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CCT0296_A1_201401058582_V1
 
 
A partir de uma análise, poderíamos classificar os sitemas que utilizamos frequentemente como sendo sistemas
convencionais ou então em sistemas baseados em métodos de inteligência artificial. Nesse sentido, indique qual
opção NÃO apresenta um método classificado como IA?
Uma das principais técnicas da Computação Evolucionária é o Algoritmo Genéticos, que possui como principal
atrativo a utilização como ferramenta de busca e otimização para a solução dos mais diferentes tipos de problemas.
Assim, pode­se afirmar que em relação aos Algoritmos Genéticos: (Escolha a alternativa CORRETA)
De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, pode­se afirmar que um modelo conexionista: (Escolha a
alternativa CORRETA):
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
CCT0296_A1_201401058582_V1     Lupa    
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Aluno: DIEGO FERREIRA REBELLO FERNANDES Matrícula: 201401058582
Disciplina: CCT0296 ­ INTEL.ARTIFICIAL  Período Acad.: 2017.1 (G) / EX
 
 
Prezado (a) Aluno(a),
 
Você  fará  agora  seu EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO!  Lembre­se  que  este  exercício  é  opcional, mas  não  valerá  ponto  para  sua  avaliação.  O
mesmo será composto de questões de múltipla escolha (3).
Após a finalização do exercício, você terá acesso ao gabarito. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado
na sua AV e AVS.
 
1.
Algoritmos genéticos
Sistemas especialistas
  Sistemas integrados
Redes neurais artificiais
Sistemas fuzzy
 Gabarito Comentado
2.
Realizam o raciocínio aproximado, com proposições imprecisas e descritas em linguagem natural.
Lidam com conhecimento explícito, representado simbolicamente e generalizam o conhecimento aprendido.
 
São inspirados no comportamento do cérebro humano e modelam os modos imprecisos do raciocínio
aproximado.
Lidam com conhecimento não simbolicamente representado e processam a informação de forma paralela e
distribuída.
  Empregam uma estratégia de busca paralela e estruturada, baseadas nos mecanismos da seleção natural.
 Gabarito Comentado
3.
Reflete o conhecimento de um ou mais especialistas em uma determinada área
É programado com um algoritmo que reflete o conhecimento que se deseja representar
  Possui conhecimento explicitamente representado com regras
  Aprende a partir dos dados e generaliza o conhecimento aprendido
Lida com raciocínio sobre o conhecimento representado e justifica as decisões
Classifique os itens a seguir como (D) Dado, (I) Informação e (C) Conhecimento.
( ) Temperatura de hoje
( ) Previsão da temperatura para a semana
( ) Temperatura média no estado
A sequência correta está representada em: 
 
Analise as afirmações a seguir:
I. Muitos processos de decisão humanos exigem o aramazenamento de uma grande quantidade de conhecimento e a
existência de  mecanismos de busca ágeis. Para estes sistemas, os grafos se mostram estruturas ideais, na medida
em que cresce a quantidade grande de estados e operações possíveis.
II. Nos problemas com representações de grafos, todo o conhecimento necessário à solução do problema está
disponível, quer através da enumeração das ações possíveis (representadas pelos operadores), quer através dos
estados possíveis (dedutíveis através da aplicação dos operadores), quer ainda pelo conhecimento de um estado
inicial e do(s) estado(s) final(is) que se desejava alcançar.
III. Muitos problemas para os quais procuramos respostas, são incompletos. Para estes problemas, é necessária a
existência de mecanismos de inferência, que gerem novos conhecimentos a partir de conhecimentos existentes ou
que possam considerar fontes exteriores de aquisição de conhecimento.
IV. Para representar o conhecimento devemos possuir formas de representar tanto as informações, como os
procedimentos (ações).
V. Redes Semânticas, Objetos Estruturados, Lógica de Primeira Ordem ou Regras de Produção representam formas
de represenatação do conhecimento.
Selecione a opção correta:
Os modelos conexionistas, também conhecidos por Redes Neurais artificiais formam um paradigma de IA que tem
inspiração no comportamento do cérebro, além de outras características. Assinale a alternativa abaixo que NÃO
representa uma característica deste paradigma:
Marque (V) Verdadeiro e (F) Falso nas afirmações que seguem:
(  ) Em sistemas de produção, uma solução é um configuração permitida para as suas varíáveis, não uma resposta
para o problema.
(  ) Os estados, em um sistema de produção, representam as diversas configurações que um problema pode
4.
  D, C, I
D, C, C
D, I, I
I, C, D
C, D, I
 Gabarito Comentado
5.
Todas as afirmações são falsas.
Todas as afirmações são verdadeiras.
A afirmação II é falsa e as afirmações I, III, IV e V são verdadeiras.
As afirmações I e III são falsas e as afirmações II,  IV e V são verdadeiras.
  A afirmação I é falsa e as afirmações II, III, IV e V são verdadeiras.
 Gabarito Comentado
6.
Processam a informação de forma paralela e distribuída
  São algoritmos de otimização
Generalizam conhecimento aprendido
Lidam com conhecimento não simbolicamente representado
Aprendem com treinamento
 Gabarito Comentado
7.
(  ) Os estados, em um sistema de produção, representam as diversas configurações que um problema pode
assumir.
(  ) Em um sistema de produção o estado inicial representa a solução do problema.
(  ) As regras em um sistema de produção são denominadas operadores ou regras de produção e representam as
ações que podem podem ser executadas.
(  ) Um sistema de controle, determina as regras a serem aplicadas a cada instante, bem como determina quando o
sistema de produção deve parar sua execução.
A sequência correta está representada em: 
De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, pode­se afirmar que um modelo simbolista: (Escolha a
alternativa CORRETA):
V ­ F ­ V ­ V ­ V
F ­ V ­ F ­ V ­ V
  V ­ V ­ F ­ V ­ V
V ­ V ­ V ­ V ­ V
V ­  F ­ V ­ V ­ F
8.
É um modelo que aprende a partir dos dados
  É formado por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento
Lida apenas com símbolos gráficos
Não possui conhecimento representado explicitamente
  Lida com conhecimento explícito e representado simbolicamente
Legenda:      Questão não respondida     Questão não gravada     Questão gravada
Exercício inciado em 29/05/2017 18:55:22. 
 
CCT0296_A2_201401058582_V1
 
 
Considere a árvore abaixo obtida pelo algoritmo de busca em profundidade com mecanismo de
backtracking. Sendo o estado objetivo o nó de rótulo L selecione uma sequência de expansão dos
nós.
Os grafos de estados servem para representar todos os estados e suas transições para um dado
sistema. São tipos de grafos as redes semânticas e as árvores semânticas. Com relação
especificamente à definição de árvores semânticas é incorreto afirmar que:
No  grafo  ilustrado  abaixo,  cada  nó  representa  uma  cidade  dis�nta,  e  cada  ramo,  uma
rodovia que interliga as cidades representadas pelos nós que ele une, cujo peso indica a
distância, em km, entre essas cidades pela rodovia.
Suponha que se deseje encontrar a melhor rota entre as cidades A e M, indicadas nesse
grafo.  Considere,  ainda,  os  valores  indicados  na  tabela  abaixo  como distância  em  linha
reta, em km, de cada cidade para a cidade M.
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
CCT0296_A2_201401058582_V1     Lupa    
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Aluno: DIEGO FERREIRA REBELLO FERNANDES Matrícula: 201401058582
Disciplina: CCT0296 ­ INTEL.ARTIFICIAL  Período Acad.: 2017.1 (G) / EX
 
 
Prezado (a) Aluno(a),
 
Você  fará  agora  seu EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO!  Lembre­se  que  este  exercício  é  opcional, mas  não  valerá  ponto  para  sua  avaliação.  O
mesmo será composto de questões de múltipla escolha (3).
Após a finalização do exercício,você terá acesso ao gabarito. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado
na sua AV e AVS.
 
