Questão 1_10 - Introdução à Inteligência Artificial

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Questão 1/10 - Introdução à Inteligência Artificial 
 
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Em um estudo de desenvolvimento de agentes inteligentes, dois tipos de agentes foram 
comparados: um agente reativo básico e um agente com aprendizado. O agente reativo 
toma decisões com base em regras simples e predefinidas, sem levar em consideração o 
histórico de suas ações ou mudanças no ambiente. Por outro lado, o agente com 
aprendizado adapta seu comportamento ao longo do tempo, ajustando suas decisões com 
base nas experiências passadas e no feedback recebido do ambiente. 
 
 
Dada essa diferença conceitual, qual das seguintes afirmações melhor descreve uma 
característica exclusiva de um agente com aprendizado, em comparação a um agente 
reativo básico? 
Assinale a alternativa correta que destaca a principal 
diferença entre um agente reativo básico e um agente com 
aprendizado. 
 A O agente com aprendizado utiliza sensores mais avançados para detectar 
melhor o ambiente, enquanto o agente reativo utiliza sensores limitados. 
 B O agente reativo é capaz de prever eventos futuros, enquanto o agente com 
aprendizado só reage aos estímulos atuais. 
 C Ambos os agentes adaptam suas ações de acordo com o histórico completo do 
ambiente, mas o agente com aprendizado faz isso de maneira mais eficiente. 
 D O agente com aprendizado precisa de regras mais complexas para funcionar, 
enquanto o agente reativo pode operar com regras mais simples, mas mais 
lentas. 
 E O agente reativo toma decisões com base em regras fixas, enquanto o agente 
com aprendizado pode modificar suas regras de ação ao longo do tempo. 
Você assinalou essa alternativa (E) 
 
Questão 2/10 - Introdução à Inteligência Artificial 
 
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Durante a execução de um algoritmo genético, a mutação 
é um dos operadores responsáveis por introduzir variação 
genética na população. Esse operador tem como objetivo 
evitar a convergência prematura da população para 
soluções subótimas. 
Considerando o papel da mutação, qual das alternativas 
abaixo melhor descreve sua função no contexto de um 
algoritmo genético? 
 A A mutação elimina os indivíduos com baixa aptidão da população. 
 B A mutação garante que apenas os indivíduos com maior aptidão sejam 
mantidos para a próxima geração. 
 C A mutação introduz pequenas alterações aleatórias nos indivíduos, com o 
objetivo de explorar novas regiões do espaço de solução. 
Você assinalou essa alternativa (C) 
 D A mutação seleciona os indivíduos mais aptos para realizar o cruzamento com 
outros indivíduos da população. 
 E A mutação define o critério de parada do algoritmo genético, interrompendo o 
processo de evolução. 
 
Questão 3/10 - Introdução à Inteligência Artificial 
 
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Durante o treinamento de uma rede neural, o processo de 
ajuste dos pesos ocorre por meio de um algoritmo que 
minimiza a função de erro da rede, utilizando uma técnica 
de descida no gradiente da função de custo. Esse algoritmo 
calcula os gradientes das funções de custo em relação aos 
pesos e, a partir disso, atualiza os valores dos pesos para 
melhorar o desempenho do modelo. 
Com base nesse contexto, qual das alternativas a seguir 
corresponde ao nome do algoritmo mais comumente 
utilizado para realizar esse ajuste dos pesos em uma rede 
neural? 
 A Forward Propagation - Processo que consiste em calcular as saídas da rede a 
partir das entradas, mas não ajusta os pesos. 
 B Softmax - Função de ativação usada para classificação de múltiplas classes, 
mas não ajusta os pesos. 
 C Regularization - Técnica usada para evitar overfitting, mas não ajusta 
diretamente os pesos da rede neural. 
 D Pooling - Técnica usada em redes neurais convolucionais para reduzir a 
dimensionalidade dos dados, mas não está relacionada ao ajuste de pesos. 
 E Backpropagation - Algoritmo que calcula o gradiente da função de erro em 
relação aos pesos e os ajusta durante o treinamento da rede. 
Você assinalou essa alternativa (E) 
 
