Introdução à Inteligência Artificial Apol1 Nota 100

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<p>Questão 1/10 - Introdução à Inteligência Artificial</p><p>O tema 5 da aula 1 aborda a Inteligência Artificial Simbólica. A IA simbólica é baseada no uso de</p><p>símbolos e regras lógicas para simular a capacidade humana de pensar e resolver problemas.</p><p>Um dos principais componentes da IA simbólica é a representação do conhecimento, que é</p><p>fundamental para sistemas especialistas e para o desenvolvimento da web semântica.</p><p>Qual das opções abaixo descreve corretamente o funcionamento da Inteligência Artificial</p><p>Simbólica?</p><p>A A IA Simbólica é baseada em redes neurais e no processamento de grandes quantidades de</p><p>dados.</p><p>B A IA Simbólica utiliza símbolos e regras lógicas para simular o pensamento humano.</p><p>Você assinalou essa alternativa (B)</p><p>C A IA Simbólica é focada exclusivamente no aprendizado de máquina, sem uso de regras</p><p>lógicas.</p><p>D A IA Simbólica baseia-se na simulação de processos evolutivos naturais para encontrar</p><p>soluções.</p><p>E A IA Simbólica se concentra apenas no processamento de linguagem natural e visão</p><p>computacional.</p><p>Questão 2/10 - Introdução à Inteligência Artificial</p><p>A Inteligência Artificial Evolucionária utiliza princípios inspirados na teoria da evolução para</p><p>resolver problemas complexos. Um dos principais algoritmos utilizados nessa abordagem é o</p><p>algoritmo genético, que simula processos como a seleção natural e a recombinação genética.</p><p>Qual dos seguintes passos NÃO faz parte do ciclo básico de um algoritmo genético?</p><p>Marque a alternativa correta:</p><p>A Avaliar a performance dos indivíduos da população.</p><p>B Selecionar os melhores indivíduos para reprodução.</p><p>C Realizar o crossover e a mutação para gerar uma nova população.</p><p>D Substituir indivíduos de pior performance por novos indivíduos da nova geração.</p><p>E Aplicar redes neurais para analisar os resultados.</p><p>Você assinalou essa alternativa (E)</p><p>Questão 3/10 - Introdução à Inteligência Artificial</p><p>Sobre a topologia e arquitetura de redes neurais artificiais, escolha a alternativa que melhor</p><p>define a estrutura de uma rede neural típica:</p><p>Marque a alternativa correta:</p><p>A A rede neural é composta apenas por uma camada de entrada e uma camada de saída.</p><p>B A rede neural é composta por várias camadas de saída, sendo que cada uma processa uma</p><p>parte dos dados de entrada.</p><p>C A rede neural típica possui três tipos de camadas: camada de entrada, camadas</p><p>ocultas e camada de saída.</p><p>Você assinalou essa alternativa (C)</p><p>D A rede neural não possui conexões entre neurônios, sendo composta por camadas</p><p>isoladas.</p><p>E A topologia de uma rede neural é irrelevante para o processamento dos dados de entrada.</p><p>Questão 4/10 - Introdução à Inteligência Artificial</p><p>No contexto do treinamento de redes neurais, o algoritmo de retropropagação (ou</p><p>backpropagation) desempenha um papel essencial. Qual das opções abaixo descreve</p><p>corretamente o processo de retropropagação em uma rede neural?</p><p>Marque a alternativa correta.</p><p>A A retropropagação ajusta os pesos da rede neural de maneira aleatória após cada iteração.</p><p>B A retropropagação faz com que os pesos da rede neural sejam atualizados para maximizar</p><p>o erro da saída final.</p><p>C A retropropagação é usada apenas para calcular a saída de uma rede neural e não envolve</p><p>ajuste de pesos.</p><p>D A retropropagação ajusta os bias da rede neural sem utilizar nenhuma função de ativação.</p><p>E A retropropagação utiliza o gradiente do erro para ajustar os pesos, buscando</p><p>minimizar o erro da rede neural.</p><p>Você assinalou essa alternativa (E)</p><p>Questão 5/10 - Introdução à Inteligência Artificial</p><p>O Teste de Turing é um famoso teste desenvolvido por Alan Turing em 1950 para determinar se</p><p>uma máquina pode ser considerada inteligente. Ele é baseado em um jogo de imitação, onde</p><p>um interrogador humano interage com dois participantes: um humano e uma máquina. Se o</p><p>interrogador não conseguir distinguir consistentemente quem é a máquina e quem é o humano,</p><p>a máquina passa no teste.</p><p>Com base no Teste de Turing, marque a alternativa que melhor descreve o objetivo principal</p><p>deste teste.</p><p>A Avaliar a capacidade de uma máquina de resolver problemas matemáticos rapidamente.</p><p>B Determinar se uma máquina pode exibir comportamentos emocionais semelhantes aos</p><p>humanos.</p><p>C Verificar se uma máquina pode ser distinguida de um ser humano durante uma</p><p>conversa.</p><p>Você assinalou essa alternativa (C)</p><p>D Avaliar a capacidade de uma máquina de realizar tarefas físicas como um humano.</p><p>E Determinar se uma máquina pode aprender novos conhecimentos automaticamente.