AVS Inteligência Artificial 2016.1

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04/07/2016 BDQ Prova
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CCT0188_AVS_201408138549 » INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL  Avaliação: AVS
Aluno: 201408138549 ­ PHILIPPE OLIVEIRA VASCONCELOS
Professor: MAURO CESAR CANTARINO GIL Turma: 9001/AA
Nota da Prova: 5,5    Nota de Partic.: 2     Av. Parcial.: 2     Data: 23/06/2016 18:57:41 (F)
  1a Questão (Ref.: 117384) Pontos: 1,0  / 1,0
 
1) SE peso é magro E altura é baixa ENTÃO ingestão recomendada de calorias é pequena
2) SE peso é magro E altura é mediana ENTÃO ingestão recomendada de calorias é média
3) SE peso é magro E altura é alta ENTÃO ingestão recomendada de calorias é grande
4) SE peso é normal E altura é baixa ENTÃO ingestão recomendada de calorias é pequena
5) SE peso é normal E altura é mediana ENTÃO ingestão recomendada de calorias é média
6) SE peso é normal E altura é alta ENTÃO ingestão recomendada de calorias é média
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7) SE peso é gordo E altura é baixa ENTÃO ingestão recomendada de calorias é pequena
8) SE peso é gordo E altura é mediana ENTÃO ingestão recomendada de calorias é pequena
9) SE peso é gordo E altura é alta ENTÃO ingestão recomendada de calorias é média
Qual será(ão) a(s) regra(s) ativada(s) para uma altura de 1,78 m e um peso de 73 Kg? Justifique a sua
resposta.
Resposta: Regras: 5, 6, 8, e 9. Os graus de pertinência são maiores que 0.
Gabarito:
Regras 5,6,8 e 9.
Os graus de pertinência são maiores que zero.
  2a Questão (Ref.: 229105) Pontos: 0,5  / 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: A rede competitiva é a disputa entre os individuos, destacando assim a competição entre eles.
Ficando apto o individuo que se destacar.
Gabarito: O aprendizado de uma rede competitiva é não­supervisionado. 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.: 623466) Pontos: 1,0  / 1,0
Em relação às definições sobre Inteligência Artificial, pode­se 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.
  Os itens I, II e III estão corretos.
Apenas os itens I e II estão corretos.
Apenas o item III está correto.
Apenas o item I está correto.
Apenas o item II está correto.
 Gabarito Comentado.
  4a Questão (Ref.: 603379) Pontos: 1,0  / 1,0
Quando se tenta atravessar um labirinto, as pessoas vagam aleatoriamente, esperando encontrar o caminho da saída. Esta abordagem poderá
ser  bem‐sucedido, mas  não  é  o mais  racional  e muitas  vezes  leva  a  que  chamamos  de  "andar  em  círculos".  Um método  alterna䰀贃vo  para  a
atravessar  um  labirinto  é  tatear  com  a  mão  o  lado  direito  do  seu  muro  (ou  parede),  ou  seja,  seguir  percorrendo  o  labirinto  sempre
em paralelo ao seu muro mantendo‐se a mão direita em contato com sua superficie.
A  descrição  acima  é  uma  técnica  ou método  de busca  não  informada muito  conhecido  em  Inteligência  Ar䰀贃ficial.  O  nome  dessa busca  não
informada é:
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Busca em Largura
Busca Hill Climbing
Busca A* (A estrela)
Busca Interativa
  Busca em Profundidade
 Gabarito Comentado.
  5a Questão (Ref.: 721656) Pontos: 0,0  / 1,0
Em relação as estratégias de inferência, um sistemas especialistas possui uma área (parte) responsável por
armazenar de forma explícita em regras de produção o conhecimento de uma área específica de aplicação. Esta
área é denominada:
Motor de Conhecimento
  Base de Conhecimento
Base de Dados
Banco de Dados
  Motor de Inferência
 Gabarito Comentado.
  6a Questão (Ref.: 136104) 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 Ponens, conclusão, verdadeira, diferente de
Modus Tollens, conclusão, verdadeira, igual a
  Modus Ponens, premissa, verdadeira, diferente de
Modus Tollens, premissa, falsa, diferente de
Modus Ponens, premissa, falsa, igual a
  7a Questão (Ref.: 727457) Pontos: 0,5  / 0,5
Para calcular a relação de implicação, a forma mais usada é a sugerida por:
Tsukamoto
  Mandani
Von Newman
Zadeh
Takagi­Sugeno
  8a Questão (Ref.: 136110) Pontos: 0,5  / 0,5
04/07/2016 BDQ Prova
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Em relação aos Algoritmos Genéticos, podemos afirmar que:
I  ­  Em  um  algoritmo  genético  uma  população  de  indivíduos  (cromossomos)  representa  um  conjunto  de  soluções  candidatas
(população) ao problema que se busca otimizar.
II ­ Os processos de seleção de soluções candidatas, utilizados pelos algoritmos genéticos, buscam selecionar os candidatos mais
aptos, de forma a manter as melhores características genéticas presentes na população.
III  ­ A escolha da população  inicial, para algoritmos genéticos, deve ser criteriosa, gerando somente  indivíduos com alto grau de
aptidão e não admitindo nenhum grau de aleatoriedade.
IV  ­ O  operador  crossover  combina  cromossomas  de  indivíduos  previamente  selecionados,  chamados  pais,  para  formar  novos
indivíduos, os quais têm uma grande possibilidade de serem mais aptos que os seus genitores.
Somente estão corretas as afirmações:
Somente I e III
Somente II, III e IV
Somente III e IV
Somente I e IV
  Somente I, II e IV
  9a Questão (Ref.: 756287) Pontos: 0,0  / 0,5
Em relação ao modelo conexionista podemos afirmar que:
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.
  Cada problema 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.
Possui todo o conhecimento necessário para resolver o problema.
 Gabarito Comentado.
  10a Questão (Ref.: 153970) Pontos: 0,0  / 0,5
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, por que tal tipo de
treinamento é chamado de treinamento supervisionado?
as respostas são revisadas utilizando o conjunto de validação
  as saídas desejadas são fornecidas e utilizadas para correção dos pesos
  é utilizado um algoritmo de supervisão dos pesos durante o treinamento
todo o processo deve ser supervisionado por um especialista
as entradas e saídas são embaralhadas pelo supervisor antes do treinamento
 Gabarito Comentado.
Período de não visualização da prova: desde 22/06/2016 até 29/06/2016.