Questão 4/10 - Introdução à Inteligência Artificial 
 
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Dois suspeitos, A e B, são presos por um crime e 
interrogados separadamente. Cada um deles tem duas 
opções: confessar (trair) ou permanecer em silêncio 
(cooperar). Se ambos permanecerem em silêncio, eles 
recebem uma sentença leve de 1 ano de prisão. Se ambos 
confessarem, recebem uma sentença de 5 anos. Se um 
confessar e o outro permanecer em silêncio, o que 
confessar é libertado enquanto o outro recebe uma 
sentença de 10 anos. 
Com base no cenário descrito, qual seria a decisão mais 
racional para os prisioneiros se ambos agirem de forma 
egoísta, considerando que o jogo é jogado apenas uma vez 
e não há confiança mútua? 
 A Ambos permanecerão em silêncio para garantir a menor sentença conjunta. 
 B O Prisioneiro A confessará, mas o Prisioneiro B permanecerá em silêncio para 
evitar a sentença mais longa. 
 C Ambos confessarão, pois a traição é a estratégia dominante. 
Você assinalou essa alternativa (C) 
 D Um dos prisioneiros confessará, enquanto o outro permanecerá em silêncio, 
resultando em uma libertação para um deles. 
 E Ambos permanecerão em silêncio, pois a cooperação traz o melhor resultado 
para o grupo. 
 
Questão 5/10 - Introdução à Inteligência Artificial 
 
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Considere um cenário onde dois jogadores participam 
repetidamente de uma versão iterada do Dilema do 
Prisioneiro. Cada jogador tem duas opções: Cooperar ou 
Trair. Após cada rodada, os jogadores têm acesso às 
informações sobre as decisões passadas do outro jogador, 
o que lhes permite ajustar suas estratégias nas rodadas 
subsequentes. 
 
 
Suponha que os jogadores adotem as seguintes 
estratégias: 
 
 
 
● Jogador A sempre começa cooperando e depois 
imita a jogada anterior do Jogador B (estratégia 
"Olho por Olho"). 
 
● Jogador B começa traindo e continua traindo 
independentemente das decisões anteriores. 
 
 
Com base nas características do Dilema do Prisioneiro 
Iterado e nas estratégias adotadas, qual seria o 
comportamento mais provável de longo prazo entre os dois 
jogadores? 
 A O Jogador A continuará cooperando em todas as rodadas, enquanto o Jogador 
B eventualmente começará a cooperar. 
 B O Jogador A irá continuar cooperando, e o Jogador B irá alternar entre 
cooperar e trair. 
 C Ambos os jogadores continuarão cooperando mutuamente, resultando em um 
equilíbrio estável. 
 D O Jogador A começará a trair após a primeira rodada e ambos os jogadores 
continuarão traindo indefinidamente. 
Você assinalou essa alternativa (D) 
 E O Jogador B mudará sua estratégia para "Olho por Olho" e os dois jogadores 
passarão a alternar entre cooperar e trair em diferentes rodadas. 
 
Questão 6/10 - Introdução à Inteligência Artificial 
 
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Um engenheiro de software está desenvolvendo um robô 
autônomo para realizar a tarefa de limpar o chão em um 
ambiente específico. O robô utiliza um agente baseado em 
regras simples, com uma tabela de regras que define suas 
ações com base nas condições atuais do ambiente. A 
tabela possui as seguintes entradas: 
 
 
 
● Se a área estiver suja, o robô deve aspirar o chão. 
 
● Se a área estiver limpa, o robô deve se mover para 
a próxima área. 
 
 
 
O robô não possui sensores avançados, exceto por um 
sensor de sujeira que indica se o chão da área onde ele 
está está limpo ou sujo. 
 
 
Considerando essa implementação, qual seria o 
comportamento do robô se ele for colocado em um 
ambiente inicialmente sujo e, após limpar essa área, for 
para outra área limpa? 
 
 
Para responder à questão, marque a alternativa que 
descreve corretamente o comportamento do robô. 
Assinale a alternativa correta que descreve o 
comportamento do robô baseado em regras simples. 
 A O robô limpará a área suja e ficará parado na área limpa, pois sua tarefa já foi 
concluída. 
 B O robô continuará limpando a área limpa, mesmo que não haja sujeira 
detectada. 
 C O robô aspiraráa área suja e, ao detectar que a área seguinte está limpa, se 
moverá para a próxima área. 
Você assinalou essa alternativa (C) 
 D O robô detectará que a área inicial está suja e tentará retornar para a área suja 
anterior após limpá-la. 
 E O robô será incapaz de mover-se para a área limpa, pois a tabela de regras 
não cobre essa situação. 
 
Questão 7/10 - Introdução à Inteligência Artificial 
 
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Uma rede neural artificial é composta por várias camadas, 
onde cada neurônio de uma camada está conectado a 
neurônios da próxima camada. Essas conexões possuem 
pesos, que são ajustados durante o treinamento. A função 
de ativação desempenha um papel fundamental em uma 
rede neural, pois ajuda a rede a modelar relações 
complexas não-lineares entre os dados de entrada e saída. 
Com base nisso, qual das alternativas abaixo melhor 
descreve o papel da função de ativação em uma rede 
neural? 
 
