4 Representação de Conhecimento, Raciocínio

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1 Marcar para revisão
Em relação à lógica proposicional, temos a
seguinte sentença proposicional: ~p v ~s → q ^
r Ⱶ ( ~(p ^ s) → (q ^ r) ). Escolha a opção correta
sobre a sentença.
A tabela verdade possui 8 linhas.
É uma tautologia.
A tabela verdade possui 32 linhas.
é uma contradição.
É uma contingência.
Resposta incorreta
Questão 1 de 10
Corretas (1)
Incorretas (9)
Em branco (0)
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
Lista de exercícios Representaç… Sair
05/06/2025, 09:36 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68418f2b1e1f0db1601a03e0/gabarito/
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A
B
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B. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
A sentença possui quatro proposições de
entrada: p, s, q e r. Portanto, a tabela-
verdade terá 16 linhas. A tautologia é
caracterizada por produzir o valor lógico
verdade na saída para quaisquer valores
lógicos na entrada. A sentença
proposicional ~p v ~s → q ^ r Ⱶ ( ~(p ^ s) →
(q ^ r) ) é equivalente à sentença (~(p ^ s)
→ (q ^ r)) → ( ~(p ^ s) → (q ^ r) ).  Agora,
fazendo a substituição de ~ (p ^ s) por a e
(q ^ r) por b, temos a sentença
proposicional (a → b) → ( a → b ) que é
uma tautologia. Devemos nos lembrar de
que na contradição, a resposta da
sentença sempre será falsa
independentemente dos valores lógicos
das proposições de entrada. No caso de
contingência, alguns valores da saída serão
verdadeiros e outros falsos.
2 Marcar para revisão
Em relação à lógica proposicional, temos a
seguinte sentença proposicional: p → q ^ s ↔ r
^ ~q. Quantas linhas terá a tabela verdade
dessa sentença?
8
12
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C
D
E
16
32
48
Resposta incorreta
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Gabarito Comentado
A tabela verdade da sentença p → q ^ s ↔ r
^ ~q possui 16 linhas. Isso ocorre porque a
sentença possui 4 proposições de entrada
que são: p, q, r e s. A quantidade de linhas
de uma tabela verdade é dada 2 elevado ao
total de proposições de entrada. No caso, a
sentença possui 4 proposições, logo, o
número de linhas da tabela é dado por 2
elevado a 4, que é igual a 16.
3 Marcar para revisão
Observe a frase: "todos os quadros são azuis".
Em relação à lógica de primeira ordem,
selecione a opção correta.
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A
B
C
D
E
A frase pode ser representada pela
lógica sentencial, mas não pela lógica
de primeira ordem.
A frase pode ser representada por três
variáveis: "todos", "os quadros" e "são
azuis".
A frase é equivalente a: "para
qualquer quadro existente, ele pode
ser azul".
A negação da frase é: "existe pelo
menos um quadro branco".
A negação da frase é: "existe pelo
menos um quadro que não é azul".
Resposta incorreta
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Gabarito Comentado
Na lógica de primeira ordem, a frase "todos
os quadros são azuis" é uma afirmação
universal, ou seja, aplica-se a todos os
quadros sem exceção. A negação dessa
afirmação, portanto, seria a existência de
pelo menos um quadro que não se encaixa
nessa descrição.Isso é representado pela
alternativa: "existe pelo menos um quadro
que não é azul". Essa é a forma correta de
negar uma afirmação universal na lógica de
primeira ordem. Os quantificadores lógicos
universais e existenciais são ferramentas
fundamentais na lógica de primeira ordem,
permitindo a generalização de proposições
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A
B
C
D
E
e a indicação de existência de situações
específicas, respectivamente.
4 Marcar para revisão
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.
É um método sofisticado que atua
especificamente sobre a camada
intermediária para ajustar os pesos.
Tem como principal característica o
ajuste dos pesos durante o
processamento da camada de entrada
para a camada de saída.
É um método aplicado a redes neurais
de múltiplas camadas.
