APOLS 1 A 5 E ATIVIDADE PRATICA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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Questão​ ​1/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Classifique​ ​as​ ​técnicas​ ​descritas​ ​a​ ​seguir,​ ​conforme​ ​as​ ​linhas​ ​de​ ​pesquisa​ ​de​ ​IA​ ​e​ ​depois​ ​marque​ ​a​ ​alternativa 
correta: 
( )​ ​Redes​ ​neurais​ ​artificiais 
( )​ ​Algoritmos​ ​genéticos 
( )​ ​Sistemas​ ​imunológicos​ ​artificiais 
( )​ ​Ontologias 
( )​ ​Sistemas​ ​especialistas 
( )​ ​Programação​ ​genética 
Linhas​ ​de​ ​Pesquisa​ ​em​ ​Inteligência​ ​Artificial. 
I.​ ​​ ​​ ​Conexionista 
II.​ ​​ ​Simbólica 
III.​ ​Evolucionária 
Não​ ​se​ ​esqueça​ ​de​ ​marcar,​ ​entre​ ​as​ ​alternativas​ ​a​ ​seguir,​ ​aquela​ ​que​ ​contém​ ​a​ ​ordem​ ​certa​ ​de​ ​classificação 
Nota:​ ​20.0 
 A I​ ​–​ ​II​ ​–​ ​I​ ​–​ ​III​ ​–​ ​III​ ​-​ ​II 
 B I​ ​–​ ​III​ ​–​ ​I​ ​–​ ​II​ ​–​ ​II​ ​-​ ​III 
Você​ ​acertou! 
Redes​ ​neurais​ ​artificiais​ ​e​ ​sistemas​ ​imunológicos​ ​artificiais​ ​buscam​ ​imitam​ ​o​ ​funcionamento​ ​do​ ​cérebro​ ​ou 
de​ ​células​ ​para​ ​expressar​ ​o​ ​comportamento​ ​inteligente.​ ​Sistemas​ ​especialistas​ ​e​ ​ontologias​ ​lidam​ ​com 
símbolos​ ​para​ ​a​ ​representação​ ​de​ ​conhecimento​ ​tal​ ​como​ ​na​ ​mente​ ​humana.​ ​E​ ​os​ ​algoritmos​ ​genéticos​ ​e 
a​ ​programação​ ​genética​ ​se​ ​baseiam​ ​na​ ​teoria​ ​da​ ​evolução​ ​para​ ​executar​ ​processamento​ ​inteligente. 
Assim,​ ​a​ ​alternativa​ ​correta​ ​é​ ​a​ ​​b​. 
 C II​ ​–​ ​III​ ​–​ ​II​ ​–I​ ​–​ ​I​ ​-​ ​III 
 D I​ ​–​ ​II​ ​–​ ​I​ ​–​ ​III​ ​–​ ​III​ ​-​ ​I 
 E I​ ​–​ ​II​ ​–​ ​I​ ​–​ ​III​ ​–​ ​I​ ​-​ ​I 
 
Questão​ ​2/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Marque​ ​as​ ​alternativas​ ​a​ ​seguir​ ​com​ ​“V”​ ​para​ ​verdadeiro​ ​e​ ​“F”​ ​para​ ​falso​ ​e​ ​depois​ ​assinale​ ​a​ ​alternativa​ ​correta​ ​com 
relação​ ​aos​ ​agentes​ ​inteligentes: 
( )​ ​Os​ ​sensores​ ​permitem​ ​que​ ​o​ ​agente​ ​perceba​ ​o​ ​que​ ​acontece​ ​no​ ​ambiente​ ​onde​ ​ele​ ​(o​ ​agente)​ ​está 
inserido. 
( )​ ​Hoje​ ​em​ ​dia​ ​os​ ​robôs​ ​são​ ​construídos​ ​tendo​ ​atuadores​ ​tais​ ​como​ ​câmeras​ ​e​ ​dispositivos​ ​de​ ​captação​ ​de 
infravermelho​ ​e​ ​som. 
( )​ ​As​ ​percepções​ ​são​ ​processadas​ ​pelo​ ​agente​ ​para​ ​depois​ ​se​ ​transformarem​ ​em​ ​ações​ ​sobre​ ​o​ ​ambiente 
por​ ​meio​ ​de​ ​atuadores. 
( )​ ​A​ ​sequência​ ​de​ ​percepções​ ​permite​ ​que​ ​se​ ​mapeie​ ​as​ ​ações​ ​com​ ​a​ ​memória​ ​do​ ​agente. 
( )​ ​Um​ ​programa​ ​de​ ​agente​ ​é​ ​uma​ ​implementação​ ​concreta​ ​de​ ​uma​ ​função​ ​do​ ​agente​ ​enquanto​ ​uma​ ​função 
abstrata. 
Nota:​ ​20.0 
 A V-V-V-F-V 
 B V-F-F-F-V 
 C V-F-V-F-V 
Você​ ​acertou! 
A​ ​correta​ ​é​ ​a​ ​letra​ ​“c”.​ ​Os​ ​sensores​ ​permitem​ ​que​ ​o​ ​agente​ ​perceba​ ​o​ ​que​ ​acontece​ ​no​ ​ambiente​ ​onde​ ​ele 
(o​ ​agente)​ ​está​ ​inserido.​ ​Hoje​ ​em​ ​dia​ ​os​ ​robôs​ ​são​ ​construídos​ ​tendo​ ​​sensores​​ ​tais​ ​como​ ​câmeras​ ​e 
dispositivos​ ​de​ ​captação​ ​de​ ​infravermelho​ ​e​ ​som.​ ​As​ ​percepções​ ​são​ ​processadas​ ​pelo​ ​agente​ ​para 
depois​ ​se​ ​transformarem​ ​em​ ​ações​ ​sobre​ ​o​ ​ambiente​ ​por​ ​meio​ ​de​ ​atuadores.​ ​A​ ​função​ ​do​ ​agente​ ​permite 
que​ ​se​ ​mapeiem​ ​as​ ​ações​ ​com​ ​as​ ​percepções​ ​do​ ​agente.​ ​Um​ ​programa​ ​de​ ​agente​ ​é​ ​uma​ ​implementação 
concreta​ ​de​ ​uma​ ​função​ ​do​ ​agente​ ​enquanto​ ​uma​ ​função​ ​abstrata. 
 D F-F-V-F-F 
 E F-F-F-F-V 
 