 
 A Calcular o erro da rede durante o treinamento, para que os pesos possam ser 
ajustados corretamente. 
 B Normalizar os dados de entrada para garantir que a rede tenha um 
desempenho mais estável durante o treinamento. 
 C Propagar o erro de uma camada para outra, garantindo que o modelo aprenda 
de forma eficiente. 
 D Atualizar os pesos da rede com base no gradiente calculado, ajustando o 
modelo durante o treinamento. 
 E Introduzir não-linearidade no modelo, permitindo que a rede aprenda 
relações complexas entre as entradas e saídas. 
Você assinalou essa alternativa (E) 
 
Questão 8/10 - Introdução à Inteligência Artificial 
 
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No ambiente Frozen Lake, o agente interage com o 
ambiente, tomando decisões sobre qual ação executar em 
cada estado, com o objetivo de maximizar a recompensa 
acumulada ao longo do tempo. O agente aprende a 
melhorar suas ações a partir das consequências de suas 
decisões. 
Qual técnica de inteligência artificial está sendo utilizada 
nesse contexto para que o agente aprenda por meio de 
tentativa e erro, ajustando suas decisões com base nas 
recompensas recebidas? 
 A Algoritmos Genéticos: técnica de otimização inspirada na evolução biológica, 
onde soluções são geradas e selecionadas com base na sua adequação. 
 B Teoria dos Jogos: abordagem matemática que analisa decisões estratégicas 
entre múltiplos agentes que interagem de maneira competitiva ou cooperativa. 
 C Redes Neurais: técnica de aprendizado de máquina que se baseia em 
simulações inspiradas pela estrutura do cérebro humano, utilizando camadas 
de neurônios artificiais. 
 D Algoritmos Baseados em Heurísticas: técnicas de otimização que utilizam 
regras empíricas para encontrar soluções próximas das ótimas em um curto 
espaço de tempo. 
 E Aprendizado por Reforço: técnica em que um agente aprende a tomar decisões 
através de tentativa e erro, utilizando recompensas e punições para ajustar seu 
comportamento. 
Você assinalou essa alternativa (E) 
 
Questão 9/10 - Introdução à Inteligência Artificial 
 
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Em um algoritmo genético, o processo de crossover (ou 
recombinação) é utilizado para gerar novos indivíduos a 
partir de dois pais selecionados da população. Essa 
operação combina as características dos pais, criando uma 
nova solução que pode herdar qualidades de ambos. 
Qual das alternativas a seguir explica corretamente o 
propósito do operador de crossover em algoritmos 
genéticos? 
 A O crossover é o responsável por eliminar os indivíduos de baixa aptidão da 
população, garantindo que apenas os melhores sobrevivam. 
 B O crossover é o processo de combinar características de dois indivíduos para 
gerar novos descendentes com potencial para serem melhores que seus pais. 
Você assinalou essa alternativa (B) 
 C O crossover gera novos indivíduos copiando exatamente as características dos 
indivíduos de maior aptidão da geração anterior. 
 D O crossover é utilizado apenas no início do algoritmo para gerar a população 
inicial. 
 E O crossover impede que a população sofra mudanças genéticas, mantendo as 
soluções inalteradas ao longo das gerações. 
 
Questão 10/10 - Introdução à Inteligência 
Artificial 
 
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Em um ambiente simulado, como o Frozen Lake do OpenAI 
Gym, o objetivo do agente é encontrar o caminho até o 
objetivo sem cair em buracos, recebendo recompensas 
com base nas suas ações. O aprendizado por reforço 
envolve a interação do agente com o ambiente, 
aprendendo a partir das recompensas obtidas após cada 
ação. 
Considerando este cenário, qual das afirmações abaixo 
descreve corretamente um conceito fundamental do 
aprendizado por reforço aplicado ao Frozen Lake? 
 A No aprendizado por reforço, o agente escolhe suas ações com base em um 
modelo pré-determinado do ambiente, garantindo que ele sempre atinja o 
objetivo sem falhar. 
 B O agente em aprendizado por reforço aprende por tentativa e erro, sendo 
recompensado quando toma uma ação correta, o que influencia suas futuras 
escolhas. 
Você assinalou essa alternativa (B) 
 C No ambiente Frozen Lake, o agente nunca precisa explorar novas ações, já 
que as recompensas são conhecidas desde o início e podem ser previstas com 
precisão. 
 D O aprendizado por reforço só pode ser aplicado em ambientes onde o agente 
conhece antecipadamente todas as possíveis recompensas e penalidades. 
 E Em ambientes como o Frozen Lake, o aprendizado por reforço requer que o 
agente aprenda as regras explícitas do jogo para tomar decisões.