É um método exato que, ao final do
treinamento, garante que o modelo é
capaz de generalizar classificações.
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Gabarito Comentado
O backpropagation é um algoritmo de
treinamento amplamente utilizado em redes
neurais. Sua principal característica é a
capacidade de ajustar os pesos das
conexões em redes de múltiplas camadas,
a partir da camada de saída até a camada
de entrada, por meio de um processo
iterativo de otimização. Esse ajuste é feito
com o objetivo de minimizar a diferença
entre a saída prevista pela rede e a saída
desejada. 
5 Marcar para revisão
Ano: 2018 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão:
TCE-MG Prova: CESPE - 2018 - TCE-MG -
Analista de Controle Externo - Ciência da
Computação
Uma determinada empresa, ao realizar um
programa de aceleração, selecionou fintechs
que já trabalham na análise de fraudes em
sistemas de cartão de crédito. Uma das
premissas adotadas para a seleção foi a de que
a fintech tivesse experiência em redes multi
layer perceptrons. Nesse contexto, perceptron
é
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A
B
C
D
E
um algoritmo simples dedicado a
efetuar uma análise binária para
identificar se determinada transação é
fraude ou não fraude.
composto por duas redes simétricas
que têm quatro ou cinco camadas
rasas que representam a metade da
codificação (encoder) da rede.
constituído por redes neurais artificiais
profundas que podem ser usadas para
classificar transações e agrupá-las
por similaridade.
um poderoso conjunto de algoritmos
de redes neurais artificiais
especialmente úteis para o
processamento de dados sequenciais.
o método-padrão em redes neurais
artificiais para cálculo da contribuição
de erro de cada neurônio após
processamento de um lote de dados.
Resposta correta
Parabéns, você selecionou a
alternativa correta. Confira o
gabarito comentado!
Gabarito Comentado
As redes neurais artificiais são utilizadas
para tratar muitos padrões práticos, como
detecção de fraudes, por exemplo. Isso
ocorre porque esses modelos
computacionais têm a capacidade de
extrair as características dos dados de
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A
B
C
D
E
treinamento e fazer generalizações por
isso são bastante utilizados para problemas
de classificação. As demais alternativas
estão incorretas pois um perceptron
consiste em valores de entrada, pesos e
um viés, uma soma ponderada e função de
ativação. Ele é um classificador linear
usado na aprendizagem supervisionada
para classificar os dados de entrada
fornecidos.
6 Marcar para revisão
Em relação às leis de aprendizadode máquina,
selecione a opção correta que contém as leis
que pertencem à mesma categoria.
Hebbian, Perceptron.
Hebbian, Widrow-Hoff.
Perceptron, Delta.
Instar, Outstar.
Instar, Positivismo.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra
C. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
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A
B
C
Os métodos de aprendizado de máquina
podem ser divididos em duas categorias
principais: aprendizado supervisionado e
aprendizado não supervisionado. No
aprendizado supervisionado, uma solução
alvo é fornecida no conjunto de
treinamento, enquanto no aprendizado não
supervisionado, nenhuma solução alvo é
fornecida. Diversas regras de aprendizado
de redes neurais se enquadram em uma
dessas categorias. No contexto desta
questão, apenas os métodos Perceptron e
Delta pertencem à mesma categoria, que é
a de regras de aprendizado
supervisionado.
7 Marcar para revisão
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.
A tabela verdade possui 8 linhas.
Modus ponens.
Silogismo hipotético.
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D
E
Modus tollens.
Simplificação conjuntiva.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra
C. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
A tabela-verdade da sentença possui 32
linhas, pois temos 5 proposições de
entrada que são: p, s, q, r e w. No Modus
ponens, uma premissa verdadeira é
utilizada para provar que a consequência
da implicação é verdadeira. A alternativa
correta é aquela que demonstra que o
silogismo hipotético segue a forma: a → b,
b → c Ⱶ a → c. No caso da questão, basta
substituir as proposições p ^ s por a,  q ^ r
por b e w ^ s por c. No Modus tollens, o
formato é p → q, ~q Ⱶ ~p. A simplificação
conjuntiva só se aplica quando temos
proposições de valores lógicos verdadeiros
associadas a um operador lógico E.