Questão​ ​3/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Um​ ​agente​ ​inteligente​ ​tem​ ​definido​ ​o​ ​seu​ ​grau​ ​de​ ​inteligência​ ​a​ ​partir​ ​da​ ​sua​ ​racionalidade,​ ​que​ ​depende​ ​de​ ​quatro 
fatores: 
Nota:​ ​20.0 
 A Sequência​ ​de​ ​percepções,​ ​ações,​ ​conhecimento​ ​prévio​ ​e​ ​medida​ ​de​ ​desempenho 
Você​ ​acertou! 
A​ ​letra​ ​“a”​ ​é​ ​a​ ​correta.​ ​De​ ​acordo​ ​com​ ​Russel​ ​e​ ​Norvig​ ​(2004,​ ​p.36),​ ​a​ ​racionalidade​ ​em​ ​qualquer​ ​instante 
depende​ ​de​ ​quatro​ ​fatores:​ ​a​ ​medida​ ​de​ ​desempenho​ ​como​ ​critério​ ​para​ ​obtenção​ ​do​ ​sucesso​ ​da​ ​tarefa;​ ​o 
conhecimento​ ​prévio​ ​do​ ​agente​ ​com​ ​relação​ ​ao​ ​ambiente;​ ​as​ ​ações​ ​que​ ​o​ ​agente​ ​pode​ ​executar;​ ​e​ ​a 
sequência​ ​de​ ​percepções​ ​que​ ​o​ ​agente​ ​tem​ ​até​ ​o​ ​momento. 
 B Sequência​ ​de​ ​percepções,​ ​medida​ ​de​ ​desempenho,​ ​função​ ​do​ ​agente​ ​e​ ​programa​ ​do​ ​agente 
 C Sequência​ ​de​ ​percepções,​ ​ações,​ ​programa​ ​do​ ​agente​ ​e​ ​função​ ​do​ ​agente 
 D Sequência​ ​de​ ​percepções,​ ​ações,​ ​ambiente​ ​de​ ​tarefa​ ​e​ ​arquitetura 
 E Sequência​ ​de​ ​percepções,​ ​medida​ ​de​ ​desempenho,​ ​ações,​ ​programa​ ​do​ ​agente 
 
Questão​ ​4/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
O​ ​campeão​ ​mundial​ ​de​ ​xadrez​ ​Garry​ ​Kasparov​ ​enfrentou​ ​o​ ​computador​ ​​Deep​ ​Blue​​ ​​(um​ ​computador​ ​da​ ​IBM​ ​que 
tinha​ ​​256​ ​coprocessadores​​ ​e​ ​que​ ​podia​ ​processar​ ​200​ ​milhões​ ​de​ ​jogadas​ ​por​ ​segundo)​ ​em​ ​1997,​ ​em​ ​um​ ​torneio 
de​ ​seis​ ​partidas,​ ​no​ ​qual​ ​venceu​ ​duas​ ​partidas,​ ​empatou​ ​três​ ​e​ ​perdeu​ ​duas.​ ​​Deep​ ​Blue​​ ​foi​ ​considerado​ ​o​ ​primeiro 
computador​ ​a​ ​vencer​ ​um​ ​campeão​ ​mundial​ ​de​ ​xadrez.​ ​Relacionando​ ​às​ ​definições​ ​de​ ​Inteligência​ ​Artificial, 
poderíamos​ ​afirmar​ ​que: 
 
I.​ ​Deep​ ​Blue​ ​pode​ ​ser​ ​considerado​ ​como​ ​um​ ​artefato​ ​que​ ​podia​ ​pensar​ ​como​ ​um​ ​ser​ ​humano; 
II.​ ​Deep​ ​Blue​ ​pode​ ​ser​ ​considerado​ ​como​ ​um​ ​computador​ ​que​ ​tinha​ ​uma​ ​mente​ ​quase​ ​humana; 
III,​ ​Deep​ ​Blue,​ ​como​ ​um​ ​software​ ​com​ ​um​ ​algoritmo​ ​que​ ​processava​ ​as​ ​200​ ​milhões​ ​de​ ​jogadas​ ​por​ ​segundo,​ ​pode 
ser​ ​classificado​ ​no​ ​quadrante​ ​de​ ​“pensar​ ​racionalmente” 
IV.​ ​Deep​ ​Blue​ ​pode​ ​ser​ ​considerado​ ​como​ ​um​ ​artefato​ ​que​ ​agia​ ​como​ ​um​ ​ser​ ​humano. 
Com​ ​relação​ ​às​ ​afirmativas​ ​anteriores,​ ​assinale​ ​a​ ​alternativa​ ​correta: 
Nota:​ ​20.0 
 A A​ ​alternativa​ ​I​ ​está​ ​correta 
 B A​ ​alternativa​ ​II​ ​está​ ​correta; 
 C As​ ​alternativas​ ​I​ ​e​ ​IV​ ​estão​ ​corretas; 
 D A​ ​alternativa​ ​III​ ​está​ ​correta; 
Você​ ​acertou! 
Se​​ ​Deep​ ​Blue​​ ​podia​ ​processar​ ​200​ ​milhões​ ​de​ ​jogadas​ ​por​ ​segundo,​ ​não​ ​poderia​ ​ser​ ​classificado​ ​como 
pensando​ ​como​ ​ser​ ​humano.​ ​Deep​ ​Blue​ ​fornecia​ ​as​ ​jogadas,​ ​mas​ ​não​ ​era​ ​um​ ​robô​ ​manipulando 
diretamente​ ​as​ ​peças,​ ​então,​ ​não​ ​acontecia​ ​uma​ ​ação​ ​direta​ ​sobre​ ​o​ ​ambiente,​ ​não​ ​sendo​ ​possível 
classificá-lo​ ​como​ ​nos​ ​quadrantes​ ​de​ ​agir​ ​como​ ​ser​ ​humano​ ​ou​ ​agir​ ​racionalmente.​ ​Dessa​ ​forma,​ ​a​ ​única 
alternativa​ ​que​ ​podemos​ ​classificar​ ​é​ ​pensar​ ​racionalmente,​ ​o​ ​que​ ​indica​ ​a​ ​afirmativa​ ​III​ ​como​ ​a​ ​correta. 
 E Todas​ ​as​ ​alternativas​ ​estão​ ​corretas 
 
Questão​ ​5/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Cientista​ ​cognitivo,​ ​considerado​ ​co-fundador​ ​da​ ​área​ ​de​ ​IA,​ ​desenvolveu​ ​uma​ ​teoria​ ​da​ ​mente​ ​como​ ​uma 
sociedade​ ​de​ ​agentes,​ ​onde​ ​a​ ​inteligência​ ​surge​ ​como​ ​um​ ​produto​ ​da​ ​interação​ ​de​ ​partes​ ​não-inteligentes. 
Estamos​ ​falando​ ​de: 
Nota:​ ​20.0 
 A Marvin​ ​Minsky 
Você​ ​acertou! 
Marvin​ ​Minsky​ ​foi​ ​co-fundador​ ​do​ ​laboratório​ ​de​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​do​ ​MIT.​ ​Tem​ ​como​ ​principal 
contribuição​ ​a​ ​construção​ ​do​ ​primeiro​ ​computador​ ​baseado​ ​em​ ​redes​ ​neurais.​ ​Escreveu​ ​com​ ​Seymour 
Papert​ ​o​ ​livro​ ​“Perceptrons”,​ ​no​ ​qual​ ​descreveu​ ​a​ ​incapacidade​ ​do​ ​perceptron​ ​simples​ ​para​ ​resolver​ ​certos 
problemas,​ ​como​ ​o​ ​problema​ ​do​ ​XOR.​ ​Desenvolveu​ ​uma​ ​teoria​ ​da​ ​mente​ ​como​ ​uma​ ​sociedade​ ​de 
agentes,​ ​onde​ ​a​ ​inteligência​ ​surge​ ​como​ ​um​ ​produto​ ​da​ ​interação​ ​de​ ​partes​ ​não-inteligentes. 
 B Nathaniel​ ​Rochester 
 C Claude​ ​Shannon 
 D Norbert​​Wiener 
 E Albert​ ​Einstein 
 
 
Questão​ ​1/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Com​ ​relação​ ​ao​ ​mapa​ ​rodoviário​ ​definido​ ​a​ ​seguir,​ ​responda​ ​ao​ ​que​ ​é​ ​solicitado. 
 