1.
L,F,B,A
A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,L
  A,B,E,F,L
A,B,C,D,E,F,L
A,B,E,F,G,L
2.
as árvores semânticas não contêm ciclos.
  nas árvores semânticas os sucessores de um nó folha são os nós objetivos.
  nas árvores semânticas um nó pode ter um ou mais sucessores (nós filhos).
nas árvores semânticas cada nó tem um predecessor (ou nó pai).
as árvores semânticas são grafos dirigidos.
 Gabarito Comentado
3.
nó A B C D E F G H I J K L M
h(nó) 44 20 33 25 30 22 14 10 11 5 40 20 0
 
A par�r dessas informações, escolha a alterna�va CORRETA:
Em um determinado problema de busca envolvendo custos, há dados de custo real e de heurística.
Deseja­se utilizar ambos os dados com o objetivo de encontrar o melhor caminho entre o estado
inicial e o estado final informados. Assinale abaixo qual método de busca utiliza estes dois dados em
conjunto:
Os métodos de busca informada ao fazerem uso de heurística possuem como vantagem. Assinale a
altenativa CORRETA.
As definições a seguir representam, respectivamente, os métodos de busca:
1) Inicialmente, o método expande o nó raíz, gerando todos os seus filhos. Se um desses filhos for a
solução do problema, o método é interrompido. Caso contrário,um deles é escolhido, segundo algum
critério, para ser expandido e seus filhos são novamente testados. O processo continua até qua
soluçõa seja encontrada ou até que um nó selecionado não possa mais ser expandido. A solução é
alcançada (se ela existir), mas não se pode garantir que seja a melhor.
2) A partir do nó raíz os operadores são aplicados, sucessivamente, de acordo com a estratégia
definida, até que a solução seja encontrada ou até o momento em o método não puder mais
continuar. Não garante que a solução do problema seja encontrada.
3) Expande os nós na ordem em que são gerados fazendo com que os nós de um determinado nível
somente sejam gerados e avaliados se os nós do nível anterior já tiverem sido abordados. Avalia
todos os ramos da árvore, portanto, além de garantir a determinação da solução do problema (se ela
existir), garante que a solução é ótima.
 
As estradas que unem as cidades abaixo possuem pedágio cujos valores estão próximos às arestas.
Uma empresa na cidade D deseja efetuar uma entrega na cidade L, baseando­se em uma tabela de
preços do trimestre anterior. Levando em consideração um determinado método de busca, qual é a
rota a ser seguida pela empresa de modo a REDUZIR o custo de tarifas?
 
Utilizando­se o algoritmo A*, a rota ente A e M encontrada no problema acima é ACDFLM e o custo do caminho
é 56
  Para utilizar algoritmos de busca heurística, deve­se definir uma heurística que superestime o custo da solução
Utilizando­se o algoritmo A*, a rota ente A e M encontrada no problema acima é ABHGIJM e o custo do caminho
é 85
Utilizando­se a busca gulosa, a rota encontrada no problema acima é ACDFLM
Utilizando­se a busca gulosa, a rota ente A e M encontrada no problema acima é ACDFLM e o custo do caminho
é 56
4.
  A*
em profundidade
  gulosa
ordenada
em Largura
 Gabarito Comentado
5.
permitir com que o seu algoritmo seja programado mais facilmente.
  ter a complexidade do seu algoritmo reduzida.
poder fazer pesquisas em árvores semânticas.
  poder examinar o espaço de busca de forma mais eficiente.
poder fazer pesquisas em redes semânticas.
 Gabarito Comentado
6.
(1) Busca revogável em profundidade ­ (2) Busca revogável em profundidade ­ (3) Busca irrevogável
(1) Busca revogável em largura ­ (2) Busca revogável em profundidade ­ (3) Busca irrevogável
  (1) Busca revogável em largura ­ (2) Busca revogável em largura ­ (3) Busca irrevogável
(1) Busca revogável em profundidade ­ (2) Busca revogável em largura ­ (3) Busca irrevogável
  (1) Busca revogável em profundidade ­ (2) Busca irrevogável ­ (3) Busca revogável em largura.
 Gabarito Comentado
7.
Nó­h(n)
A­25
B­21
C­18
D­19
E­10
F­14
G­13
H­03
I­07
J­10
K­05
L­00
As  estradas  que  unem  as  cidades  abaixo  possuem  distâncias  cujos  valores  estão  próximos  às
arestas. Um  turista na  cidade B deseja  realizar uma viagem até a  cidade L, baseando­se em uma
tabela  de  preços  de  passagens  disponibilizada  por  ums  empresa  de  ônibus.  Levando  em
consideração um determinado método de busca, qual é a rota a ser seguida pelo turista de modo a
REDUZIR o custo com passagens?
Nó­h(n)
A­18
B­16
C­12
D­14
E­11
F­16
G­09
H­03
I­07
J­10
K­05
L­00
 
Utilizando­se o algoritmo A*, a rota entre A e L encontrada no problema acima é DGHL e o custo do caminho é
14
Utilizando­se a busca gulosa, a rota entre A e L encontrada no problema acima é DGKL e o custo do caminho é
19
 
Utilizando­se o algoritmo A*, a rota ente A e L encontrada no problema acima é DGKL e o custo do caminho é
14
Utilizando­se a busca ordenada, a rota ente A e L encontrada no problema acima é DGHL e o custo do caminho
é 23
Utilizando­se a busca gulosa, a rota entre A e L encontrada no problema acima é DGHL e o custo do caminho é
20
8.
Utilizando­se a busca ordenada, a rota ente B e L encontrada no problema acima é BFIL e o custo do caminho é
19
 
Utilizando­se o algoritmo A*, a rota entre B e L encontrada no problema acima é BFIL e o custo do caminho é
20
Utilizando­se o algoritmo A*, a rota ente B e L encontrada no problema acima é BEHL e o custo do caminho é
19
Utilizando­se a busca gulosa, a rota entre B e L encontrada no problema acima é BEHL e o custo do caminho é
19
 
Utilizando­se a busca gulosa, a rota entre B e L encontrada no problema acima é BEHL e o custo do caminho é
17
Legenda:      Questão não respondida     Questão não gravada     Questão gravada
Exercício inciado em 29/05/2017 18:58:00. 
 
CCT0296_A3_201401058582_V1
 
 
Os Sistemas Especialistas são construídos a partir de regras que procuram se aproximar de uma
expressão humana de representação do conhecimento. Assim analise as afirmações abaixo: 
 
I­ nas regras pode­se usar operadores lógicos 
II­ as regras podem produzir uma ou mais conclusões que são acionadas quando as premissas são
verdadeiras 
III­ As premissas ou conclusões são também chamadas de situação/ação ou ainda de
antecedente/consequente das regras. 
 
