AV2 Int. Artificial 2016.1

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Avaliação: CCT0296_AV2_201301090212 » INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
Tipo de Avaliação: AV2 
Aluno: 201301090212 - LEANDRO DA SILVEIRA RAPHAEL 
Professor: MAURO CESAR CANTARINO GIL Turma: 9001/EX 
Nota da Prova: 2,5 de 10,0 Nota do Trab.: 0 Nota de Partic.: 0 Data: 31/05/2016 20:14:13 
 
 
 1a Questão (Ref.: 201301214842) Pontos: 0,5 / 1,0 
Considere a seguinte base de conhecimento: 
Regra 1: SE A PRESSÃO ESTÁ ALTA ENTÃO HÁ CHUVA 
Regra 2: SE A PRESSÃO ESTÁ BAIXA ENTÃO NÃO HÁ CHUVA 
Regra 3: SE A TEMPERATURA ESTÁ ALTA ENTÃO A PRESSÃO ESTÁ BAIXA 
Regra 4: SE A TEMPERATURA ESTÁ BAIXA ENTÃO A PRESSÃO ESTÁ ALTA 
Fato 1: A TEMPERATURA ESTÁ ALTA. 
Apresente sequência de avaliação das regras, as regras acionadas, os fatos gerados e a resposta a questão "VAI 
CHOVER ?" considerando a busca ORIENTADA A DADOS. 
 
 
 
 
 
 
 
Resposta: Se a temperatura está alta então a pressão está baixa. Se a pressão está baixa então não a chuva. A 
resposta da pergunta é não vai chover pois a temperatura está alta e consequentemente a pressão baixa, 
ocasionando a não possibilidade de chuva. 
 
 
Gabarito: 
Regra 1 - avaliada 
Regra 2 - avaliada 
Regra 3 - acionada 
Fato gerado: A pressão está baixa 
Regra 4 - avaliada 
Regra 1 - avaliada 
Regra 2 - acionada 
Fato gerado: Não há chuva 
Reposta: Não há chuva. 
 
 
 
 2a Questão (Ref.: 201301328338) Pontos: 0,0 / 1,0 
Disserte em aproximadamente seis linhas características do aprendizado de uma rede competitiva, destacando a 
competição entre os neurônios e a atualização dos pesos. 
 
 
 
Resposta: 
 
 
Gabarito: O aprendizado de uma rede competitiva é não-supervisionado. A competição entre os neurônios 
ocorre por meio da utilização de alguma métrica de distância entre os dados de entrada e os pesos associados a 
cada neurônio da camada competitiva. O conjunto de pesos mais próximos (mais parecidos) dos dados de 
entrada determina o neurônio vencedor. Somente os pesos associados a este neurônio são atualizados. 
 
 
 
 3a Questão (Ref.: 201301722699) Pontos: 0,0 / 1,0 
Em relação às definições sobre Inteligência Artificial, pode-se afirmar que: 
I- A arte de criar máquinas que executem funções que exijam inteligência quando executadas por pessoas. 
II- O estudo de como fazer computadores realizarem coisas nas quais, no momento as pessoas são melhores. 
III- O ramo da ciência da computação que está interessado em automatizar comportamento inteligente. 
Escolha a alternativa correta. 
 
 
 Apenas os itens I e II estão corretos. 
 
Apenas o item III está correto. 
 Os itens I, II e III estão corretos. 
 
Apenas o item II está correto. 
 
Apenas o item I está correto. 
 
 
 
 4a Questão (Ref.: 201301235337) Pontos: 1,0 / 1,0 
Complete as lacunas: A inferência Fuzzy é uma relação lógica que obedece à mesma tabela verdade da 
Implicação ___________ da lógica proposicional tradicional (lógica crisp). A diferença é que na lógica crisp, a 
regra é acionada somente se a ________ for ________ e na lógica fuzzy a regra é acionada quando a premissa 
possui um grau de pertinência _________ zero. A sequência correta está representada em: 
 
 
 
Modus Tollens, premissa, falsa, diferente de 
 
Modus Ponens, conclusão, verdadeira, diferente de 
 
Modus Tollens, conclusão, verdadeira, igual a 
 
Modus Ponens, premissa, falsa, igual a 
 Modus Ponens, premissa, verdadeira, diferente de 
 
