Prova de Grau B _ Prueba de Grado B_ Revisão da tentativa _ AVA Uniftec

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segunda-feira, 2 dez. 2024, 21:37
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segunda-feira, 2 dez. 2024, 23:23
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27/11/2025, 13:11 Prova de Grau B / Prueba de Grado B: Revisão da tentativa | AVA Uniftec
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Questão 1
Incorreto Atingiu 0,00 de 1,00
O algoritmo de busca A* é um dos algoritmos de busca mais eficientes na área. O sucesso de seu
funcionamento deve-se ao fato do algoritmo A* apresentar as seguintes características:
Assinale a única alternativa correta:
Espanhol:
El algoritmo de búsqueda A* es uno de los algoritmos de búsqueda más eficiente en el área. El éxito
de su funcionamiento se debe al hecho de que el algoritmo A* presenta las siguientes características:
Señale la única alternativa correcta:
 
Escolha uma opção:
a.
Expande só nós no caminho para a solução se a função heurística usada for
admissível.
Expande sólo nudos en el camino para la solución si la función heurística usada es
admisible.
×
b.
É uma combinação da busca de custo uniforme e da busca gulosa.
Es una combinación de la búsqueda de costo uniforme y de la búsqueda golosa.
c.
É ótima se o teste de estado objetivo for feito durante a geração de sucessores e a
função heurística usada for admissível.
Es óptima si la prueba de estado objetivo es hecha durante la generación de sucesores
y la función heurística usada es admisible.
d.
É uma combinação da busca em profundidade e da busca em largura.
Es una combinación de la búsqueda en profundidad y de la búsqueda en ancho.
e.
Expande progressivamente as curvas de nível de h a partir do estado inicial até ao
estado objetivo.
Expande progresivamente las curvas de nivel de h  a partir del estado inicial hasta el
estado objetivo.
Sua resposta está incorreta.
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A resposta correta é:
É uma combinação da busca de custo uniforme e da busca gulosa.
Es una combinación de la búsqueda de costo uniforme y de la búsqueda
golosa.
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Questão 2
Correto Atingiu 1,00 de 1,00
Considere a rede neural abaixo com entradas x1 e x2 e saídas y1 e y2. Cada um dos dois neurônios
tem limiar de ativação igual a ϕ = 1.
Supondo o seguinte ajuste de pesos de treinamento:
w11 = 1, 66
w12 = 0, 83
w21 = −7, 00
w22 = 10, 00
 
E os seguintes testes:
Teste 1: x1 = 0, 0 e x2 = 0, 5
Teste 2: x1 = 0, 3 e x2 = 0, 1
Teste 3: x1 = 0, 7 e x2 = 0, 3
Teste 4: x1 = 0, 6 e x2 = 0, 9
 
Lembre-se que esta rede usa a função Limiar com valor ϕ = 1, ou seja, a função vista no ebook:
 
precisa fazer o somatório comparando com o limiar de ativação, atribuindo 0 quando o resultado
não ultrapassa o valor de ϕ e, atribuindo 1 quando o resultado ultrapassar o valor de ϕ, por exemplo:
(w x + w x ) > ϕ
 
Responda qual das alternativas representa o conjunto de saídas correto para x1 e x2,
respectivamente.
Espanhol:
Considere la red neural de abajo con entradas x1 y x2 y salidas y1 y y2. Cada una de las dos neuronas
tiene entrada de activación igual a ϕ = 1.
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11 1 12 2
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Suponiendo el siguiente ajuste de pesos de entrenamiento:
w11 = 1, 66
w12 = 0, 83
w21 = −7, 00
w22 = 10, 00
 
Y las siguientes pruebas:
Prueba 1: x1 = 0, 0 e x2 = 0, 5
Prueba 2: x1 = 0, 3 e x2 = 0, 1
Prueba 3: x1 = 0, 7 e x2 = 0, 3
Prueba 4: x1 = 0, 6 e x2 = 0, 9
 
Recuerde que esta red usa la función Entrada con valor ϕ = 1, o sea, la función vista en el E-book:
 
Necesita hacer la suma comparando con la entrada de activación, atribuyendo 0 cuando el resultado
no sobrepase el valor de ϕ y, atribuyendo 1 cuando el resultado sobrepase el valor de ϕ, por ejemplo:
(w x  + w x ) > ϕ
 