 
 
Se​ ​considerarmos​ ​a​ ​origem​ ​do​ ​percurso​ ​a​ ​cidade​ ​de​ ​Maringá​ ​e​ ​o​ ​destino​ ​final​ ​a​ ​cidade​ ​de​ ​Curitiba,​ ​assinale​ ​“V” 
para​ ​verdadeiro​ ​ou​ ​“F”​ ​para​ ​falso​ ​nas​ ​afirmativas​ ​a​ ​seguir​ ​sobre​ ​a​ ​definição​ ​formal​ ​do​ ​problema: 
( )​ ​O​ ​estado​ ​inicial​ ​é​ ​descrito​ ​como​ ​​Origem(Maringá)​. 
( )​ ​Um​ ​par​ ​da​ ​função​ ​sucessor​ ​do​ ​estado​ ​de​ ​origem​ ​seria​ ​​<Destino(Guarapuava),​ ​Origem(Maringá)>​. 
( )​ ​A​ ​função​ ​custo​ ​para​ ​ir​ ​da​ ​origem​ ​para​ ​a​ ​cidade​ ​de​ ​Maringá​ ​até​ ​Foz​ ​do​ ​Iguaçu​ ​pode​ ​retornar​ ​o​ ​custo 
mínimo​ ​de​ ​426. 
( )​ ​O​ ​teste​ ​de​ ​objetivo​ ​compararia​ ​o​ ​estado​ ​atual​ ​ocupado​ ​pelo​ ​agente​ ​com​ ​​Origem(Curitiba)​. 
( )​ ​O​ ​custo​ ​de​ ​passo​ ​relativo​ ​ao​ ​par​ ​<Destino(Irati),​ ​Origem(Guarapuava)>​ ​é​ ​de​ ​154. 
Nota:​ ​20.0 
 A V-F-V-V-F 
Você​ ​acertou! 
Na​ ​descrição​ ​formal​ ​do​ ​problema,​ ​o​ ​estado​ ​inicial​ ​é​ ​descrito​ ​como​ ​Origem(Maringá).​ ​O​ ​par 
<Destino(Guarapuava),​ ​Origem(Maringá)>​ ​ ​não​ ​é​ ​gerado​ ​pela​ ​função​ ​sucessora,​ ​pois​ ​há​ ​pelo​ ​menos 
um​ ​nó​ ​entre​ ​eles.​ ​A​ ​função​ ​custo​ ​para​ ​ir​ ​da​ ​origem​ ​para​ ​a​ ​cidade​ ​de​ ​Maringá​ ​até​ ​Foz​ ​do​ ​Iguaçu 
retorna​ ​o​ ​custo​ ​mínimo​ ​de​ ​426.​ ​O​ ​teste​ ​de​ ​objetivo​ ​compararia​ ​o​ ​estado​ ​atual​ ​ocupado​ ​pelo​ ​agente 
com​ ​​Origem(Curitiba)​.​ ​E​ ​o​ ​custo​ ​de​ ​passo​ ​relativo​ ​ao​ ​par​ ​​<Destino(Irati),​ ​Origem(Guarapuava)>​​ ​é​ ​de 
104. 
 B V-F-V-F-V 
 C V-V-F-V-V 
 D F-V-V-V-F 
 E V-F-F-F-V 
 
Questão​ ​2/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Relacione​ ​os​ ​critérios​ ​com​ ​as​ ​proposições​ ​sobre​ ​os​ ​ambientes​ ​de​ ​tarefa​ ​a​ ​seguir​ ​e​ ​depois​ ​marque​ ​a​ ​alternativa 
correta: 
 
1. Completamente​ ​x​ ​Parcialmente​ ​observável 
2. Determinístico​ ​x​ ​Estocástico 
3. Episódico​ ​x​ ​Sequencial 
4. Estático​ ​x​ ​Dinâmico 
5. Discreto​ ​x​ ​Contínuo 
( )​ ​Se​ ​há​ ​dependência​ ​dos​ ​estados​ ​atuais​ ​com​ ​os​ ​estados​ ​anteriores​ ​ou​ ​não. 
( )​ ​Se​ ​o​ ​ambiente​ ​se​ ​modifica​ ​ou​ ​não​ ​enquanto​ ​o​ ​agente​ ​executa​ ​a​ ​tarefa 
( )​ ​Se​ ​o​ ​agente​ ​acessa​ ​de​ ​forma​ ​completa​ ​ou​ ​não​ ​os​ ​estados​ ​do​ ​ambiente​ ​a​ ​cada​ ​instante 
( )​ ​Se​ ​há​ ​uma​ ​mudança​ ​brusca​ ​ou​ ​suave​ ​na​ ​sequência​ ​de​ ​estados​ ​que​ ​o​ ​agente​ ​experimenta. 
( )​ ​Se​ ​o​ ​próximo​ ​estado​ ​é​ ​completamente​ ​conhecido​ ​pelo​ ​estado​ ​atual​ ​ou​ ​não​ ​por​ ​parte​ ​do​ ​agente. 
Nota:​ ​20.0 
 A 3-5-4-1-2 
 B 4-3-1-2-5 
 C 5-4-1-3-2 
 D 3-4-1-5-2 
Você​ ​acertou! 
Pelo​ ​critério​ ​​completamente​ ​x​ ​parcialmente​ ​observável​,​ ​se​ ​os​ ​sensores​ ​do​ ​agente​ ​acessam​ ​de​ ​forma 
completa​ ​aos​ ​estados​ ​do​ ​ambiente​ ​em​ ​cada​ ​instante,​ ​o​ ​ambiente​ ​é​ ​completamente​ ​observável.​ ​Se 
houver​ ​ruído,​ ​sensoriamento​ ​impreciso​ ​ou​ ​lacunas​ ​nos​ ​estados,​ ​é​ ​parcialmente​ ​observável;​ ​pelo 
critério​ ​​determinístico​ ​x​ ​estocástico​,​ ​se​ ​o​ ​próximo​ ​estado​ ​é​ ​completamente​ ​determinado​ ​pelo​ ​estado 
atual​ ​e​ ​pela​ ​ação​ ​executada​ ​pelo​ ​agente,​ ​o​ ​ambiente​ ​é​ ​dito​ ​determinístico,​ ​senão,​ ​é​ ​estocástico.​ ​Se​ ​o 
sistema​ ​é​ ​determinístico​ ​mas​ ​apresenta​ ​elementos​ ​estocásticos,​ ​o​ ​ambiente​ ​é​ ​dito​ ​estratégico;​ ​pelo 
critério​ ​​episódico​ ​x​ ​sequencial​,​ ​num​ ​ambiente​ ​de​ ​tarefa​ ​episódico​ ​o​ ​agente​ ​experimenta​ ​os​ ​eventos​ ​de 
maneira​ ​atômica,​ ​com​ ​os​ ​episódios​ ​começando​ ​com​ ​a​ ​percepção​ ​do​ ​agente​ ​e​ ​na​ ​execução​ ​de​ ​uma 
única​ ​ação.​ ​Num​ ​ambiente​ ​sequencial,​ ​há​ ​a​ ​dependência​ ​dos​ ​estados​ ​atuais​ ​com​ ​os​ ​estados 
anteriores;​ ​pelo​ ​critério​ ​​estático​ ​x​ ​dinâmico​,​ ​caso​ ​o​ ​ambiente​ ​se​ ​altere​ ​enquanto​ ​o​ ​agente​ ​está 
executando​ ​a​ ​tarefa,​ ​ele​ ​é​ ​dinâmico.​ ​Se​ ​o​ ​ambiente​ ​não​ ​se​ ​modifica​ ​ao​ ​longo​ ​da​ ​execução,​ ​é​ ​estático 
(Há​ ​situações​ ​em​ ​que​ ​os​ ​ambientes​ ​podem​ ​ser​ ​caracterizados​ ​como​ ​semidinâmicos);​ ​e​ ​o​ ​​critério 
discreto​ ​x​ ​contínuo​refere-se​ ​ao​ ​modo​ ​como​ ​o​ ​tempo​ ​é​ ​considerado,​ ​e​ ​também​ ​ao​ ​estado​ ​do​ ​ambiente 
e​ ​das​ ​percepções​ ​e​ ​ações.​ ​Uma​ ​sequência​ ​de​ ​estados​ ​discretos​ ​muda​ ​de​ ​forma​ ​brusca​ ​de​ ​um​ ​estado 
para​ ​outro.​ ​Uma​ ​sequência​ ​de​ ​estados​ ​contínua​ ​muda​ ​de​ ​forma​ ​suave. 
 E 1-2-3-4-5 
 
