Cola AVS - Inteligência Artificial

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Comparação entre a capacidade de generalização e o numero de nos da rede tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation.
Com menos nos, a rede é mais genérica, mas o erro para o conjunto de treinamento é maior.
Jarros 5 e 6 litros.
1) Estado inicial: (0,0).
2) Estado Final (x,3)
3) R1: Encher vaso maior; R2: Encher vaso menor; R3: Transferir conteúdo do maior para o menor;R4: Transferir conteúdo do menor para o maior; R5: Esvaziar vaso maior; R6: Esvaziar vaso menor.
"VAI CHOVER ?" considerando a busca ORIENTADA A DADOS.
Regra 1 – avaliada; Regra 2 – avaliada; Regra 3 – acionada; Fato gerado: A pressão está baixa; Regra 4 – avaliada; Regra 1 – avaliada; Regra 2 – acionada; Fato gerado: Não há chuva; Reposta: Não há chuva.
ABCDEF
A - B ( 2 + 5 < 4 + 4)
B - C (1 + 4 < 5 + 3 = 7 + 1)
C - D (4 +1 < 3 + 3)
D - E (2 +1 < 3 + 1)
E - F (NO FINAL)
Características do aprendizado de uma rede competitiva, destacando a competição entre os neurônios e a atualização dos pesos.
O aprendizado de uma rede competitiva é não-supervisionado. A competição entre os neurônios ocorre por meio da utilização de alguma métrica de distância entre os dados de entrada e os pesos associados a cada neurônio da camada competitiva. O conjunto de pesos mais próximos (mais parecidos) dos dados de entrada determina o neurônio vencedor. Somente os pesos associados a este neurônio são atualizados.
A primeira solução encontrada pela estratégia de busca em profundidade é a solução ótima?
NÃO, pois, a busca em profundidade se caracteriza por priorizar os nós em níveis mais profundos da árvore. Em árvores finitas, é sempre capaz de encontrar alguma solução, se esta existir, mas não garante que, ela seja a melhor. Portanto, não é uma técnica ótima.
SE peso é magro E altura é baixa ENTÃO Qual será(ão) a(s) regra(s) ativada(s) para uma altura de 1,78 m e um peso de 73 Kg? Justifique a sua resposta.
R: Regras 5,6,8 e 9.
Os graus de pertinência são maiores que zero.
Controle – estados – espaço de estado – espaço de busca
Motor de inferência – base de conhecimento – base de dados
0; 0,3; 0,4; 0,9
Média = 22; Grande = 32; Média dos máximos = 25
O % da área da roleta do indivíduo 0101 seleção = 20%
Temperatura de hoje = Dado; Previsão da temperatura = Conhecimento; Temperatura média = Informação
Fato 1 “investimento alto” “como está o consumo” = 6 regras investigadas
A afirmação 1 é falsa e as afirmações II, III, IV e V são verdadeiras
Utilizando-se o algoritmo A*, a rota ente A e M encontrada no problema acima é ACDFLM e o custo do caminho é 56.
Utilizando-se o algoritmo A*, a rota entre A e L encontrada no problema acima é DGHL e o custo do caminho é 14.
As estratégias de busca com informação, usam funções heurísticas.
Criança – Adolescente| Apenas II e III estão corretas
 9 -13	 15 -20	 |
Com base na Lógica Nebulosa ou Lógica Fuzzy, pode-se afirmar que: I e II estão corretas.
O grau de pertinência de pessoas acima de 1,90 m e abaixo de 1,70 m, respectivamente é
1 e 0
Um especialista de um time de futebol mapeou um conjunto de funções de pertinências baseado na idade dos jogadores entre 18 e 45 anos. As funções e o gráfico podem ser visualizados na figura. Sabendo-se que João tem 32 anos, Arnaldo 26 e que ambos são jogadores deste time, assinale a alternativa correta que apresenta o grau de pertinência da idade de João no conjunto velha e de Arnaldo no conjunto nova, respectivamente.
0,4 e 0,25
O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 0,5.