Responda ¿cuál de las alternativas representa el conjunto de salidas correcto para x1 y x2,
respectivamente?
Escolha uma opção:
a.
Teste y1 y2
1 1 0
2 0 0
3 1 0
4 1 1
Prueba y1 y2
1 1 0
2 0 0
11 1 12 2
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3 1 0
4 1 1
b.
Teste y1 y2
1 0 1
2 0 1
3 0 1
4 0 1
Prueba y1 y2
1 0 1
2 0 1
3 0 1
4 0 1
c.
Teste y1 y2
1 0 1
2 0 0
3 1 0
4 1 1
Prueba y1 y2
1 0 1
2 0 0
3 1 0
4 1 1
✓
Teste y1 y2
1 0 1
2 1 1
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3 1 0
d. 4 1 1
Prueba y1 y2
1 0 1
2 1 1
3 1 0
4 1 1
e.
Teste y1 y2
1 1 0
2 1 1
3 0 1
4 0 0
Prueba y1 y2
1 1 0
2 1 1
3 0 1
4 0 0
Sua resposta está correta.
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A resposta correta é:
Teste y1 y2
1 0 1
2 0 0
3 1 0
4 1 1
Prueba y1 y2
1 0 1
2 0 0
3 1 0
4 1 1
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Questão 3
Correto Atingiu 1,00 de 1,00
Vimos no ebook que o ambiente de interação dos agentes pode ser classificado segundo 6
dimensões:
1. Completamente observável ou Parcialmente observável;
2. Acessível ou Inacessível;
3. Determinístico ou Estocástico;
4. Episódico ou Sequencial;
5. Estático ou Dinâmico;
6. Discreto ou Contínuo;
Segundo esta classificação, indique qual alternativa melhor define um ambiente para um sistema
multiagentes para um Diagnóstico Médico:
 
ESPANHOL:
Vimos en el E-book que el ambiente de interacción de los agentes puede ser clasificado según 6
dimensiones:
1. Completamente observable o Parcialmente observable;
2. Accesible o Inaccesible;
3. Determinístico o Estocástico;
4. Episódico o Secuencial;
5. Estático o Dinámico;
6. Discreto o Continuo; 
Según esta clasificación, indique cuál alternativa define mejor un ambiente para un sistema
multiagentes para un Diagnóstico Médico:
Escolha uma opção:
a.
Completamente observável, Acessível, Determinístico, Episódico, Estático, Contínuo;
Completamente observable, Accesible, Determinístico, Episódico, Estático, Continuo;
b.
Parcialmente observável, Acessível, Determinístico, Sequencial, Estático, Discreto;
Parcialmente observable, Accesible, Determinístico, Secuencial, Estático, Discreto;
c.
Completamente observável, Acessível, Determinístico, Sequencial, Dinâmico, Discreto;
Completamente observable, Accesible, Determinístico, Secuencial, Dinámico, Discreto;
d.
Parcialmente observável, Inacessível, Estocástico, Sequencial, Dinâmico, Contínuo;
Parcialmente observable, Inaccesible, Estocástico, Secuencial, Dinámico, Continuo;
✓
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e.
Parcialmente observável, Inacessível, Determinístico, Episódico, Estático, Discreto;
Parcialmente observable, Inaccesible, Determinístico, Episódico, Estático, Discreto;
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:Parcialmente observável, Inacessível, Estocástico, Sequencial, Dinâmico, Contínuo;
Parcialmente observable, Inaccesible, Estocástico, Secuencial, Dinámico, Continuo;
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Questão 4
Correto Atingiu 1,00 de1,00
A resolução de problemas através do paradigma evolutivo utiliza geralmente os algoritmos genéticos
para endereçar problemas de otimização, principalmente. A performance destes algoritmos depende
do comportamento de certos parâmetros.
Um destes parâmetros procura prevenir a convergência prematura isto é, a saturação da população
com cromossomos semelhantes. Quando este parâmetro apresenta taxas baixas a estagnação de
um valor é evitada, mas altas taxas neste parâmetro torna a população muito aleatória, aumentando
a possibilidade de que uma boa solução seja destruída . 
Seleciona qual a alternativa define corretamente o parâmetro que está sendo considerado.
Espanhol:
La resolución de problemas a través del paradigma evolutivo utiliza generalmente los algoritmos
genéticos para dirigir problemas de optimización, principalmente. La performance de estos
algoritmos depende del comportamiento de ciertos parámetros.
Uno de estos parámetros busca prevenir la convergencia prematura, o sea, la saturación de la
población con cromosomas semejantes. Cuando este parámetro presenta tasas bajas, la
estagnación de un valor es evitada, pero, altas tasas en este parámetro vuelve a la población muy
aleatoria, aumentando la posibilidad de que una buena solución sea destruida.
Seleccione cuál alternativa define correctamente el parámetro que está siendo considerado.
Escolha uma opção:
a.
Tipo de Cruzamento;
Tipo de Cruzamiento;
b.
Tamanho da população;
Tamaño de la población;
c.
Taxa de mutação;
Tasa de mutación;
✓
d.
Taxa de cruzamento;
Tasa de cruzamiento;
e.
Direção do algoritmo;
Dirección del algoritmo;
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Sua resposta está correta.
A resposta correta é:Taxa de mutação;Tasa de mutación;
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Questão 5
Correto Atingiu 1,00 de 1,00
Um “Quadrado Mágico” de 9 números pode ser definido como a aplicação dos algarismos de 1 até 9,
sem repetição, organizados de forma bi-dimensional, tal que a soma dos elementos de quaisquer
das linhas, colunas ou diagonais do quadrado resulte sempre no valor 15 (quinze). Abaixo, é
apresentada uma das possíveis combinações de “Quadrado Mágico”:
2 7 6
9 5 1
4 3 8
Uma formulação adequada do problema é:
ESPANHOL:
Un “Cuadrado Mágico” de 9 números puede ser definido como la aplicación de los alguarismos de 1
hasta 9, sin repetición, organizados de forma bidimensional, de tal manera que la suma de los
elementos de cualquier línea, coluna o diagonal del cuadrado resulte siempre en el valor 15 (quince).
Abajo, se presenta una de las posibles combinaciones de “Cuadrado Mágico”:
2 7 6
9 5 1
4 3 8
Una formulación adecuada del problema es:
Escolha uma opção:
a.
Três vetores de 3 posições com números de 1 à 9;
Tres vectores de 3 posiciones con números de 1 a 9;
b.
Um vetor de 3x3 com números de 1 à 9;
Un vector de 3x3 com números de 1 à 9;
 