</p><p>Questão 6/10 - Introdução à Inteligência Artificial</p><p>No contexto das Redes Neurais Artificiais, as funções de ativação desempenham um papel</p><p>essencial no processo de aprendizado. Qual das seguintes alternativas descreve corretamente a</p><p>função de uma Função de Ativação em um neurônio artificial?</p><p>Marque a alternativa correta.</p><p>A A função de ativação apenas soma as entradas de um neurônio.</p><p>B A função de ativação decide se o neurônio será ativado e quão ativado ele será,</p><p>permitindo a introdução de não-linearidades.</p><p>Você assinalou essa alternativa (B)</p><p>C A função de ativação remove as conexões entre neurônios para reduzir o número de</p><p>cálculos.</p><p>D A função de ativação é responsável por inicializar os pesos do neurônio.</p><p>E A função de ativação é utilizada apenas nas camadas de saída para determinar o valor final</p><p>da rede.</p><p>Questão 7/10 - Introdução à Inteligência Artificial</p><p>No contexto dos Algoritmos Genéticos, o Teste de Fitness é uma etapa crucial para determinar</p><p>quais indivíduos de uma população são mais aptos para se reproduzirem e passarem suas</p><p>características adiante. Suponha que você está utilizando um algoritmo genético para otimizar o</p><p>design de uma ponte, onde o fitness é definido pela capacidade de suportar peso. Quanto maior</p><p>o fitness, melhor o desempenho da ponte.</p><p>Qual das opções abaixo é a definição mais adequada para o Teste de Fitness em um Algoritmo</p><p>Genético?</p><p>A O Teste de Fitness define a taxa de mutação de um algoritmo genético.</p><p>B O Teste de Fitness calcula o número de gerações necessárias para o algoritmo concluir.</p><p>C O Teste de Fitness avalia o desempenho de um indivíduo em relação ao problema a</p><p>ser resolvido, determinando o quão apto ele é.</p><p>Você assinalou essa alternativa (C)</p><p>D O Teste de Fitness seleciona automaticamente os melhores indivíduos sem avaliar sua</p><p>performance.</p><p>E O Teste de Fitness define as regras de cruzamento entre os indivíduos da população.</p><p>Questão 8/10 - Introdução à Inteligência Artificial</p><p>Sobre o Teste de Turing, leia as afirmativas a seguir e selecione a alternativa correta com base</p><p>em quais são verdadeiras:</p><p>1.O Teste de Turing é utilizado para verificar se uma máquina pode ser confundida com um ser</p><p>humano em uma interação.</p><p>2.O Teste de Turing mede a capacidade de uma máquina compreender emoções humanas.</p><p>3.Para uma máquina passar no Teste de Turing, ela precisa realizar cálculos mais rápido que um</p><p>humano.</p><p>Marque a alternativa correta:</p><p>A Apenas a afirmativa 1 é verdadeira.</p><p>Você assinalou essa alternativa (A)</p><p>B Apenas as afirmativas 1 e 2 são verdadeiras.</p><p>C Apenas as afirmativas 2 e 3 são verdadeiras.</p><p>D Todas as afirmativas são verdadeiras.</p><p>E Nenhuma das afirmativas é verdadeira.</p><p>Questão 9/10 - Introdução à Inteligência Artificial</p><p>No tema 4 da aula sobre Algoritmos Genéticos, aprendemos sobre o processo de crossover e</p><p>mutação, que são essenciais para a evolução das soluções no algoritmo. O crossover combina</p><p>as características de dois indivíduos, enquanto a mutação introduz variações aleatórias. Qual</p><p>das opções a seguir melhor define o crossover em Algoritmos Genéticos?</p><p>Marque a alternativa correta que melhor define o crossover.</p><p>A O crossover consiste em aplicar uma função matemática para calcular o fitness de um</p><p>indivíduo.</p><p>B O crossover é um processo onde dois indivíduos trocam partes de seus genes para</p><p>criar novos descendentes.</p><p>Você assinalou essa alternativa (B)</p><p>C O crossover é uma técnica usada para eliminar os indivíduos menos aptos da população.</p><p>D O crossover é um método para mutar aleatoriamente os genes de um indivíduo.</p><p>E O crossover é a função responsável por parar o algoritmo após atingir o número de</p><p>gerações definido.</p><p>Questão 10/10 - Introdução à Inteligência Artificial</p><p>As Redes Neurais Artificiais são inspiradas no funcionamento do cérebro humano. O objetivo</p><p>dessa inspiração é simular o comportamento dos neurônios biológicos para que as redes</p><p>possam processar informações de maneira eficiente e inteligente. Qual das alternativas abaixo</p><p>descreve corretamente essa relação entre o neurônio biológico e o neurônio artificial?</p><p>Assinale a alternativa que corretamente explica como o neurônio biológico serve de inspiração</p><p>para o neurônio artificial.</p><p>A O neurônio artificial funciona de maneira idêntica ao biológico, replicando todos os</p><p>processos biológicos.</p><p>B Assim como os neurônios biológicos processam sinais elétricos, os neurônios</p><p>artificiais processam informações recebidas e produzem saídas com base nessas</p><p>informações.</p><p>Você assinalou essa alternativa (B)</p><p>C O neurônio biológico apenas transmite sinais, enquanto o neurônio artificial cria novos</p><p>sinais de forma independente.</p><p>D Os neurônios biológicos não influenciaram o desenvolvimento dos neurônios artificiais.</p><p>E O neurônio artificial não possui funções de ativação, diferentemente do biológico.</p>