Questão​ ​3/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Relacione​ ​as​ ​estruturas​ ​de​ ​agentes​ ​com​ ​as​ ​afirmações​ ​e​ ​depois​ ​marque​ ​a​ ​alternativa​ ​correta: 
 
1. Agentes​ ​reativos​ ​simples 
2. Agentes​ ​reativos​ ​baseados​ ​em​ ​modelos 
3. Agentes​ ​baseados​ ​em​ ​objetivos 
4. Agentes​ ​baseados​ ​em​ ​utilidade 
5. Agentes​ ​com​ ​aprendizagem 
 
(​ ​​ ​)​ ​agentes​ ​que​ ​tem​ ​o​ ​conhecimento​ ​de​ ​como​ ​o​ ​mundo​ ​funciona 
(​ ​​ ​)​ ​dotados​ ​de​ ​mecanismos​ ​que​ ​possibilitam​ ​aprender​ ​na​ ​experiência​ ​com​ ​o​ ​ambiente. 
(​ ​​ ​)​ ​usam​ ​uma​ ​função​ ​que​ ​permite​ ​quantificar​ ​o​ ​mapeamento​ ​de​ ​um​ ​estado​ ​ou​ ​uma​ ​sequência​ ​de​ ​estados​ ​em​ ​um 
número​ ​que​ ​descreve​ ​o​ ​grau​ ​de​ ​“felicidade”​ ​alcançado. 
(​ ​​ ​)​ ​selecionam​ ​as​ ​ações​ ​a​ ​serem​ ​executadas​ ​com​ ​base​ ​na​ ​percepção​ ​atual,​ ​desconsiderando​ ​o​ ​histórico​ ​de 
percepções. 
(​ ​​ ​)​ ​além​ ​de​ ​saberem​ ​uma​ ​descrição​ ​do​ ​estado​ ​atual,​ ​é​ ​necessário​ ​ainda​ ​alguma​ ​informação​ ​que​ ​se​ ​relacione​ ​a 
situações​ ​ou​ ​cenários​ ​desejáveis. 
Nota:​ ​20.0 
 A 3-5-4-1-2 
 B 2-5-4-1-3 
Você​ ​acertou! 
Os​ ​agentes​ ​reativos​ ​simples​ ​selecionam​ ​as​ ​ações​ ​a​ ​serem​ ​executadas​ ​com​ ​base​ ​na​ ​percepção​ ​atual, 
desconsiderando​ ​o​ ​histórico​ ​de​ ​percepções.;​ ​os​ ​agentes​ ​reativos​ ​baseados​ ​em​ ​modelos​ ​são​ ​agentes 
que​ ​tem​ ​o​ ​conhecimento​ ​de​ ​como​ ​o​ ​mundo​ ​funciona;​ ​os​ ​agentes​ ​baseados​ ​em​ ​objetivos,​ ​além​ ​de 
saberem​ ​uma​ ​descrição​ ​do​ ​estado​ ​atual,​ ​possuem​ ​alguma​ ​informação​ ​que​ ​se​ ​relacione​ ​a​ ​situações​ ​ou 
cenários​ ​desejáveis;​ ​os​ ​agentes​ ​baseados​ ​em​ ​utilidade​ ​usam​ ​uma​ ​função​ ​de​ ​utilidade​ ​que​ ​permite 
quantificar​ ​o​ ​mapeamento​ ​de​ ​um​ ​estado​ ​ou​ ​uma​ ​sequência​ ​de​ ​estados​ ​em​ ​um​ ​número​ ​que​ ​descreve​ ​o 
grau​ ​de​ ​“felicidade”​ ​alcançado;​ ​e​ ​os​ ​agentes​ ​com​ ​aprendizagem​ ​são​ ​dotados​ ​de​ ​mecanismos​ ​que 
possibilitam​ ​aprender​ ​na​ ​experiência​ ​com​ ​o​ ​ambiente. 
 C 3-4-1-2-5 
 D 5-4-1-3-2 
 E 1-2-3-4-5 
 
Questão​ ​4/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
No​ ​caso​ ​de​ ​um​ ​agente​ ​com​ ​aprendizagem,​ ​assinale​ ​o​ ​elemento​ ​que​ ​é​ ​responsável​ ​para​ ​sugestão​ ​de​ ​novas​ ​regras 
e​ ​ações​ ​que​ ​podem​ ​levar​ ​a​ ​novas​ ​experiências: 
Nota:​ ​20.0 
 A Gerador​ ​de​ ​problemas 
Você​ ​acertou! 
O​ ​gerador​ ​de​ ​problemas​ ​executa​ ​o​ ​papel​ ​de​ ​explorar​ ​alternativas​ ​dentro​ ​do​ ​escopo​ ​que​ ​foi​ ​projetado​ ​o 
agente​ ​para​ ​permitir​ ​novas​ ​experiências​ ​por​ ​parte​ ​dele. 
 B Elemento​ ​de​ ​desempenho 
 C Elemento​ ​de​ ​aprendizado 
 D Crítico 
 