Assinale a alternative CORRETA.
Dadas as Regras e Fatos abaixo, informe a opção correta. Utilize o método min­máx e como limite de
verdade GC=40%.
R1: SE velocidade > 150 ou chuva > 100 ENTÃO acionar_freio = 1 (GC = 90%)
R2: SE velocidade > 120 e chuva < 80 ENTÃO não_acionar_freio = 1 (GC = 60%)
FATOS:
velocidade = 180 (GC = 80%)
chuva = 120 (GC = 70%)
Nos Sistemas de Produção utilizados em Inteligência Artificial, existem dois mecanismos de
inferência: encadeamento progressivo e encadeamento regressivo. Em relação às técnicas de
Resolução de Conflitos utilizadas nesses mecanismos de inferência, assinale a alternativa correta.
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
CCT0296_A3_201401058582_V1     Lupa    
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Aluno: DIEGO FERREIRA REBELLO FERNANDES Matrícula: 201401058582
Disciplina: CCT0296 ­ INTEL.ARTIFICIAL  Período Acad.: 2017.1 (G) / EX
 
 
Prezado (a) Aluno(a),
 
Você  fará  agora  seu EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO!  Lembre­se  que  este  exercício  é  opcional, mas  não  valerá  ponto  para  sua  avaliação.  O
mesmo será composto de questões de múltipla escolha (3).
Após a finalização do exercício, você terá acesso ao gabarito. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado
na sua AV e AVS.
 
1.
Apenas a afirmativas I está correta.
Apenas as afirmativas I e III são corretas.
  Apenas as afirmativas II e III são corretas.
  As as afirmativas I, IIe III são corretas
Apenas as afirmativas Ie II são corretas.
 Gabarito Comentado
2.
R1 não será disparada e R2 não será disparada
  R1 não será disparada e R2 será disparada gerando acionar_freio = 1 (GC = 42%)
R1 será disparada gerando não_acionar_freio = 1 (GC = 63 %) e R2 não será disparada.
R1 não será disparada e R2 será disparada gerando acionar_freio = 1 (GC = 75%)
  R1 será disparada gerando acionar_freio = 1 (GC = 72%) e R2 não será disparada.
3.
Os Sistemas Especialistas são construídos a partir de regras que procuram se aproximar de uma
expressão humana de representação do conhecimento. Assim analise as afirmações abaixo: 
 
I­ uma regra é formada por uma premissa simples ou composta 
II­ nas regras pode­se usar operadores lógicos 
III­ as regras podem produzir uma ou mais conclusões que são acionadas quando as premissas são
verdadeiras. 
 
Assinale a alternative CORRETA.
Dadas as Regras e Fatos abaixo, informe a opção correta. Utilize o método min­máx e como limite de
verdade GC=40%.
R1: SE peso > 180 ou capacidade > 90 ENTÃO parar_elevador = 1 (GC = 70%)
R2: SE peso > 120 e capacidade < 80 ENTÃO liberar_elevador = 1 (GC = 60%)
FATOS:
peso = 130 (GC = 80%)
capacidade = 75 (GC = 90%)
Dadas as Regras e Fatos abaixo, informe a opção correta. Utilize o método min­máx e como limite de
verdade GC=40%.
R1: SE clientes > 100 ou temperatura > 30 ENTÃO ligar_ar_condicionado = 1 (GC = 80%)
R2: SE clientes > 90 e temperatura < 20 ENTÃO desligar_ar_condicionado = 1 (GC = 90%)
FATOS:
clientes = 80 (GC = 70%)
temperatura = 25 (GC = 60%)
Dadas as Regras e Fatos abaixo,  informe a opçõa correta. Utilize o método min­máx e como limite
Não são técnicas muito utilizadas, visto que os mecanismos de inferência são precisos e conseguem deduzir
conclusões sem o problema de conflitos.
São responsáveis pela resolução de conflitos causados pelo uso indevido dos encadeamentos progressivo e
regressivo. Um exemplo muito usado dessas técnicas é de definir regras para o uso do encadeamento correto
ao problema.
 
São utilizadas em problemas de conflitos de produção quando vários estados podem ser definidos como estado
sucessor com base na produção de entrada.
 
São utilizadas para decidir qual regra deverá ser ativada em problemas de conflitos. Alguns exemplos comuns
são: atribuir níveis de prioridades às regras, utilizar a regra com a combinação mais específica e ativar a regra
que case com os fatos mais recentemente adicionados à base de dados.
São utilizadas para decidir qual fato deverá ser executado em problemas de conflitos. Alguns exemplos comuns
são: atribuir níveis de prioridades aos fatos e utilizar o fato com a combinação mais específica.
4.
Apenas as afirmativas II e III são corretas.
Apenas a afirmativas I está correta.
  As as afirmativas I, IIe III são corretas.
  Apenas as afirmativas I e III são corretas.
Apenas as afirmativas I e II são corretas.
 Gabarito Comentado
5.
R1 será disparada gerando parar_elevador = 1 (GC = 72%) e R2 não será disparada.
R1 será disparada gerando parar_elevador = 1 (GC = 56%) e R2 não será disparada.
R1 não será disparada e R2 será disparada gerando parar_elevador = 1 (GC = 63%)
  R1 não será disparada e R2 será disparada gerando liberar_elevador = 1 (GC = 48%)
R1 não será disparada e R2 não será disparada
6.
  R1 não será disparada e R2 não será disparada
 
R1 será disparada gerando desligar_ar_condicionado = 1 (GC = 81%) e R2 será disparada gerando
desligar_ar_condicionado = 1 (GC = 49%)
R1 será disparada gerando ligar_ar_condicionado = 1 (GC = 63 %) e R2 não será disparada.
R1 não será disparada e R2 será disparada gerando ligar_ar_condicionado = 1 (GC = 42%)
R1 será disparada gerando ligar_ar_condicionado = 1 (GC = 72 %) e R2 não será disparada.
7.
de verdade GC = 50%. 
R1:           SE  velocidade_carro > 40 ou distância_entre_carros > 100
                ENTÃO não_pise_freio = 1 (GC = 80%)
R2:          SE velocidade_carro > 120 e distância_entre_carros < 78
                ENTÃO pise_freio = 1 (GC = 60%)
FATOS:   
                 Velocidade_carro = 70 (GC = 70%)
                 Distância_entre_carros = 129 (GC = 90%)
A arquitetura mostrada na figura abaixo é composta por:
knowledge base (base do conhecimento), que é o domínio do conhecimento
expressado em regras;
Fact Database (Base de dados de Fatos), que são os dados que serão usados
para derivação de conclusões;
Inference engine (Motor de inferência), que é parte do sistema que usa regras
e fatos para derivação de conclusões;
Explanation system (Explicação do sistema), fornece informações para
usuário sobre como o motor de inferência chegou as conclusões;
knowledge­base editor (Editor da base de conhecimento), que permite o
usuário editar a informação que está esta contida na base de conhecimento;
User interface (Interface de usuário), que permite a interação do sistema com
usuários;
Baseado nessas informações, A arquitetura descrita acima é típica de que sistema?
R1 será disparada gerando não­pise­freio = 1 (GC = 81 %) e R2 será disparada gerando pise­freio = 1 (GC =
57 %)
  R1 não será disparada e R2 será disparada gerando pise­freio = 1 (GC = 42 %)
  R1 será disparada gerando não­pise­freio = 1 (GC = 72 %) e R2 não será disparada.
R1 não será disparada e R2 não será disparada.
R1 será disparada gerando não­pise­freio = 1 (GC = 57 %) e R2 não será disparada.
8.
  Sistema de criação de lógica de primeira ordem.
Sistema de derivação de lógica fuzzy.
Sistema de criação de regras de busca em árvores semânticas.
  Sistema Especialistas de regras de produção.
Sistema de construção de rede neurais.
 
