TEMA 2 - MODULO 2 AVALIANDO O APRENNDIZADO

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Questão 1
A inteligência artificial possui vários paradigmas, incluindo o paradigma conexionista e o paradigma simbólico. Entre os métodos desses paradigmas, quais estão relacionados, respectivamente?
A
Redes neurais e algoritmos genéticos estão mais associados ao paradigma conexionista, enquanto o algoritmo naive bayes ao paradigma simbólico.
B
Redes neurais e algoritmos genéticos estão mais associados ao paradigma conexionista, enquanto o uso de linguagens como Prolog e Lisp está relacionado ao paradigma simbólico.
C
Redes neurais estão mais associadas ao paradigma conexionista, enquanto a árvore de decisão ao paradigma simbólico.
D
Redes neurais e algoritmos genéticos estão mais associados ao paradigma simbólico, enquanto o uso de linguagens como Prolog e Lisp está relacionado ao paradigma conexionista.
E
Árvore de decisão está mais associada ao paradigma conexionista, enquanto redes neurais artificiais ao paradigma simbólico.
Responder
RESPOSTA: 
Parabéns! A alternativa C está correta.
O paradigma simbólico tenta simular o comportamento inteligente humano desconsiderando os mecanismos responsáveis por tal. Os métodos desse paradigma são: agentes inteligentes e árvores de decisão, por exemplo. Já o paradigma conexionista acredita que, construindo um sistema que simule a estrutura do cérebro, apresentará inteligência e será capaz de aprender, assimilar, errar e aprender com seus erros. As redes neurais são exemplos de métodos desse paradigma.
Questão 2
De acordo com os paradigmas de inteligência artificial, pode-se afirmar que um modelo simbolista
A
não possui conhecimento representado explicitamente.
B
é um modelo que aprende a partir dos dados.
C
lida apenas com símbolos gráficos.
D
lida com conhecimento explícito e representado simbolicamente.
E
é um modelo que aprende a partir dos dados e generaliza o conhecimento apreendido.
RESPOSTA:
Parabéns! A alternativa C está correta.
O paradigma simbolista busca aprender, construindo representações simbólicas de um conceito por meio da análise de exemplos e contraexemplos desse conceito. Para utilizar esse paradigma, é necessário alimentar o sistema com os dados específicos do problema, ou seja, é necessário o conhecimento explícito do problema.