Questão​ ​5/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Assinale​ ​com​ ​“V”​ ​ou​ ​“F”​ ​as​ ​alternativas​ ​a​ ​seguir​ ​e​ ​depois​ ​marque​ ​a​ ​alternativa​ ​correta: 
( )​ ​Nem​ ​sempre​ ​o​ ​método​ ​da​ ​“força​ ​bruta”​ ​para​ ​calcular​ ​todas​ ​as​ ​rotas​ ​no​ ​problema​ ​de​ ​roteirização​ ​pode​ ​ser 
uma​ ​alternativa​ ​de​ ​abordagem. 
( )​ ​Problemas​​do​ ​mundo​ ​real​ ​são​ ​aqueles​ ​problemas​ ​abstraídos​ ​do​ ​mundo​ ​real​ ​que​ ​tendem​ ​a​ ​ter​ ​uma 
descrição​ ​exata​ ​e​ ​concisa. 
( )​ ​Uma​ ​solução​ ​ótima​ ​é​ ​aquela​ ​que​ ​apresenta​ ​o​ ​menor​ ​custo​ ​dentre​ ​todas​ ​as​ ​soluções​ ​possíveis. 
( )​ ​Uma​ ​função​ ​sucessor​ ​pode​ ​gerar​ ​árvores​ ​de​ ​busca​ ​a​ ​partir​ ​do​ ​estado​ ​inicial​ ​de​ ​um​ ​certo​ ​problema. 
( )​ ​​ ​Enquanto​ ​que​ ​o​ ​puzzle​ ​de​ ​24​ ​peças​ ​(5x5)​ ​pode​ ​ser​ ​resolvido​ ​com​ ​facilidade,​ ​o​ ​de​ ​8​ ​peças​ ​(3x3)​ ​ainda​ ​é 
bastante​ ​difícil​ ​de​ ​resolver​ ​de​ ​forma​ ​ótima. 
Nota:​ ​20.0 
 A V-F-V-F-F 
 B V-F-F-V-F 
 C F-F-V-V-F 
 D V-V-V-F-F 
 E V-F-V-V-F 
Você​ ​acertou! 
Nem​ ​sempre​ ​o​ ​método​ ​da​ ​“força​ ​bruta”​ ​para​ ​calcular​ ​todas​ ​as​ ​rotas​ ​no​ ​problema​ ​de​ ​roteirização​ ​pode 
ser​ ​uma​ ​alternativa​ ​de​ ​abordagem.​ ​Miniproblemas​ ​são​ ​aqueles​ ​problemas​ ​abstraídos​ ​do​ ​mundo​ ​real 
que​ ​tendem​ ​a​ ​ter​ ​uma​ ​descrição​ ​exata​ ​e​ ​concisa.​ ​Uma​ ​solução​ ​ótima​ ​é​ ​aquela​ ​que​ ​apresenta​ ​o​ ​menor 
custo​ ​dentre​ ​todas​ ​as​ ​soluções​ ​possíveis.​ ​Uma​ ​função​ ​sucessor​ ​pode​ ​gerar​ ​árvores​ ​de​ ​busca​ ​a​ ​partir 
do​ ​estado​ ​inicial​ ​de​ ​um​ ​problema.​ ​Enquanto​ ​que​ ​o​ ​puzzle​ ​de​ ​8​ ​peças​ ​(3x3)​ ​pode​ ​ser​ ​resolvido​ ​com 
facilidade,​ ​o​ ​de​ ​24​ ​peças​ ​(5x5)​ ​ainda​ ​é​ ​bastante​ ​difícil​ ​de​ ​resolver​ ​de​ ​forma​ ​ótima. 
 
 
Questão​ ​1/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Considerando​ ​uma​ ​busca​ ​em​ ​extensão​ ​para​ ​​ ​um​ ​problema​ ​que​ ​tenha​ ​expansão​ ​b=6​ ​nós​ ​com​ ​a​ ​solução​ ​no​ ​nível 
d=4,​ ​podemos​ ​afirmar​ ​que​ ​o​ ​número​ ​de​ ​nós​ ​gerados​ ​será​ ​de: 
Nota:​ ​20.0 
 A 9325 
Você​ ​acertou! 
Para​ ​a​ ​busca​ ​em​ ​extensão,​ ​devemos​ ​calcular​ ​o​ ​número​ ​de​ ​nós​ ​expandidos​ ​com​ ​​N​ ​=​ ​1​ ​+​ ​b​ ​+​ ​b2​ ​+​ ​b3​ ​+ 
b4​ ​+​ ​...​ ​+​ ​bd​ ​+​ ​(bd+1-b)​.​ ​Substituindo,​ ​temos​ ​​N​ ​=​ ​1​ ​+​ ​6​ ​+​ ​62​ ​+​ ​63​ ​+​ ​64​ ​+​ ​(64+1-6)​ ​.​ ​​Resolvendo​ ​as 
potências,​ ​temos​​ ​N​ ​=​ ​1​ ​+​ ​6​ ​+​ ​36​ ​+​ ​216​ ​+​ ​1296​ ​+​ ​7776​ ​–​ ​6​ ​=​ ​9325​​ ​nós. 
 B 9331 
 C 1561 
 D 1555 
 E 8766 
 
Questão​ ​2/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Considere​ ​o​ ​sistema​ ​especialista​ ​descrito​ ​abaixo​ ​para​ ​o​ ​comportamento​ ​de​ ​um​ ​robô,​ ​com​ ​um​ ​sensor​ ​de​ ​distância 
equipado​ ​na​ ​frente​ ​e​ ​movido​ ​com​ ​rodas,​ ​monitorando​ ​o​ ​nível​ ​de​ ​tensão​ ​da​ ​bateria​ ​e​ ​o​ ​movimento​ ​(se​ ​está 
movendo-se​ ​à​ ​frente​ ​ou​ ​está​ ​parado).​ ​Uma​ ​variável​ ​guarda​ ​a​ ​velocidade​ ​do​ ​robô,​ ​que​ ​pode​ ​ser​ ​5​ ​cm/s​ ​ou​ ​10​ ​cm/s. 
O​ ​robô​ ​pode​ ​se​ ​movimentar​ ​em​ ​um​ ​ambiente​ ​retangular​ ​com​ ​paredes.​ ​Este​ ​sistema​ ​é​ ​composto​ ​das​ ​seguintes 
regras: 
 
​ ​I.​ ​​ ​SE​ ​distância​ ​<​ ​10cm​ ​E​ ​estado​ ​=​ ​movendo​ ​à​ ​frente​ ​ENTÃO​ ​pare​ ​o​ ​movimento 
II.​ ​​ ​SE​ ​distância​ ​<​ ​10cm​ ​E​ ​estado​ ​=​ ​parado​ ​ENTÃO​ ​dê​ ​gire​ ​aleatoriamente 
III.​ ​SE​ ​distância​ ​>=​ ​10cm​ ​E​ ​estado​ ​=​ ​parado​ ​ENTÃO​ ​mova-se​ ​para​ ​frente 
IV.​ ​​ ​SE​ ​nível​ ​da​ ​bateria​ ​<​ ​2​ ​Volts​ ​ENTÃO​ ​velocidade​ ​=​ ​5​ ​cm/s 
V.​ ​​ ​​ ​SE​ ​nível​ ​da​ ​bateria​ ​>=​ ​2​ ​Volts​ ​ENTÃO​ ​velocidade​ ​=​ ​10​ ​cm/s 
 