✓
c.
Um vetor de tamanho 9 de números binários representando os números decimais de 1 à
9;
Un vector de tamaño 9 de números binarios representando los números decimales de 1
a 9;
d.
Uma pilha de tamanho 9 em que os elementos são empilhados (push) ou removidos
(pop), um de cada vez;
Una pila de tamaño 9 donde los elementos son apilados (push) o removidos (pop), uno
de cada vez;
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de cada vez;
e.
Um conjunto de 9 variáveis contendo quaisquer valores;
Un conjunto de 9 variables conteniendo cualquier valor;
Sua resposta está correta.
A resposta correta é:Um vetor de 3x3 com números de 1 à 9;
Un vector de 3x3 com números de 1 à 9; 
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Questão 6
Completo Atingiu 4,00 de 4,00
Considere a existência de um Sistema Especialista no domínio de VEÍCULOS para descoberta do tipo
de veículo dado um conjunto de características.
O conjunto de regras deste Sistema Especialista é o seguinte:
REGRA 1:
SE veículoTipo=automóvel
E tamanho=pequeno
E num-portas=2
ENTÃO veículo=CarroSport 
REGRA 2:
SE veículoTipo=automóvel
E tamanho=médio
E num-portas=4
ENTÃO veículo=Sedan
REGRA 3:
SE veículoTipo=automóvel
E tamanho=médio
E num-portas=3
ENTÃO veículo=MiniVan
REGRA 4:
SE veículoTipo=ciclo
E num-rodas=2
E motor=não
ENTÃO veículo=Bicicleta
REGRA 5:
SE veículoTipo=ciclo
E num-rodas=2
E motor=sim
ENTÃO veículo=Motocicleta
REGRA 6:
SE num-rodasREGLA 3:
SI                 veículoTipo=automóvel
Y                  tamanho=médio
Y                  num-portas=3
ENTONCES    veículo=MiniVan
 
REGLA 4:
SI                 veículoTipo=ciclo
Y                  num-rodas=2
Y                  motor=não
ENTONCES    veículo=Bicicleta
 