Portanto, o argumento apresentado na
questão é um exemplo de silogismo
hipotético, pois segue a estrutura a → b, b
→ c Ⱶ a → c.
8 Marcar para revisão
Algumas regras de aprendizagem são
conhecidas por mais de uma forma. Em relação
à regra de aprendizagem Instar, selecione a
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A
B
C
D
E
opção que contém outra forma pela qual ela é
conhecida.
Método dos mínimos quadrados.
Distribuição aleatória.
Regra de aprendizagem Outstar.
O vencedor leva tudo.
Regra de aprendizagem Perceptron.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra
D. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
A regra de aprendizagem Instar também é
conhecida como "O vencedor leva tudo".
Esta denominação se dá devido à
característica principal dessa regra, que
consiste na seleção da unidade que produz
a saída com o melhor resultado. Após a
seleção dessa unidade, ocorre o ajuste dos
pesos sinápticos. As demais alternativas
apresentadas não correspondem a outras
denominações da regra de aprendizagem
Instar, portanto, estão incorretas.
9 Marcar para revisão
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A
B
C
D
E
A respeito do algoritmo de treinamento
backpropagation, selecione a opção correta
sobre o seu funcionamento
É uma arquitetura de rede neural
artificial que otimiza a determinação
dos pesos sinápticos.
O método minimiza os pesos
sinápticos através de um processo de
otimização.
A saída da rede neural é obtida através
da soma do produto entre os pesos
sinápticos e suas respectivas
entradas.
É uma estrutura de dados que se
baseia no percurso de árvores binárias
para otimizar o processo de ajuste dos
pesos sinápticos.
Através dos cálculos das saídas das
unidades das camadas ocultas,
obtém-se a saída real.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra
E. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
O método backpropagation não é uma
arquitetura e, sim, uma técnica de
treinamento da rede. Os pesos são
ajustados para a minimização da função de
erro. A saída dos nós da rede é obtidas
através da função de ativação. O
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A
B
C
backpropagation não é uma estrutura de
dados. O método de aprendizado
backpropagation tem duas fases de
percurso da rede neural artificial: da
camada de entrada para a camada de saída
e da camada de saída para a camada de
entrada. No caso do percurso da camada
de entrada para a camada de saída, o
método obtém a saída real pelo cálculo das
saídas para cada camada oculta.
10 Marcar para revisão
As redes neurais são úteis para modelar e
resolver diversas categorias de problemas.
Nesse sentido, selecione a opção correta a
respeito das aplicações das redes neurais.
São indicadas para substituir os
profissionais em atividades complexas
e eventuais.
São capazes de desenvolver
processos criativos sem a
necessidade de base de
conhecimento.
Problemas linearmente separáveis
estão entre as categorias que podem
ser modelados por redes neurais.
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D
E
São aplicadas em contextos em que
há limitação de dados.
Devem ser aplicadas para
demonstração de teoremas.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra
C. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
As redes neurais são modelos
computacionais que auxiliam profissionais
em atividades complexas, ao invés de
substituí-los. Elas extraem conhecimento
de uma base de treinamento, sendo,
portanto, limitadas ao contexto desse
treinamento. As redes neurais artificiais
podem ser aplicadas a diversas categorias
de problemas, especialmente aqueles de
classificação. Quando os problemas de
classificação são linearmente separáveis,
ou seja, podem ser separados por linhas,
temos um exemplo clássico de situação
que pode ser resolvida por modelos de
redes neurais. Portanto, a alternativa
correta é a que afirma que problemas
linearmente separáveis estão entre as
categorias que podem ser modelados por
redes neurais. É importante lembrar que as
redes neurais devem ser aplicadas a
situações para as quais foram treinadas e
são adequadas para tratar de problemas
probabilísticos.
05/06/2025, 09:36 estacio.saladeavaliacoes.com.br/exercicio/68418f2b1e1f0db1601a03e0/gabarito/
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