 
 
 5a Questão (Ref.: 201301722742) Pontos: 1,0 / 1,0 
Em relação a inferência fuzzy, pode-se afirmar que: 
I- A inferência Fuzzy é uma relação lógica que obedece à mesma tabela verdade da Implicação Modus Ponens 
da lógica proposicional tradicional (lógica crisp). 
II- Na lógica crisp, a regra é acionada somente se a premissa for verdadeira e na lógica fuzzy a regra é acionada 
quando a premissa possui um grau de pertinência diferente de zero. 
III- Para calcular a relação de implicação Takagi-Sugeno propõem utilizar o mínimo ou o produto dos graus de 
pertinência. 
Assinale a alternativa correta. 
 
 
 
Apenas o item II está correto. 
 
Apenas o item I está correto. 
 
Apenas o item III está correto. 
 Apenas os itens I e II estão corretos 
 
Apenas os itens II e III estão corretos. 
 
 
 
 6a Questão (Ref.: 201301235370) Pontos: 0,0 / 1,0 
O operador genético que permite a escolha de indivíduos, aleatoriamente, proporcionalmente a aptidão é: 
 
 
 Seleção 
 
Criação 
 
Mutação 
 
Adaptação 
 Crossover 
 
 
 
 7a Questão (Ref.: 201301334443) Pontos: 0,0 / 1,0 
Considere um algoritmo genético que opera sobre três indivíduos A, B, C, descritos respectivamente pelos 
vetores binários A = [11011000], B = [00010000], C = [11001101], gerando dois novos indivíduos D = 
[11011001] e 
E = [11011000] Os novos indivíduos foram gerados através de: 
 
 
 Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e C seguido de mutação de um bit em cada novo indivíduo 
(D e E). 
 
Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e B. 
 
Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e B seguido de mutação de um bit em cada novo indivíduo 
(D e E). 
 Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e C. 
 
Crossover pelo ponto central dos indivíduos B e C seguido de mutação de um bit em cada novo indivíduo 
(D e E). 
 
 
 
 8a Questão (Ref.: 201301855520) Pontos: 0,0 / 1,0 
Em relação ao modelo conexionista podemos afirmar que: 
 
 
 Cada problema requer do projetista que sejam feitas escolhas adequadas para propiciar a correta 
evolução das soluções ao longo das sucessivas gerações. 
 
Possui todo o conhecimento necessário para resolver o problema. 
 
Possui parte do conhecimento necessário para resolver o problema. 
 
Cada problema não necessariamente requer do projetista que sejam feitas escolhas adequadas para 
propiciar a correta evolução das soluções ao longo das sucessivas gerações. 
 Não tem conhecimento algum armazenado, até que seja treinado par resolver um problema. 
 
 
 
 9a Questão (Ref.: 201301368601) Pontos: 0,0 / 1,0 
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, o que pode acarretar 
para a qualidade da rede treinada, o treinamento além do ponto desejado? 
I - A rede memoriza os padrões aprendidos 
II - Diminuição da capacidade de generalização da rede 
III - Otimização do tempo computacional no treinamento 
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA: 
 
 
 
Apenas a afirmativa II está correta. 
 
Apenas as afirmativas II e III estão corretas. 
 
Apenas a afirmativa III está correta. 
 Apenas as afirmativas I e II estão corretas. 
 Todas as afirmativas estão corretas. 
 
 
 
 10a Questão (Ref.: 201301722793) Pontos: 0,0 / 1,0 
Em relação as redes neurais artificiais com aprendizado competitivo, pode-se afirmar que: 
I- As redes para este tipo de problema possuem uma camada de nós de saída que estão ligados a uma só 
camada (de entrada, portanto), de tal forma que podem existir um número qualquer de nós na entrada 
independente da quantidade de características dos padrões de entrada. 
II- A informação é extraída sem que haja um par entrada/saída alvo. 
III- O aprendizado competitivo é um algoritmo que divide uma série de dados de entradas em grupos (clusters) 
que são inerentes aos dados de entrada. 
Assinale a alternativa correta. 
 
 
 
Apenas o item II está correto. 
 
Apenas o item III está correto. 
 
Apenas os itens I e II estão corretos 
 Apenas os itens II e III estão corretos. 
 Apenas o item I está correto.