CCT0296_A4_201401058582_V1
 
 
As diferentes etapas do raciocínio Fuzzy são:
I. Transformação das variáveis do problema em valores fuzzy, ou fuzzificação
II. Aplicação dos operadores fuzzy
III. Aplicação da implicação 
IV. Combinação de todas as saídas fuzzy possíveis
V. Defuzzificação
Que correspondem a:
A. Aplicar os operadores fuzzy, AND e OR, conhecidos como operadores de relação.
B. Obter um valor numérico dentro da faixa estipulada pela lógica fuzzy.
C. Combinação de todas as saídas em um único conjunto fuzzy, algo semelhante ao processo de união e intersecção,
na teoria dos conjuntos abruptos. 
D. Definir o peso no resultado e remodelar a função. 
E. Determinação do grau de pertinência de cada conjunto (proposição) limitando o valor entre 0 e 1.
Qual é a associação CORRETA entre as diferentes etapas do raciocínio fuzzy?
Em relação à Lógica Fuzzy, podemos afirmar que:
 
I  ­  é  uma  lógica multivalorada  capaz  de  absorver  informações  vagas,  normalmente  descritas  em uma  linguagem
natural (línguas faladas ou escritas) e convertê­las para um formato numérico, de fácil manipulação computacional. 
II ­ Procura modelar o modo incerto / impreciso do raciocínio humano, no tocante a habilidade de tomar decisões e
para tal incorpora ao modelo graus de adequabilidade, confortabilidade, satisfação. 
III ­ Preza a bivalência, uma declaração é falsa ou verdadeira, não havendo nada entre esses limites. 
Assinale a alternativa correta.
Um sistema Fuzzy possui entradas escalares e deve ser capaz de produzir uma saída também escalar. Após serem
realizadas as inferências com as regras e após se haver determinado o conjunto Fuzzy resultante. A este processo
chama­se:
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
CCT0296_A4_201401058582_V1     Lupa    
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Aluno: DIEGO FERREIRA REBELLO FERNANDES Matrícula: 201401058582
Disciplina: CCT0296 ­ INTEL.ARTIFICIAL  Período Acad.: 2017.1 (G) / EX
 
 
Prezado (a) Aluno(a),
 
Você  fará  agora  seu EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO!  Lembre­se  que  este  exercício  é  opcional, mas  não  valerá  ponto  para  sua  avaliação.  O
mesmo será composto de questões de múltipla escolha (3).
Após a finalização do exercício,você terá acesso ao gabarito. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado
na sua AV e AVS.
 
1.
I (D), II (E) , III (C), IV (B), V (A)
  I (E), II (A) , III (D), IV (C), V (B)
I (E), II (B) , III (D), IV (C), V (A)
I (A), II (B) , III (C), IV (D), V (E)
I (d), II (a) , III (c), IV (e), V (b)
2.
Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
Apenas a afirmativa III está correta.
  Todas as afirmativas estão corretas
Apenas a afirmativa II está correta.
  Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
3.
  Fuzzificação
Operação nebulosa
Regras acionadas
Inferência de sistemas
  Defuzzificação
Seja x = {0, 1, 2, 3, 4} e A e B dois subconjuntos nebulosos de X, dados pelas funções de pertinência µA e µB,
respectivamente.
x 0 1 2 3 4
µA(x) 1 0,5 0,3 0,9 1
µB(x) 0 0,2 0,4 0,3 0
Considerando a fórmula de cálculo sugerida por Zadeh para os operadores lógicos E e OU, qual é o resultado da
pertinência dos valores das três expressões a seguir: µA(0) E µB(0); µA(2) E µB(2); µA(2) OU µB(2); µA(3) OU µB(4)
Complete as lacunas: Na Lógica Nebulosa um elemento pertence a um conjunto com um certo grau de __________.
As operações com conjuntos fuzzy podem ser utilizadas em regras lógicas que, a partir de modelos de ___________
diversos, produzem conclusões a partir de conhecimentos expressos de forma _____________. A sequência correta
está representada em:
Suponha que tenhamos uma variável Idade (medida em anos) que tenha sido modelada com os valores linguísticos
dos conjuntos fuzzy representados na figura abaixo.
Em quantos valores linguísticos foi dividida a variável?
(Escolha a alternativa CORRETA)
 
Dada a representação abaixo da variável linguísĕca,
Podemos afirmar que:
I ‐ O suporte do conjunto fuzzy adulto e o suporte do conjunto fuzzy idoso são, respectivamente 15 a 42 e 49 a 100.
II ‐ O valor da função de perĕnência para o valor linguísĕco adulto na idade 42 é igual 0.
4.
  0; 0,3; 0,4; 0,9
  0; 0,3; 0,4; 1
1; 0,2; 0,3; 0
1; 0,4; 0,3; 0,9
1; 0,4; 0,4; 0
 Gabarito Comentado
5.
  pertinência, inferência, imprecisa
pertinência, interação, precisa
  pertinência, interação, imprecisa
incerteza, inferência, imprecisa
incerteza, inferência, precisa
 Gabarito Comentado
6.
1
0
  5
10
100
7.
III ‐ O universo do discurso corresponde dos valores 0 a 100.
Assinale a alternaĕva correta
Dada a representação abaixo da variável linguísĕca,
Podemos afirmar que:
I ‐ O suporte do conjunto fuzzy meia idade e o suporte do conjunto fuzzy adulto são, respectivamente: 15 a 42 e 28 a 56.
II ‐ O universo do discurso corresponde dos valores 0 a 100.
III ‐ O valor da função de perĕnência para o valor linguísĕco adolescente na idade 42 é igual 0.
Assinale a alternaĕva correta
Apenas a afirmativa II está correta.
Apenas a afirmativa III está correta.
  Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
  Todas as afirmativas estão corretas.
Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
8.
  Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
  Apenas a afirmativa III está correta.
Apenas a afirmativa II está correta.
Todas as afirmativas estão corretas
Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
 Gabarito Comentado
Legenda:      Questão não respondida     Questão não gravada     Questão gravada
Exercício inciado em 29/05/2017 19:02:00. 
 
