Tema 4 _Representação de Conhecimento, Raciocínio

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A
B
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A respeito do uso dos sistemas especialistas, selecione a opção correta sobre o uso de
ferramentas para desenvolvimento de aplicações.
Uma das vantagens é ter à disposição frameworks que impõem uma estrutura de
desenvolvimento.
Ter à disposição recursos que elaboram todas as etapas criativas do processo de
desenvolvimento.
Questão 1 de 10
Corretas �10�
Em branco �0�
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
Lista de exercícios Representação De Conhecimento, Raciocínio Automáti… Sair
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C
D
E
As ferramentas de desenvolvimento já fazem a validação de um modelo sem
dependência do programador.
Escrever programas que podem ser aplicados para um sistema operacional
específico.
Apresentar as lacunas sobre a base de conhecimento.
Resposta correta
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Gabarito Comentado
A programação de um sistema especialista apresenta vários desafios, incluindo a
criação de uma interface de interação do usuário com o sistema e o desenvolvimento
de um algoritmo que processe os dados e sugira recomendações. Nesse contexto, ter
à disposição frameworks que impõem uma estrutura de desenvolvimento é uma
grande vantagem, pois eles servem como um guia para o programador. A criatividade
na solução de problemas depende do desenvolvedor, e as ferramentas de
desenvolvimento estão lá para dar suporte a esse processo. A validação do modelo é
uma tarefa que depende das escolhas feitas durante o desenvolvimento. Limitar-se a
um sistema operacional específico é uma desvantagem. A base de conhecimento está
mais relacionada às regras do negócio do que ao processo de desenvolvimento em si.
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A
B
C
D
E
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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.
Resposta correta
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Gabarito Comentado
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A
B
C
A lógica booleana, também conhecida como lógica das sentenças, opera com valores
lógicos binários, ou seja, verdadeiro ou falso. As lógicas de primeira e de segunda
ordem, embora sejam fundamentais em muitos aspectos da inteligência artificial, não
são adequadas para lidar com a incerteza ou com informações vagas. Por outro lado, a
lógica fuzzy é uma técnica de Inteligência Artificial que permite a manipulação de
informações imprecisas ou vagas, simulando a capacidade humana de raciocinar em
termos de graus de verdade, em vez de absolutos verdadeiro ou falso. Portanto, a
alternativa correta é a lógica fuzzy, pois ela é capaz de lidar com informações vagas e
simular a intuição humana.
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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.
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D
E
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 correta
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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 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.
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A
B
C
D
E
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.
Resposta correta
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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
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A
B
C
D
E
não correspondem a outras denominações da regra de aprendizagem Instar, portanto,
estão incorretas.
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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".
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Resposta correta
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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 primeiraordem, permitindo a generalização de proposições
e a indicação de existência de situações específicas, respectivamente.
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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.
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A
B
C
D
E
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.
São aplicadas em contextos em que há limitação de dados.
Devem ser aplicadas para demonstração de teoremas.
Resposta correta
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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
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A
B
C
D
E
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.
7 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.
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Resposta correta
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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.
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Em relação às leis de aprendizado de máquina, selecione a opção correta que contém as
leis que pertencem à mesma categoria.
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A
B
C
D
E
Hebbian, Perceptron.
Hebbian, Widrow-Hoff.
Perceptron, Delta.
Instar, Outstar.
Instar, Positivismo.
Resposta correta
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Gabarito Comentado
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
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A
B
C
dessas categorias. No contexto desta questão, apenas os métodos Perceptron e Delta
pertencem à mesma categoria, que é a de regras de aprendizado supervisionado.
9 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.
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D
E
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.
Resposta correta
Parabéns, você selecionou a alternativa correta. Confira o gabarito comentado!
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. 
10 Marcar para revisão
Em relação às redes neurais, selecione a opção correta que contém a operação
matemática análoga à uma rede neural simples.
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A
B
C
D
E
Somatório
Diferenciador
Integrador contínuo
Função sigmoide
Função não linear
Resposta correta
Parabéns, você selecionou a alternativa correta. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
Uma rede neural artificial simples pode ser comparada à função somatório, uma vez
que a saída do modelo é obtida pela aplicação de uma função de ativação que tem
como entrada o somatório do produto das entradas com seus respectivos pesos
sinápticos. Um diferenciador calcula a diferença entre valores de referência e obtidos.
O conceito de integrador contínuo não se aplica a redes neurais que, por sua vez,
fazem a soma dos valores das entradas de um nó ponderados por seus respectivos
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pesos. A função sigmoide é utilizada para ativação de um nó. A função somatório é
linear.