REGLA 5:
SI                 veículoTipo=ciclo
Y                  num-rodas=2
Y                  motor=sim
ENTONCES veículo=Motocicleta
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ENTONCES    veículo=Motocicleta
 
REGLA 6:
SI                 num-rodas MT{veiculoTipo=automóvel}
2º Testa Regra 1, 2 e 3 sobrando apenas REGRA 2: Tamanho=médio e num-portas=4 -> {veículo=
Sedan}
3º E o Sistema Especialista conclui a inferência.
----------------> RESULTADO VEÍCULO SEDAN
b) Modo de inferência Backward Chaining (Inferência Indutiva)
MT={ tamanho=médio;
num-portas=3;
motor=sim;
num-rodas=4}
Para o modo Backward Chaining indique também quais regras foram descartadas.
Considere como hipótese inicial a variável “{veículo=CarroSport}”;
1ª Hipótese= {veículo=CarroSport}
Tenta a REGRA 1: Mas MT não informa o veículoTipo
2º REGRA 7 num-rodas=4 -> veicúloTipo=automóvel
3º Volta para REGRA 1: Mas é eliminado como hipótese porque tamanho=pequeno e num-portas=2
{ }
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4º Nova hipótese = {veículo=Sedan}
Tenta REGRA 2: Mas é eliminado como hipótese porque num-portas=4
5º Nova hipótese = {veículo=MiniVan}
Tenta REGRA 3: Hipótese Confirmada
       -veículoTipo=automóvel
      - tamanho=médio
      - num-portas=3
      - motor=sim
      - num-rodas=4
----------------> RESULTADO VEÍCULO MINIVAN
Comentário:
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Questão 7
Correto Atingiu 1,00 de 1,00
O Perceptron é a unidade mais simples de uma Rede Neural, considerado um classificador binário
que mapeia entradas x para um valor de saída y através de uma função f de ativação e a
propagação de produtos escalares sobre as entradas. No algoritmo de aprendizagem do Perceptron
normalmente tem a seguinte sequência de passos:
 
1. Iniciar os pesos e bias com valores aleatórios pequenos;
2. Aplicar um padrão de entrada com seu respectivo valor
desejado de saída e verificar a saída da rede;
3. _______________________ ;
4. Se erro = 0, voltar ao passo 2 ;
5. Se erro ≠ 0, então:
                ______________
                Atualizar o Bias ;
         6. Voltar ao passo 2
 
Assinale nas alternativas abaixo quais passos correspondem, respectivamente, aos espaços faltantes
no algoritmo acima:
 
Espanhol:
El Perceptron es la unidad más simple de una Red Neural, considerado un clasificador binario que
mapea entradas x para un valor de salida y a través de una función f de activación y la propagación
de productos escalares sobre las entradas. En el algoritmo de aprendizaje del Perceptron
normalmente hay la siguiente secuencia de pasos:
 
1. Iniciar los pesos y bias con valores aleatorios
pequeños;
2. Aplicar un patrón de entrada con su respectivo valor
deseado de salida y verificar la salida de la red;
3. _______________________;
4. Si error = 0, volver al paso 2;
5. Si error ≠ 0, entonces:
                       ______________
                       Actualizar el Bias;
      6. Volver al paso 2
 
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Señale en las alternativas de abajo cuáles pasos corresponden, respectivamente, a los espacios
faltantes en el algoritmo de arriba:
Escolha uma opção:
a.
Calcular o erro na saída e Iniciar os pesos com valores aleatórios maiores dos que os
iniciais;
Calcular el error en la salida e Iniciar los pesos con valores aleatorios mayores que los
iniciales;
b.
Atualizar os pesos e Calcular o erro na saída;
Actualizar los pesos y Calcular el error en la salida;
c.
Verificar o padrão de entrada e Encerrar o algoritmo;
Verificar el patrón de entrada y Encerrar el algoritmo;
d.
Calcular o erro na entrada e verificar se as saídas correspondem;
Calcular el error en la entrada y verificar si las salidas corresponden;
e.
Calcular o erro na saída e atualizar os pesos;
Calcular el error en la salida y actualizar los pesos;
✓
Sua resposta está correta.
A resposta correta é: Calcular o erro na saída e atualizar os pesos;
Calcular el error en la salida y actualizar los pesos;
Terminar revisão
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