CCT0296_A5_201401058582_V1
 
 
Avalie a seguinte colocação sobre o uso de sistemas fuzzy:
Um sistema Fuzzy possui entradas escalares
e
deve ser capaz de produzir uma saída também escalar.
A partir dessas afirmações pode­se afirmar que:
Escolha a altenartiva CORRETA.
Dentre os métodos de Fuzzyficação, existem métodos propostos por diversos autores. Os dois mais
usados são:
Considere o conjunto abaixo, resultante da composição de várias regras ativadas pelo método
de composição pelo MAXIMO:
Se acrescentássemos uma outra regra, além das que foram ativadas para  produzir o conjunto
acima, que produzisse como saída o conjunto médio, cortado na altura da pertinência 0,2,
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
CCT0296_A5_201401058582_V1   Lupa    
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Aluno: DIEGO FERREIRA REBELLO FERNANDES Matrícula: 201401058582
Disciplina: CCT0296 ­ INTEL.ARTIFICIAL  Período Acad.: 2017.1 (G) / EX
 
 
Prezado (a) Aluno(a),
 
Você fará agora seu EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO! Lembre­se que este exercício é opcional, mas não valerá ponto para sua avaliação. O mesmo
será composto de questões de múltipla escolha (3).
Após a finalização do exercício, você terá acesso ao gabarito. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado na
sua AV e AVS.
 
1.
  Ambas as alternativas estão corretas e a segunda complementa a primeira.
Somente a segunda alternativa está correta.
  Ambas as alternativas estão incorretas
Ambas as alternativas estão corretas, mas a segunda independe da primeira.
Somente a primeira alternativa está correta.
 Gabarito Comentado
2.
Centróide e Média dos máximos
  Centro de área e Média dos máximos
Centro de área e Média dos mínimos
Centróide e Média dos mínimos
Centróide e Correlação dos mínimos
 Gabarito Comentado
3.
após a composição do novo conjunto de saída, o valor resultante da defuzzificação seria
afetado da seguinte forma:
  
                                                 TEMPERATURA
                                                                          PRESSÃO
 Sabendo­se que a TEMPERATURA = 75 e a PRESSÃO = 180  e aplicando­se as formas de cálculo
sugeridas por Zadeh (min­max) podemos afirmar que:  
Na inferência fuzzy:
A regra é uma composição de relações Fuzzy onde a primeira relação é um conjunto fuzzy
(possivelmente resultante de uma operação Fuzzy)
e a segunda relação é de implicação.
 
Assinale a alternativa correta.
Avalie a seguinte colocação sobre defuzzificação em sistemas fuzzy:
Após serem realizadas as inferências com as regras
e
após se haver determinado o conjunto Fuzzy resultante (conjunto Fuzzy de saída), deve­se encontrar um
valor numérico (escalar) para a saída.
  O valor aumentaria.
Nenhuma das respostas acima.
O valor diminuiria.
  O valor se manteria.
O valor dobraria.
 Gabarito Comentado
4.
  O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 0,1.
O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 0,8.
O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 1.
O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 0.
  O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 0,5.
 Gabarito Comentado
5.
  Ambas as afirmações estão corretas e a segunda complementa a primeira
Ambas as afirmações estão incorretas
  A primeira afirmação está correta e a segunda está incorreta
A primeira afirmação está incorreta e a segunda está correta
Ambas as afirmações estão corretas, mas as mesmas não possuem correlação
 Gabarito Comentado
6.
A partir dessas afirmações pode­se afirmar que:
Escolha a altenartiva CORRETA.
Para calcular a relação de implicação, a forma mais usada é a sugerida por:
Um especialista de um 牕�me de futebol mapeou um conjunto de funções de per牕�nências baseado na idade dos jogadores entre 18 e 45
anos. As funções e o gráfico podem ser visualizados na figura. Sabendo‐se que João tem 32 anos, Arnaldo 26 e que ambos são jogadores
deste 牕�me, assinale a alterna牕�va correta que apresenta o grau de per牕�nência da idade de João no conjunto velha e de Arnaldo no conjunto
nova, respec牕�vamente:
 
Somente a segunda alternativa está correta.
  Ambas as alternativas estão incorretas
Somente a primeira alternativa está correta.
Ambas as alternativasestão corretas, mas a segunda independe da primeira.
  Ambas as alternativas estão corretas e a segunda complementa a primeira.
 Gabarito Comentado
7.
Zadeh
Tsukamoto
Takagi­Sugeno
Von Newman
  Mandani
8.
0,5 e 1
  0,4 e 0,25
  0,4 e 0,5
0,5 e 0,5
0,5 e 0,25
 Gabarito Comentado
Legenda:      Questão não respondida     Questão não gravada     Questão gravada
Exercício inciado em 29/05/2017 19:03:51. 
 
CCT0296_A6_201401058582_V1
 
 
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:
O operador genético que realiza a escolha de indivíduos probabilisticamente, baseando­se no seu grau de aptidão é:
O operador genético que torna possível o processo artificial de ¿casamento¿ de cromossomos escolhidos de uma
certa população é:
Em relação aos Algoritmos Genéticos, podemos afirmar que:
I ­ Os processos de seleção de soluções candidatas, utilizados pelos algoritmos genéticos, buscam selecionar
exclusivamente os candidatos mais aptos, descartando totalmente os menos aptos, de forma a sempre manter as
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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Aluno: DIEGO FERREIRA REBELLO FERNANDES Matrícula: 201401058582
Disciplina: CCT0296 ­ INTEL.ARTIFICIAL  Período Acad.: 2017.1 (G) / EX
 
 
Prezado (a) Aluno(a),
 
Você  fará  agora  seu EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO!  Lembre­se  que  este  exercício  é  opcional, mas  não  valerá  ponto  para  sua  avaliação.  O
mesmo será composto de questões de múltipla escolha (3).
Após a finalização do exercício, você terá acesso ao gabarito. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado
na sua AV e AVS.
 
1.
Somente I e IV
Somente I e III
  Somente III e IV
  Somente I, II e IV
Somente II, III e IV
2.
Adaptação
Criação
  Crossover
  Seleção
Mutação
 Gabarito Comentado
3.
Seleção
Adaptação
  Criação
  Crossover
Mutação
 Gabarito Comentado
4.
exclusivamente os candidatos mais aptos, descartando totalmente os menos aptos, de forma a sempre manter as
melhores características genéticas sempre presentes na população.
II ­ Em um algoritmo genético uma população de indivíduos (cromossomos) representa um conjunto de soluções
candidatas (população) ao problema que se busca otimizar.
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 genético mutação combina cromossomas de indivíduos previamente selecionados, chamados pais,
para formar dois novos indivíduos, os quais têm uma grande possibilidade de serem mais aptos que os seus
genitores. Somente estão corretas as afirmações:
Os operadores genéticos mais importantes, que se forem corretamente aplicados nos indivíduos permitem gerar
diversidade na população e facilitam a busca por indivíduos mais bem adaptados no espaço de busca, são:
A estrutura geral de um algoritmo genéĕco é bastante simples e consiste na aplicação iteraĕva dos operadores genéĕcos. Para interromper a evolução
da população um critério de parada deve ser uĕlizado. Um grupo de estudantes de Inteligência Arĕficial tenta desenvolver um so├ware de oĕmização
com algoritmos genéĕcos e, um dos problemas encontrados é justamente sobre o critério de parada a ser uĕlizado. Alguns estão sendo sugeridos.
Analise as sugestões abaixo:
I ‐ Número máximo de gerações.
II ‐ Tempo máximo de processamento.
III ‐ Melhor indivíduo, da população atual, ser saĕsfatório.
IV ‐ Interrupção do processamento quando a população não mais evoluir após certo número de gerações consecuĕvas.
Assinale a alternaĕva que indica quais sugestões acima podem ser uĕlizadas como critério de parada em algoritmos genéĕcos:
O operador genético que introduz e mantém a diversidade genética da população, alterando arbitrariamente um ou
mais componentes de uma estrutura escolhida é:
O operador genético que permite a escolha de indivíduos, aleatoriamente, proporcionalmente a aptidão é:
Somente III e IV
  Somente I e III
  Somente II
Somente I e IV
Somente I
 Gabarito Comentado
5.
mutação e adaptação
seleção e adaptação
seleção e mutação
  cruzamento e mutação
cruzamento e seleção
 Gabarito Comentado
6.
  Todas as sugestões
Somente I e II
  Somente I e III
Somente I, II e IV
Somente I, III e IV
 Gabarito Comentado
7.
Seleção
Criação
  Crossover
Adaptação
  Mutação
8.
  Seleção
Adaptação
Mutação
Criação
  Crossover
 
