o cálculo internamente à RNA. Considerando a normalização de um sinal de entrada para um neurônio relativo à que tenha o valor mínimo de 100 (zero), o sinal máximo de 10000 e um valor qualquer de entrada de 3450, o valor normalizado para esta entrada específica (com duas casas decimais) será de: Nota: 10.0 A 0,56 B 0,38 C 0,34 Utiliza-se a fórmula para o cálculo da normalização de uma entrada de RNA: Questão 3/10 - Inteligência Artificial Aplicada A arquitetura com camadas ocultas requer algoritmos de aprendizagem que contemplem a atualização dos pesos relacionados às camadas internas. O processo de ativação acontece primeiramente nas camadas ocultas para depois chegar até a camada de saída. A retroalimentação do erro também é feita nos pesos que conectam a(s) camada(s) oculta(s). O algoritmo mais comum utilizado para o treinamento de um perceptron multicamada é: A Algoritmo de campo local induzido. B Algoritmo de sinal funcional. C Algoritmo de erro contínuo. D Algoritmo de retropropagação é um algoritmo iterativo para minimizar o erro quadratico médio entre o valor simulado e o valor esperado O algoritmo envolve o processo chamado de descida de gradiente. Este processo busca calcular o gradiente local do erro (a direção para onde tende a crescer o valor do erro médio calculado), utilizando-o para corrigir os pesos sinápticos na direção contrária a este gradiente, em busca do erro mínimo local. O cálculo do campo local induzido é somente uma parte do algoritmo de retropropagação, sendo a propagação do sinal dos neurônios para a próxima camada à frente. O sinal funcional é o sinal apresentado à camada de entrada referente aos atributos do vetor de amostras, que propaga-se para a frente na rede, nó por nó, ativando os neurônios até a camada de saída. E Algoritmo de biopropagação induzida. Questão 4/10 - Inteligência Artificial Aplicada Assinale as afirmações sobre Algoritmos Genéticos (AG)algorismos genericos a seguir com “V” para verdadeiro ou “F” para falso e depois marque a alternativa correta: ( V ) Um AG é considerado um algoritmo de busca em feixe estocástica, onde os estados sucessores são criados a partir da combinação de dois (ou mais) estados “pais”. ( F ) AG usa estruturas de neurônios para executar a sua busca por um estado ótimo. AG não usa estruturas de neuronios como as RNA ( F ) Um AG contém regras com premissas e consequentes para executar o seu algoritmo. ( V ) Os AG perfazem uma busca cega, sendo a única exigência o conhecimento da função objetivo de cada indivíduo. ( V ) Um AG procura uma solução dentro de um espaço para um problema de otimização. Nota: 0.0Você não pontuou essa ques C V-F-F-V-V Um AG é considerado um algoritmo de busca em feixe estocástica, onde os estados sucessores são criados a partir da combinação de dois (ou mais) estados “pais”. AG não usa estruturas de neurônios como as RNA para executar a sua busca por um estado ótimo. Também, um AG contém regras com premissas e consequentes para executar o seu algoritmo. Os AG perfazem uma busca cega, sendo a única exigência o conhecimento da função objetivo de cada indivíduo, procurando uma solução dentro de um espaço para um problema de otimização. Questão 5/10 - Inteligência Artificial Aplicada Na execução de um AG, considere os seguintes cromossomos: Cromossomo 1: 110001001 Cromossomo 2: 101111101 Considerando o ponto de corte após o gene de número 5, como seriam os descendentes destes cromossomos em caso de crossover? A 110111101 e 101001001 B 110001101 e 101111001 O processo de crossover faz a operação ilustrada a seguir, invertendo a segunda parte do cromossomo após o gene de número “5”: file_0.wmf Questão 6/10 - Inteligência Artificial Aplicada Considere o problema do puzzle de 8 peças, com os estados descritos abaixo: file_1.wmf Se utilizarmos a função heurística da distância de Manhattan considerando o estado atual em relação ao estado final, temos que a distância será de: Nota: 10.0 C 16 Você assinalou essa alternativa (C) A peça “1” levará 3 movimentos até a posição final; a peça “2” levará 1 movimento; a peça “3” levará 2 movimentos; a peça “4” levará 2 movimentos; a peça “5” levará 2 movimentos; a peça “6” levará 2 movimentos; a peça “7” levará 3 movimentos; a peça “8” levará 1 movimento. Então, h(n) = 3+1+2+2+2+2+3+1=16.Questão 7/10 - Inteligência Artificial Aplicada Relacione as afirmações com as estratégias de busca a seguir e depois marque a alternativa com a sequência correta: I. Busca em amplitude II. Busca de custo uniforme III. Busca em profundidade IV. Busca em profundidade limitada V. Busca em aprofundamento iterativo ( IV ) Caso se tenha algum conhecimento sobre o problema, pode-se restringir a busca a um nível limite de expansão dos nós. ( V ) Combina os benefícios da busca em profundidade e da busca em extensão. ( I ) O nó raiz é expandido, depois os nós sucessores do nó raiz, depois os sucessores dos sucessores e assim por diante. ( II ) Variante da busca em amplitude por considerar a expansão do nó que possui o custo mais baixo. ( III ) Pode ser implementada por um algoritmo de busca em árvore com uma estrutura de pilha C IV-V-I-II-III No caso da busca em profundidade limitada, caso se tenha algum conhecimento sobre o problema, pode-se restringir a busca a um nível limite de expansão dos nós. O aprofundamento iterativo combina os benefícios da busca em profundidade e da busca em extensão. Na busca em amplitude, o nó raiz é expandido, depois os nós sucessores do nó raiz, depois os sucessores dos sucessores e assim por diante. A busca de custo uniforme é uma variante da busca em amplitude por considerar a expansão do nó que possui o custo mais baixo. A busca em profundidade pode ser implementada por um algoritmo de busca em árvore com uma estrutura de pilha. Questão 8/10 - Inteligência Artificial Aplicada Assinale as afirmações a seguir com “V” para verdadeiro ou “F” para falso e depois marque a alternativa correta: ( V ) A separabilidade linear de um perceptron simples permite constatar se o mesmo conseguirá dividir corretamente o espaço de classificação com uma reta ( F ) O método de aprendizagem por correção de erros aumenta a força dos pesos positivamente correlacionados ou diminui daqueles negativamente correlacionados .No método de aprendizagem por correção de erros a informação do erro é utilizada para modificar os pesos sinápticos. ( V ) A função sigmoide é um tipo de função de transferência para RNA. E COMUNMENTE USADO NAS REDES NEURAIS COM PROPAGAÇÃO POSITIDA FEED FORWARD QUE PRECISAM TER COMO SAIDA APENAS NUMEROS POSITIVOS EM REDES NEURAIS MULTICAMADAS E OUTRAS REDES COM SINAIS CONTINUOS ( V ) A taxa de aprendizagem permite que uma pequena parcela do erro de classificação seja propagada de volta no perceptron.( V ) O problema do XOR só consegue ser classificado corretamente pelo algoritmo perceptron se criarmos uma camada oculta. Nota: 10.0 A V-F-V-V-V Você assinalou essa alternativa (A) A separabilidade linear de um perceptron simples permite constatar se o mesmo conseguirá dividir corretamente o espaço de classificação com uma reta. No método de aprendizagem por correção de erros a informação do erro é utilizada para modificar os pesos sinápticos. A função sigmoide é um tipo de função de transferência para RNA. A taxa de aprendizagem permite que uma pequena parcela do erro de classificação seja propagada de volta no perceptron. O problema do XOR só consegue ser classificado corretamente por um perceptron simples se colocarmos uma camada oculta. Questão 9/10 - Inteligência Artificial Aplicada Assinale com “V” ou “F” as alternativas a seguir e depois marque a alternativa correta: ( V ) Nem sempre o método da “força bruta” para calcular todas as rotas no problema de roteirização pode ser uma alternativa de abordagem. ( F ) Problemas do mundo real são aqueles problemas abstraídos do mundo real que tendem a ter uma descrição exata e concisa. ( V ) Uma solução ótima é aquela que apresenta o menor custo dentre todas as soluções possíveis. ( V ) Uma função sucessor pode gerar árvores de busca a partir do estado inicial de um certo problema. ( F ) Enquanto que o puzzle de 24 peças (5x5) pode ser resolvido com facilidade, o de 8 peças (3x3) ainda é bastante difícil de resolver de forma ótima. Nota: 0.0Você não pontuou essa questão E V-F-V-V-F Nem sempre o método da “força bruta” para calcular todas as rotas no problema de roteirização pode ser uma alternativa de abordagem. Miniproblemas são aqueles problemas abstraídos do mundo real que tendem a ter uma descrição exata e concisa. Uma solução ótima é aquela que apresenta o menor custo dentre todas as soluções possíveis. Uma função sucessor pode gerar árvores de busca a partir do estado inicial de um problema. Enquanto que o puzzle de 8 peças (3x3) pode ser resolvido com facilidade, o de 24 peças (5x5) ainda é bastante difícil de resolver de forma ótima. Questão 10/10 - Inteligência Artificial Aplicada No caso de um AG utilizar como alfabeto a numeração hexadecimal com 10 genes, qual o cromossomo abaixo seria um exemplo de representação de um indivíduo: A 11AF09921B pois é a única que possui genes na faixa de representação hexadecimal (0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F).