​ ​Supondo​ ​que​ ​o​ ​monitoramento​ ​dos​ ​sensores​ ​alimente​ ​os​ ​seguintes​ ​fatos​ ​ao​ ​sistema​ ​especialista: 
Distância​ ​=​ ​12cm. 
Estado​ ​parado. 
Nível​ ​da​ ​bateria​ ​=​ ​2,5​ ​Volts. 
Velocidade​ ​=​ ​10​ ​cm/s. 
Assinale​ ​a​ ​alternativa​ ​que​ ​contém​ ​quais​ ​as​ ​regras​ ​que​ ​serão​ ​executadas: 
Nota:​ ​20.0 
 A I,​ ​II​ ​e​ ​III 
 B II​ ​e​ ​IV 
 C III​ ​e​ ​IV 
 D III​ ​e​ ​V 
Você​ ​acertou! 
Como​ ​a​ ​distância​ ​é​ ​maior​ ​do​ ​que​ ​10​ ​cm​ ​e​ ​o​ ​estado​ ​é​ ​parado,​ ​a​ ​regra​ ​III​ ​será​ ​executada,​ ​com​ ​o​ ​robô 
fazendo​ ​agora​ ​o​ ​movimento​ ​à​ ​frente​ ​com​ ​a​ ​velocidade​ ​de​ ​10​ ​cm/s.​ ​Como​ ​o​ ​nível​ ​da​ ​bateria​ ​está​ ​em 
2.5​ ​Volts,​ ​a​ ​regra​ ​V​ ​será​ ​executada,​ ​mantendo​ ​a​ ​variável​ ​de​ ​velocidade​ ​em​ ​10​ ​cm/s. 
 E I​ ​e​ ​V 
 
Questão​ ​3/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Os​ ​sistemas​ ​especialistas​ ​podem​ ​ser​ ​classificados​ ​quanto​ ​às​ ​definições​ ​da​ ​IA​ ​no​ ​quadrante​ ​“agir​ ​como​ ​humanos”. 
Consiste​ ​assim​ ​numa​ ​ferramenta​ ​que​ ​possui​ ​a​ ​capacidade​ ​de​ ​entender​ ​o​ ​conhecimento​ ​sobre​ ​um​ ​problema 
específico​ ​e​ ​usar​ ​este​ ​conhecimento​ ​de​ ​maneira​ ​inteligente​ ​para​ ​sugerir​ ​alternativas​ ​de​ ​ação.​ ​Podemos​ ​enumerar 
assim​ ​os​ ​componentes​ ​de​ ​um​ ​SE: 
Nota:​ ​20.0 
 A Base​ ​de​ ​conhecimento,​ ​quadro​ ​negro​ ​e​ ​neurônios. 
 B Base​ ​de​ ​conhecimento,​ ​mecanismo​ ​de​ ​inferência​ ​e​ ​o​ ​domínio. 
 C Base​ ​de​ ​conhecimento,​ ​quadro​ ​negro​ ​e​ ​mecanismo​ ​de​ ​inferência. 
Você​ ​acertou! 
Os​ ​componentes​ ​de​ ​um​ ​SE​ ​são​ ​a​ ​base​ ​de​ ​conhecimento​ ​(que​ ​contém​ ​os​ ​fatos​ ​e​ ​as​ ​regras),​ ​o​ ​quadro 
negro​ ​(onde​ ​são​ ​feitas​ ​as​ ​consultas​ ​à​ ​base​ ​de​ ​conhecimento)​ ​e​ ​o​ ​mecanismo​ ​de​ ​inferência​ ​(modo​ ​pelo 
qual​ ​o​ ​sistema​ ​especialista​ ​“raciocina”​ ​sobre​ ​o​ ​problema). 
 D Base​ ​de​ ​conhecimento,​ ​mecanismo​ ​de​ ​inferência​ ​e​ ​antecedentes. 
 E Base​ ​de​ ​conhecimento,​ ​antecedentes​ ​e​ ​mecanismo​ ​de​ ​inferência. 
 
Questão​ ​4/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Assinale​ ​com​ ​“V”​ ​ou​ ​“F”​ ​as​ ​alternativas​ ​a​ ​seguir​ ​e​ ​depois​ ​marque​ ​a​ ​alternativa​ ​correta: 
( )​ ​Nem​ ​sempre​ ​o​ ​método​ ​da​ ​“força​ ​bruta”​ ​para​ ​calcular​ ​todas​ ​as​ ​rotas​ ​no​ ​problema​ ​de​ ​roteirização​ ​pode​ ​ser 
uma​ ​alternativa​ ​de​ ​abordagem. 
( )​ ​Problemas​ ​do​ ​mundo​ ​real​ ​são​ ​aqueles​ ​problemas​ ​abstraídos​ ​do​ ​mundo​ ​real​ ​que​ ​tendem​ ​a​ ​ter​ ​uma 
descrição​ ​exata​ ​e​ ​concisa. 
( )​ ​Uma​ ​solução​ ​ótima​ ​é​ ​aquela​ ​que​ ​apresenta​ ​o​ ​menor​ ​custo​ ​dentre​ ​todas​ ​as​ ​soluções​ ​possíveis. 
( )​ ​Uma​ ​função​ ​sucessor​ ​pode​ ​gerar​ ​árvores​ ​de​ ​busca​ ​a​ ​partir​ ​do​ ​estado​ ​inicial​ ​de​ ​um​ ​certo​ ​problema. 
( )​ ​​ ​Enquanto​ ​que​ ​o​ ​puzzle​ ​de​ ​24​ ​peças​ ​(5x5)​ ​pode​ ​ser​ ​resolvido​ ​com​ ​facilidade,​ ​o​ ​de​ ​8​ ​peças​ ​(3x3)​ ​ainda​ ​é 
bastante​ ​difícil​ ​de​ ​resolver​ ​de​ ​forma​ ​ótima. 
Nota:​ ​20.0 
 A V-F-V-F-F 
 B V-F-F-V-F 
 C F-F-V-V-F 
 D V-V-V-F-F 
 E V-F-V-V-F 
Você​ ​acertou! 
Nem​ ​sempre​ ​o​ ​método​ ​da​ ​“força​ ​bruta”​ ​para​ ​calcular​ ​todas​ ​as​ ​rotas​ ​no​ ​problema​ ​de​ ​roteirização​ ​pode 
ser​ ​uma​ ​alternativa​ ​de​ ​abordagem.​ ​Miniproblemas​ ​são​ ​aqueles​ ​problemas​ ​abstraídos​ ​do​ ​mundo​ ​real 
que​ ​tendem​ ​a​ ​ter​ ​uma​ ​descrição​ ​exata​ ​e​ ​concisa.​ ​Uma​ ​solução​ ​ótima​ ​é​ ​aquela​ ​que​ ​apresenta​ ​o​ ​menor 
custo​ ​dentre​ ​todas​ ​as​ ​soluções​ ​possíveis.​ ​Uma​ ​função​ ​sucessor​ ​pode​ ​gerar​ ​árvores​ ​de​ ​busca​ ​a​ ​partir 
do​ ​estado​ ​inicial​ ​de​ ​um​ ​problema.​ ​Enquanto​ ​que​ ​o​ ​puzzle​ ​de​ ​8​ ​peças​ ​(3x3)​ ​pode​ ​ser​ ​resolvido​ ​com 
facilidade,​ ​o​ ​de​ ​24​ ​peças​ ​(5x5)​ ​ainda​ ​é​ ​bastante​ ​difícil​ ​de​ ​resolver​ ​de​ ​forma​ ​ótima. 
 