CCT0296_A7_201401058582_V1
 
 
Sejam dois cromossomos de 6 bits A=001100 e B=110011, após um processo de crossover simples com ponto de
corte após o terceiro bit, quais serão os novos indivíduos após o cruzamento?
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 = [11011101] e E =
[11001000] Os novos indivíduos foram gerados através de:
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:
Considerando que um problema de Algoritmo Genético possui, em um determinado instante, uma população de quatro indivíduos de 4 bits
(primeira coluna) cada com os seguintes valores de avaliação (segunda coluna):
0010            1
0101            4
0110            5
1011            10
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
CCT0296_A7_201401058582_V1     Lupa    
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Aluno: DIEGO FERREIRA REBELLO FERNANDES Matrícula: 201401058582
Disciplina: CCT0296 ­ INTEL.ARTIFICIAL  Período Acad.: 2017.1 (G) / EX
 
 
Prezado (a) Aluno(a),
 
Você  fará  agora  seu EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO!  Lembre­se  que  este  exercício  é  opcional, mas  não  valerá  ponto  para  sua  avaliação.  O
mesmo será composto de questões de múltipla escolha (3).
Após a finalização do exercício, você terá acesso ao gabarito. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado
na sua AV e AVS.
 
1.
001100 e 110011
  001011 e 110100
000000 e 111111
000111 e 111000
  001110 e 111000
 Gabarito Comentado
2.
Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e B.
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 B e C seguido de mutação de um bit em cada novo indivíduo (D e
E).
 
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.
3.
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 (De
E).
 
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).
 Gabarito Comentado
4.
 
Realizando uma mutação no último bit o último indivíduo, obteríamos o seguinte novo indivíduo:
1­ Seja a função a seguir, que queremos maximizar (encontrar o valor de x que propicia o maior valor para f(x):
f(x) = x2 + 3x.
Qual é o valor máximo de desta função no domíno de 0 a 7?
Considere o problema de se maximizar a função f(x) = 3x+2 no domínio [0, 127], utilizando uma representação
inteira para x. O cromossomo deve ser composto por quantos bits?
Considerando que um problema de Algoritmo Genético possui, em um determinado instante, uma população de quatro indivíduos de 4 bits
(primeira coluna) cada com os seguintes valores de avaliação (segunda coluna):
0010            1
0101            4
0110            5
1011            10
 
Qual é o percentual de área da roleta que o segundo indivíduo (0101) deve receber para proceder ao mecanismo de seleção?
Considerando que um problema de Algoritmo Genético possui, em um determinado instante, uma população de quatro indivíduos de 4 bits
(primeira coluna) cada com os seguintes valores de avaliação (segunda coluna):
0010            1
0101            4
0110            5
1011            10
 
Definindo um ponto de corte entre o segundo e o terceiro gene (a partir do bit mais representativo) do cromossomo, quais seriam os filhos
gerados pelo cruzamento de um ponto entre o primeiro (0010) e o terceiro (0110) indivíduos?
0011
1011
0111
0100
  1010
5.
35
  21
  70
50
53
 Gabarito Comentado
6.
  7
  128
16
3
9
7.
30%
  20%
4%
  25%
40%
8.
  0010 e 0110
0110 e 0101
1011 e 0110
0111 e 0010
  0110 e 0010
 Gabarito Comentado
 
CCT0296_A8_201401058582_V1
 
 
Nas RNAS, os neurônios transmitem sinais através de impulsos elétricos e esses sinais chegam até os neurônios
através dos dendritos e saem através dos axônios. As mesmas são baseadas nos comportamentos dos neurônios no
cérebro. Uma das características associadas às RNAs é serem caracterizadas por um modelo de: 
Assinale a alternativa CORRETA que completa essa afirmação.
Na fase de treinamento das redes neurais artificiais, pode­se afirmar que:
Assinale e alternativa INCORRETA.
As redes neurais possuem arquiteturas baseadas em blocos construtivos semelhantes entre si e que realizam o
processamento de forma paralela. Em relação às redes neurais: 
 
I ­ No aprendizado não supervisionado, os exemplos de entradas e suas respectivas saídas são usados no
treinamento da rede neural. 
II ­ As regras de aprendizado são esquemas de atualização dos valores do pesos das sinapses de um algoritmo
genético. 
III ­ O treinamento é o modo pelo qual o sistema computacional neural aprende a respeito da informação que ele
precisará, a fim de resolver certos problemas. 
 
É correto afirmar que:
São considerados parâmetros importantes no projeto de uma rede neural artificial:
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
CCT0296_A8_201401058582_V1     Lupa    
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Aluno: DIEGO FERREIRA REBELLO FERNANDES Matrícula: 201401058582
Disciplina: CCT0296 ­ INTEL.ARTIFICIAL  Período Acad.: 2017.1 (G) / EX
 
 
Prezado (a) Aluno(a),
 
Você  fará  agora  seu EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO!  Lembre­se  que  este  exercício  é  opcional, mas  não  valerá  ponto  para  sua  avaliação.  O
mesmo será composto de questões de múltipla escolha (3).
Após a finalização do exercício, você terá acesso ao gabarito. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado
na sua AV e AVS.
 
1.
processamento simulado e distribuído
processamento sequêncial e distribuído
  processamento interativo e centralizado
processamento paralelo e centralizado
  processamento paralelo e distribuído
 Gabarito Comentado
2.
O aprendizado implica na alteração dos pesos das conexões.
Cada tipo de treinamento é adequado a um tipo específico de topologia.
 
Após o treinamento são os pesos que armazenam o conhecimento que permite à rede tomar decisões corretas
.
 
