Simulado 2 - IA

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1 Desmarcar 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.
Modus tollens.
Simplificação conjuntiva.
2 Marcar para revisãoMarcar questão para revisar antes de finalizar
Algumas regras de aprendizagem são conhecidas por mais de uma forma. Em relação à regra de
aprendizagem Instar, selecione a 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.
00
hora
Ques
Res
1
6
SM2 Inteligência Artificial
13/10/2025, 20:27 estacio.saladeavaliacoes.com.br/prova/68ed8a49af117325d1d24cd5/
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Observe a frase: "todos os quadros são azuis". Em relação à lógica de primeira ordem, selecione a
opção correta.
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".
4 Marcar para revisão
É possível aplicar algoritmos de inteligência artificial em equipamentos que utilizam informações
vagas com uma habilidade que simulam a intuição humana. Nesse sentido, selecione a opção
correta sobre essa técnica de Inteligência Artificial.
Lógica booleana.
Lógica de segunda ordem.
Lógica fuzzy.
Lógica das sentenças.
Lógica de primeira ordem.
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Em um estudo recente sobre inteligência artificial, pesquisadores desenvolveram um agente
inteligente capaz de aprender e adaptar-se a diferentes ambientes. Este agente utiliza algoritmos de
planejamento avançados para otimizar suas decisões e ações em tempo real.
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Considerando o texto base, qual elemento é fundamental para que um agente inteligente possa
aprender e adaptar-se a diferentes ambientes?
A implementação exclusiva de algoritmos determinísticos.
A capacidade de executar ações sem qualquer tipo de percepção.
A utilização de algoritmos de planejamento avançados.
A necessidade de operar sem interações humanas.
A habilidade de memorizar sequências de ações sem adaptação.
6 Marcar para revisão
Considere um conjunto nebuloso A definido em um universo de discurso X = [0, 100]. Sabendo que
A é um conjunto trapezoidal, cujos vértices são a = 10, b = 20, c = 60 e d = 90, qual o valor x X
cujo grau de inclusão em A ( (x)) é igual a 0,6?
ϵ
μA
15
18
65
72
80
7 Marcar para revisão
O raciocínio nebuloso se aplica a situações práticas em que algum grau de imprecisão nos
resultados é tolerado. Nesses casos, além de a imprecisão não comprometer os resultados, em
geral as soluções são obtidas com mais facilidade do que quando obtidas com métodos mais
precisos. Contudo, há diversas situações práticas em que a precisão é um requisito inegociável e,
portanto, o raciocínio nebuloso não se aplica. Diante disso, analise as situações a seguir:
I - Piloto automático capaz de manter uma distância segura entre o carro onde está implantado e o
carro imediatamente à sua frente em uma rodovia.
II - Braço robótico capaz de soldar as partes que compõem a lataria de um veículo em uma linha de
montagem.
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III - Impressora 3D capaz de imprimir peças para a indústria de equipamentos hospitalares.
São situações em que o raciocínio impreciso se aplica apenas:
I
II
II e III
I e III
I, II e III
8 Marcar para revisão
Os conjuntos nebulosos são uma extensão dos conjuntos tradicionais que ampliam a ideia de
pertinência binária para a ideia de pertinência parcial. Com isso, torna-se possível representar com
maior fidelidade situações ou conceitos que envolvem alguma forma de imprecisão. Considere os
conjuntos a seguir:
I - réplicas de obras de arte
II - animais velozes
III - ganhadores do Prêmio Nobel
IV - frutas maduras
São melhor representados por conjuntos nebulosos apenas:
I e III
II e IV
I, II e III
II, III e IV
Nenhum
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Diante da complexidade dos ambientes reais, o planejamento de agentes inteligentes pode requerer a
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A2 (determinismo) se torna necessária
Quando o número de estados do sistema é finito e conhecido
Quando não é possível prever com exatidão o resultado de uma ação específica
Quando os objetivos do agente são explicitamente definidos e imutáveis
Quando todas as ações do agente têm duração nula e ocorrem instantaneamente
Quando o ambiente permanece inalterado durante o processo de planejamento
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A arquitetura de um agente racional envolve a integração de diversos elementos que viabilizam sua a
O conjunto de câmeras e sensores que captam as imagens utilizadas para tomada de decis
A matriz de avaliação de desempenho que determina a eficácia das ações do agente
A lista de metas intermediárias que norteiam a formulação do plano do agente
O sistema de exibição de comandos que permite ao agente interagir fisicamente com o amb
O conjunto de restrições ambientais que definem o comportamento permitido no ambiente
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