Questão​ ​5/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Relacione​ ​as​ ​afirmações​ ​com​ ​as​ ​estratégias​ ​de​ ​busca​ ​a​ ​seguir​ ​e​ ​depois​ ​marque​ ​a​ ​alternativa​ ​com​ ​a​ ​sequência 
correta: 
I.​ ​Busca​ ​em​ ​amplitude 
II.​ ​Busca​ ​de​ ​custo​ ​uniforme 
III.​ ​Busca​ ​em​ ​profundidade 
IV.​ ​Busca​ ​em​ ​profundidade​ ​limitada 
V.​ ​Busca​ ​em​ ​aprofundamento​ ​iterativo 
( )​ ​Caso​ ​se​ ​tenha​ ​algum​ ​conhecimento​ ​sobre​ ​o​ ​problema,​ ​pode-se​ ​restringir​ ​a​ ​busca​ ​a​ ​um​ ​nível​ ​limite​​de 
expansão​ ​dos​ ​nós. 
( )​ ​Combina​ ​os​ ​benefícios​ ​da​ ​busca​ ​em​ ​profundidade​ ​e​ ​da​ ​busca​ ​em​ ​extensão. 
( )​ ​O​ ​nó​ ​raiz​ ​é​ ​expandido,​ ​depois​ ​os​ ​nós​ ​sucessores​ ​do​ ​nó​ ​raiz,​ ​depois​ ​os​ ​sucessores​ ​dos​ ​sucessores​ ​e 
assim​ ​por​ ​diante. 
( )​ ​Variante​ ​da​ ​busca​ ​em​ ​amplitude​ ​por​ ​considerar​ ​a​ ​expansão​ ​do​ ​nó​ ​que​ ​possui​ ​o​ ​custo​ ​mais​ ​baixo. 
( )​ ​Pode​ ​ser​ ​implementada​ ​por​ ​um​ ​algoritmo​ ​de​ ​busca​ ​em​ ​árvore​ ​com​ ​uma​ ​estrutura​ ​de​ ​pilha. 
Nota:​ ​20.0 
 A III-IV-V-II-I 
 B V-IV-I-III-II 
 C IV-V-I-II-III 
Você​ ​acertou! 
No​ ​caso​ ​da​ ​busca​ ​em​ ​profundidade​ ​limitada,​ ​caso​ ​se​ ​tenha​ ​algum​ ​conhecimento​ ​sobre​ ​o​ ​problema, 
pode-se​ ​restringir​ ​a​ ​busca​ ​a​ ​um​ ​nível​ ​limite​ ​de​ ​expansão​ ​dos​ ​nós.​ ​O​ ​aprofundamento​ ​iterativo​ ​combina 
os​ ​benefícios​ ​da​ ​busca​ ​em​ ​profundidade​ ​e​ ​da​ ​busca​ ​em​ ​extensão.​ ​Na​ ​busca​ ​em​ ​amplitude,​ ​o​ ​nó​ ​raiz​ ​é 
expandido,​ ​depois​ ​os​ ​nós​ ​sucessores​ ​do​ ​nó​ ​raiz,​ ​depois​ ​os​ ​sucessores​ ​dos​ ​sucessores​ ​e​ ​assim​ ​por 
diante.​ ​A​ ​busca​ ​de​ ​custo​ ​uniforme​ ​é​ ​uma​ ​variante​ ​da​ ​busca​ ​em​ ​amplitude​ ​por​ ​considerar​ ​a​ ​expansão 
do​ ​nó​ ​que​ ​possui​ ​o​ ​custo​ ​mais​ ​baixo.​ ​A​ ​busca​ ​em​ ​profundidade​ ​pode​ ​ser​ ​implementada​ ​por​ ​um 
algoritmo​ ​de​ ​busca​ ​em​ ​árvore​ ​com​ ​uma​ ​estrutura​ ​de​ ​pilha. 
 D IV-V-III-II-I 
 E I-II-III-V-IV 
 
 
Questão​ ​1/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Podemos​ ​conceituar​ ​uma​ ​rede​ ​neural​ ​artificial​ ​como​ ​um​ ​processador​ ​maciçamente​ ​e​ ​paralelamente​ ​distribuído 
constituído​ ​de​ ​unidades​ ​de​ ​processamento​ ​simples,​ ​que​ ​têm​ ​a​ ​propensão​ ​natural​ ​para​ ​armazenar​ ​conhecimento 
experimental​ ​e​ ​torná-lo​ ​disponível​ ​para​ ​o​ ​uso.​ ​São​ ​propriedades​ ​de​ ​uma​ ​rede​ ​neural​ ​artificial: 
Nota:​ ​20.0 
 A Não-linearidade,​ ​mapeamento​ ​entrada-saída,​ ​seleção,​ ​mutação​ ​e​ ​resposta​ ​a​ ​evidências 
 B Não-linearidade,​ ​mapeamento​ ​entrada-saída,​ ​mecanismo​ ​de​ ​inferência​ ​e​ ​adaptabilidade 
 C Não-linearidade,​ ​mapeamento​ ​entrada-saída,​ ​adaptabilidade​ ​e​ ​resposta​ ​a​ ​evidências 
Você​ ​acertou! 
Pela​ ​​não-linearidade​,​ ​os​ ​neurônios​ ​podem​ ​ser​ ​lineares​ ​ou​ ​não-lineares,​ ​deste​ ​forma​ ​permitindo 
aproximações​ ​robustas​ ​de​ ​funções​ ​de​ ​mapeamento​ ​que​ ​tenham​ ​característica​ ​não-linear.​ ​Pelo 
mapeamento​ ​entrada-saída​,​ ​a​ ​rede​ ​aprende​ ​a​ ​partir​ ​de​ ​exemplos,​ ​estabelecendo​ ​mapeamento​ ​entre 
os​ ​padrões​ ​apresentados​ ​na​ ​entrada​ ​com​ ​as​ ​saídas​ ​dadas​ ​pelos​ ​exemplos.​ ​Pela​ ​​adaptabilidade​,​ ​as 
redes​ ​neurais​ ​podem​ ​ser​ ​treinadas​ ​e​ ​armazenar​ ​o​ ​conhecimento​ ​nos​ ​pesos​ ​sinápticos,​ ​podendo 
adaptar-se​ ​caso​ ​o​ ​conjunto​ ​de​ ​amostras​ ​utilizado​ ​para​ ​o​ ​treinamento​ ​se​ ​modifique​ ​ao​ ​longo​ ​do​ ​tempo. 
E​ ​pela​ ​​resposta​ ​a​ ​evidências​​ ​uma​ ​rede​ ​neural​ ​pode​ ​perfazer​ ​uma​ ​tarefa​ ​de​ ​seleção​ ​de​ ​um​ ​padrão, 
mas​ ​também​ ​informar​ ​sobre​ ​o​ ​grau​ ​de​ ​confiança​ ​ou​ ​crença​ ​referente​ ​ao​ ​padrão​ ​escolhido. 
 D Seleção,​ ​mutação,​ ​crossover,​ ​população​ ​e​ ​fitness 
 