No aprendizado não supervisionado o ajuste de erro encontrado ocorre ao confrontar a saída da rede com o
dado fornecido como objetivo para a rede.
A rede aprende a partir dos dados que são apresentados durante o processo de treinamento.
3.
  II é verdadeira
I é verdadeira
I e III são verdadeiras
I e II são verdadeiras
  III verdadeira
 Gabarito Comentado
4.
Assinale e alternativa INCORRETA.
O conhecimento aprendido por uma rede neural artificial encontra­se armazenado:
Em relação ao modelo conexionista podemos afirmar que:
Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático inspirado na estrutura
neural de organismos inteligentes, assim pode­se afirmar que um modelo conexionista: (Escolha a alternativa
CORRETA):
Considerando as Redes Neurais Artificiais, relacione as colunas:
I­ Algoritmo Backpropagation. 
II­ Perceptron.
III­ Redes Recorrentes.
IV­ MLPs (Multi Layer Perceptrons).
V­ Modelos Conexionistas.
A­ Nome dado às redes neurais artificiais que possuem camadas ocultas.
B­ Nome alternativo que envolve a teoria de redes neurais artificiais.
C­ Técnica que implementa um declínio de gradiente no espaço de parâmetros, a fim de minimizar o erro de saída.
D­ Redes neurais de alimentação direta com uma única camada.
E­ Redes neurais artificiais com realimentação. 
Assinale a alternativa que contém a associação correta.
  Quantidade de neurônios
Quantidade de camadas
Topologia da rede
Representação dos dados
  Função de pertinência
5.
Na camada de saída
Nas camadas internas
  Nos neurônios
  Nos pesos das conexões da rede
Na camada de entrada
 Gabarito Comentado
6.
  Não tem conhecimento algum armazenado, até que seja treinado par resolver um problema.
Cada problema requer do projetista que sejam feitas escolhas adequadas para propiciar a correta evolução das
soluções ao longo das sucessivas gerações.
  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.
Possui todo o conhecimento necessário para resolver o problema.
 Gabarito Comentado
7.
Empregam uma estratégia de busca paralela e estruturada, baseadas nos mecanismos da seleção natural.
Lidam com conhecimento explícito, representado simbolicamente e generalizam o conhecimento aprendido.
 
São inspirados no comportamento do cérebro humano e modelam os modos imprecisos do raciocínio
aproximado.
Realizam o raciocínio aproximado, com proposições imprecisas e descritas em linguagem natural.
 
Lidam com conhecimento não simbolicamente representado e processam a informação de forma paralela e
distribuída.
8.
I­A, II­C, III­E, IV­D, V­B.
  I­A, II­B, III­C, IV­D, V­E.
  I­C, II­D, III­E, IV­A, V­B.
I­C, II­B, III­A, IV­D, V­E.
I­C, II­D, III­E, IV­B, V­A.
 Gabarito Comentado
 
CCT0296_A9_201401058582_V1
 
 
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, por que tal tipo de
treinamento é chamado de treinamento supervisionado?
O algoritmo de treinamento Backpropagation consiste em uma sequência de fases. 
Assinale a alternativa INCORRETA sobre este algoritmo.
Com relação ao algoritmo de treinamento Backpropagations em redes MLP, pode­se afirmar que:
Quanto ao instante de atualização dos pesos ­ Se a atualização dos pesosfor realizada a cada apresentação de um
novo padrão, ao final de uma iteração é razoável imaginar que a atualização dos pesos corresponda mais às
alterações feitas pelos últimos padrões apresentados do que aos primeiros. 
Se a ordem de apresentação é a mesma a cada iteração, então a alteração será tendenciosa.
Assinale a alternativa correta.
Considere a rede com neurônios de McCulloch­Pitts abaixo, na qual cada neurônio possui o patamar  = 0. Para os pares de valores das
entradas (xA e xB) de (0,0), (0,1), (1,0) e (1,1), quais seriam os respectivos valores de saída do neurônio z3?
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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Aluno: DIEGO FERREIRA REBELLO FERNANDES Matrícula: 201401058582
Disciplina: CCT0296 ­ INTEL.ARTIFICIAL  Período Acad.: 2017.1 (G) / EX
 
 
Prezado (a) Aluno(a),
 
Você  fará  agora  seu EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO!  Lembre­se  que  este  exercício  é  opcional, mas  não  valerá  ponto  para  sua  avaliação.  O
mesmo será composto de questões de múltipla escolha (3).
Após a finalização do exercício, você terá acesso ao gabarito. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado
na sua AV e AVS.
 
1.
as respostas são revisadas utilizando o conjunto de validação
as entradas e saídas são embaralhadas pelo supervisor antes do treinamento
todo o processo deve ser supervisionado por um especialista
  é utilizado um algoritmo de supervisão dos pesos durante o treinamento
  as saídas desejadas são fornecidas e utilizadas para correção dos pesos
 Gabarito Comentado
2.
Se um erro máximo desejado não tiver sido atingido, retornar ao passo inicial para a próxima iteração
(apresentação de todos os padrões novamente).
  Apresentar um padrão na camada de entrada e calcular o valor do seu peso na camada de saída.
Calcular o erro na saída da rede, que equivale a uma diferença entre o valor de saída obtida na rede e o valor
de saída desejado .
Retropropagar o erro na rede calculando de que forma as mudanças nos pesos afetam o erro.
 
Modificar os pesos das conexoões sinápticas de forma a minimizar o erro médio, considerando todos os
padrões da amostra.
 Gabarito Comentado
3.
Ambas as afirmações estão incorretas
A primeira afirmação está correta e a segunda está incorreta
  Ambas as afirmações estão corretas e a segunda complementa a primeira
  Ambas as afirmações estão corretas, mas as mesmas não possuem correlação
A primeira afirmação está incorreta e a segunda está correta
 Gabarito Comentado
4.
 
 
Com relação ao conjunto de dados utilizados por uma rede neural artificial de aprendizado supervisionado, analise as
seguintes afirmativas:
I ­ A atualização dos pesos dos neurônios ocorre em ambos os conjuntos de treinamento e validação.
II ­ O conjunto de treinamento deve ser apresentado à rede diversas vezes, isto é, em diversas épocas.
III ­ O conjunto de validação é utilizado para testar a capacidade de generalização da rede, isto é, se ela aprendeu
padrões testando­se dados não presentes no conjunto de treinamento.
Assinale a alternativa correta:
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:
Considere a rede com neurônios de McCulloch­Pitts abaixo, na qual cada neurônio possui o patamar  = 0. Para os pares de valores das
entradas (x1 e x2) de (0,0), (0,1), (1,0) e (1,1), quais seriam os respectivos valores de saída do neurônio z3?
(0,1,0,1)
(1,0,0,1)
(0,0,0,1)
  (1,1,1,0)
  (0,1,1,0)
 Gabarito Comentado
5.
  As afirmativas II e III estão corretas
Somente a afirmativa III está correta
As afirmativas I e II estão corretas
  Somente a afirmativa I está correta
Somente a afirmativa II está correta
 Gabarito Comentado
6.
Apenas a afirmativa III está correta.
  Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
Todas as afirmativas estão corretas.
  Apenas a afirmativa II está correta.
 Gabarito Comentado
7.
(0,1,1,0)
  (0,1,1,1)
(0,0,0,1)
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, entre os padrões de
dados usados, uma parte, conhecida como padrões de validação, é tratado em separado e não é aplicado na fase de
treinamento para ajuste dos pesos sinápticos. Qual é o objetivo principal em utilizar estes padrões? 
I ­ Validar as saídas da rede para determinar o erro por ela produzido 
II ­ Determinar o ponto de parada do treinamento para evitar o sobre­treinamento 
III ­ Ajudar a obter a resposta mais rapidamente 
 
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:
(1,0,0,1)
  (0,1,0,1)
 Gabarito Comentado
8.
Somente os itens II e III estão corretos.
  Somente o item II está correto.
  Somente os itens I e III estão corretos.
Somente o item I está correto.
Somente o item III está correto.
Legenda:      Questão não respondida     Questão não gravada     Questão gravada
Exercício inciado em 29/05/2017 19:08:59. 
 
CCT0296_A10_201401058582_V1
 
 
Em  relação  as  redes  neurais  artificiais  com  aprendizado  competitivo,  pode­se  utilizar  alguns  métodos  para
determinar a distância que existe entre o vetor de entrada (padrão de entrada) e cada um dos nós de saída, como:
A­ método que pressupõe  tanto o  vetor  de entrada,  quanto o  vetor  de pesos que  liga o nó às  entradas,  estejam
normalizados para o valor unitário (isto é, o comprimento destes vetores deve ser 1)
B­ método de determinar qual o vetor de pesos mais próximo ao vetor de entrada, de uma forma simplificada utiliza
o cálculo do quadrado da diferença de distâncias.
C­ método de determinar qual o vetor de pesos mais próximo ao vetor de entrada, calculando o erro na saída da
rede, que equivale a uma diferença entre o valor de saída obtida na rede e o valor de saída desejado.
Que correspondem a:
I­ Distância Euclidiana
II­ Backpropagation
III­ Produto escalar
Assinale  a alternativa que indica corretamente os métodos indicados para a determinação desta distância.
Correlacione os itens a seguir:
 
(S)Treinamento supervisionado 
(N)Treinamento não supervisionado 
 
com
 
I­ A rede aprenda a partir de padrões conhecidos
II­ O treinamento é direcionado para diminuir o erro na saída
III­ Os padrões de treinamento possuem apenas entradas 
 
Assinale a alternativa que apresenta a correlação CORRETA.
Em relação as redes neurais artificiais com aprendizado competitivo, pode­se afirmar que:
Para cada padrão (vetor) de entrada apresentado na de entrada que é apresentado à rede, somente um dos nós da
camada de saída, chamado de nó vencedor, será ativado.  
 
e
 
Em uma rede já treinada, todos os vetores da camada de entrada que pertencerem a um mesmo cluster, ou seja,
que  tiverem características parecidas de  tal  forma que possam ser  identificados  como pertencentes  a um mesmo
cluster, acionarão o mesmo nó de saída .
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
CCT0296_A10_201401058582_V1     Lupa    
Vídeo PPT MP3
 
Aluno: DIEGO FERREIRA REBELLO FERNANDES Matrícula: 201401058582
Disciplina: CCT0296 ­ INTEL.ARTIFICIAL  Período Acad.: 2017.1 (G) / EX
 
 
Prezado (a) Aluno(a),
 
Você  fará  agora  seu EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO!  Lembre­se  que  este  exercício  é  opcional, mas  não  valerá  ponto  para  sua  avaliação.  O
mesmo será composto de questões de múltipla escolha (3).
Após a finalização do exercício, você terá acesso ao gabarito. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usadona sua AV e AVS.
 
1.
  A(III) e B (I), apenas.
A (II), B (III) e C (I).
  B(II) e C(III), apenas.
A(I) e C (II), apenas.
A(III), B(II) e C(I).
2.
I(N), II (S) e III (N)
  I(S), II (S) e III (S)
  I(S), II (S) e III (N)
I(N), II (S) e III (S)
I(N), II (N) e III (N)
3.
A primeira afirmação está incorreta e a segunda está correta
Comparando­se a atualização dos pesos dos neurônios entre modelos de redes neurais de aprendizado
supervisionado e não­supervisionado, verifique quais afirmativas são falsas ou verdadeiras:
( ) Não existem diferenças na atualização dos pesos entre uma rede perceptron multicamadas (MLP) e uma rede
competitiva.
( ) Em ambas abordagens de aprendizado, um número reduzido de pesos são atualizados a cada época.
( ) Na rede competitiva os neurônios competem entre si e apenas os pesos associados ao neurônio vencedor são
atualizados em uma iteração.
Assinale a alternativa correta que preenche os valores de cima para baixo:
Em relação as Redes de Kohonen, podemos afirmar que:
Em relação as redes neurais artificiais com aprendizado competitivo, pode­se 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.
Em relação aos mapas auto organizáveis, relacione os termos técnicos, na coluna da esquerda, com suas definições,
na coluna da direita.
I­ Agrupamento. 
II­ Aprendizado competitivo. 
III­ Neurônio vencedor. 
IV­ Redes recorrentes. 
V­ Vizinhança.
A­ Define quantos neurônios em torno do vencedor terão seus pesos ajustados, ou seja, define a área de influência
do nó vencedor. Sua arquitetura pode assumir vários formatos diferentes.
B­ Organização das classes na camada de saída de um Mapa de Kohonen. Embora não seja essencial, os nós dessa
camada normalmente são organizados em forma de grade.
C­ Rede Neural que pode ter conexões que voltem dos nós de saída aos nós de entrada e que pode ter também
conexões arbitrárias entre quaisquer nós. Desse modo, seu estado interno pode ser alterado conforme conjuntos de
entradas são apresentados à rede.
D­ Resultado de um mecanismo que permite o direito de responder a um específico subconjunto de dados, de forma
que somente um neurônio de saída, ou um neurônio por grupo, esteja ativo em um determinado instante.
E­ Técnica que usa o princípio de que apenas um neurônio fornece a saída da rede em resposta a uma entrada.
Assinale a alternativa que contém a associação CORRETA.
  Ambas as afirmações estão incorretas
A primeira afirmação está correta e a segunda está incorreta
  Ambas as afirmações estão corretas e a segunda complementa a primeira
Ambas as afirmações estão corretas, mas as mesmas não possuem correlação
 Gabarito Comentado
4.
V, V, F
V, F, V
  F, F, V
F, V, V
F, V, F
 Gabarito Comentado
5.
O comportamento de um determinado nó é igual ao comportamento dos nós vizinhos.
O comportamento de um determinado nó é diretamente afetado somente pelo comportamento de um nó
vizinho.
  O comportamento de um determinado nó é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos.
O treinamento de um determinado nó é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos.
O comportamento de um determinado nó não é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos.
 Gabarito Comentado
6.
Apenas os itens I e II estão corretos
  Apenas o item III está correto.
Apenas o item II está correto.
Apenas o item I está correto.
  Apenas os itens II e III estão corretos.
 Gabarito Comentado
7.
Correlacione os itens a seguir:
 
(S)Treinamento supervisionado 
(N)Treinamento não supervisionado 
 
com
 
I­ Os padrões apresentados não possuem classificação conhecida
II­ Os padrões de treinamento possuem entradas e saídas desejadas
III­ O treinamento é direcionado para auto organizar os padrões de entrada semelhantes em grupos (clusters)
 
Assinale a alternativa que apresenta a correlação CORRETA.
I­E, II­A, III­B, IV­D, V­C.
I­E, II­C, III­D, IV­A, V­B.
I­B, II­A, III­E, IV­C, V­D.
  I­B, II­E, III­D, IV­C, V­A.
I­A, II­C, III­E, IV­D, V­B.
 Gabarito Comentado
8.
I(N), II (N) e III (N)
  I(N), II (S) e III (N)
I(S), II (S) e III (N)
  I(S), II (S) e III (S)
I(N), II (S) e III (S)
Legenda:      Questão não respondida     Questão não gravada     Questão gravada
Exercício inciado em 29/05/2017 19:09:43.