Questão​ ​2/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Suponha​ ​o​ ​sistema​ ​abaixo​ ​em​ ​PROLOG​ ​para​ ​a​ ​descoberta​ ​de​ ​conhecimento​ ​sobre​ ​árvore​ ​genealógica.​ ​Existe​ ​a 
cláusula​ ​“progenitor”​ ​indicando​ ​que​ ​o​ ​indivíduo​ ​no​ ​primeiro​ ​argumento​ ​é​ ​progenitor​ ​do​ ​indivíduo​ ​no​ ​segundo 
argumento.​ ​Duas​ ​regras​ ​são​ ​criadas​ ​para​ ​inferir​ ​“irmão”​ ​e​ ​“primo”,​ ​a​ ​partir​ ​de​ ​“progenitor”. 
 
progenitor(José,​ ​Luiz). 
progenitor(José,​ ​Carlos). 
progenitor(Carlos,​ ​Maria). 
progenitor(Luiz,Sandro). 
irmão(X,Y)​ ​:-​ ​progenitor(Z,X),progenitor(Z,Y). 
primo(X,Y)​ ​:-​ ​progenitor(Z,X),progenitor(W,Y),​ ​irmão(Z,W). 
 
Após​ ​a​ ​execução​ ​deste​ ​programa​ ​no​ ​PROLOG,​ ​assinale​ ​as​ ​consultas​ ​a​ ​seguir​ ​com​ ​“V”​ ​para​ ​verdadeira​ ​ou​ ​“F”​ ​para 
falsa: 
( )​ ​irmão(Maria,Sandro). 
( )​ ​primo(Maria,​ ​Sandro). 
( )​ ​progenitor(José,​ ​Y),​ ​com​ ​Y​ ​=​ ​Luiz,​ ​Y​ ​=​ ​Carlos. 
( )​ ​primo(Carlos,​ ​Luiz). 
( )​ ​progenitor(Maria,Y). 
 
Nota:​ ​20.0 
 A V-V-V-F-F 
 B F-V-V-F-F 
Você​ ​acertou! 
A​ ​consulta​ ​irmão(Maria,Sandro)​ ​não​ ​encontra​ ​um​ ​progenitor​ ​comum​ ​para​ ​instanciar​ ​na​ ​base.​ ​A 
consulta​ ​primo​ ​(Maria,Sandro)retorna​ ​verdadeira,​ ​pois​ ​as​ ​regras​ ​“irmão”​ ​e​ ​“primo”​ ​retornam 
verdadeiras,​ ​havendo​ ​fatos​ ​para​ ​“Maria”​ ​e​ ​“Sandro”​ ​com​ ​progenitores.​ ​Quando​ ​“progenitor(José,​ ​Y)”​ ​é 
executada,​ ​o​ ​PROLOG​ ​faz​ ​o​ ​backtracking​ ​​ ​encontrando​ ​para​ ​a​ ​variável​ ​Y​ ​os​ ​valores​ ​“Luiz”​ ​e​ ​“Carlos”. 
A​ ​consulta​ ​“primo(Carlos,​ ​Luiz)”​ ​retorna​ ​falsa,​ ​pois​ ​não​ ​consegue​ ​encontrar​ ​na​ ​base​ ​as​ ​cláusulas​ ​para 
os​ ​argumentos​ ​“Carlos”​ ​e​ ​“Luiz”.​ ​E​ ​por​ ​fim,​ ​“progenitor(Maria,Y)”​ ​não​ ​encontra​ ​cláusulas​ ​neste​ ​padrão 
dentro​ ​da​ ​base​ ​de​ ​conhecimento,​ ​retornando​ ​falsa. 
 C F-V-V-V-F 
 D F-V-V-F-V 
 E F-F-F-V-V 
 
Questão​ ​3/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Um​ ​perceptron​ ​simples,​ ​com​ ​duas​ ​entradas​ ​e​ ​uma​ ​saída​ ​para​ ​classificar​ ​“+1”​ ​ou​ ​“-1”,​ ​sem​ ​camada​ ​oculta,​ ​possui​ ​os 
valores​ ​de​ ​pesos​ ​e​ ​a​ ​tabela​ ​com​ ​as​ ​4​ ​(quatro)​ ​amostras​ ​descritos​ ​a​ ​seguir.​ ​Com​ ​base​ ​no​ ​preenchimento​ ​da​ ​tabela 
de​ ​amostras​ ​de​ ​acordo​ ​com​ ​as​ ​fórmulas​ ​o​ ​perceptron​ ​simples,​ ​marque​ ​as​ ​afirmações​ ​com​ ​“V”​ ​ou​ ​“F”​ ​e​ ​depois 
assinale​ ​a​ ​alternativa​ ​correta. 
 
w1 w2 w0 
0.45 0.10 -1 
 
Amostra x1 x2 d f o e e2 
1 8 3 1 
2 1 3 -1 
3 4 2 -1 
4 1 1 1 
 
 
( )​ ​O​ ​perceptron​ ​classifica​ ​erroneamente​ ​as​ ​amostras​ ​“2”​ ​e​ ​“3”. 
( )​ ​O​ ​perceptron​ ​tem​ ​o​ ​somatório​ ​do​ ​erro​ ​quadrático​ ​igual​ ​a​ ​8. 
( )​ ​As​ ​amostras​ ​“1”​ ​e​ ​“2”​ ​são​ ​classificadas​ ​corretamente. 
( )​ ​Para​ ​a​ ​amostra​ ​2,​ ​d=2,9. 
( )​ ​Para​ ​a​ ​amostra​ ​“3”,​ ​d=1. 
Nota:​ ​20.0 
 A V-V-V-F-F 
 B F-F-F-V-V 
 C F-V-V-F-V 
Você​ ​acertou! 
O​ ​perceptron​ ​classifica​ ​erroneamente​ ​as​ ​amostras​ ​“3”​ ​e​ ​“4”.​ ​O​ ​somatório​ ​do​ ​erro​ ​quadrático​ ​igual​ ​a 
0+0+4+4=8.​ ​As​ ​amostras​ ​“1”​ ​e​ ​“2”​ ​são​ ​classificadas​ ​corretamente​ ​(1​ ​e​ ​-1).​ ​Para​ ​a​ ​amostra​ ​2,​ ​d=-0,25. 
E​ ​para​ ​a​ ​amostra​ ​“3”,​ ​d=1. 
 D V-V-F-F-V 
 E V-V-V-F-V 
 
Questão​ ​4/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Assinale​ ​as​ ​afirmações​ ​a​ ​seguir​ ​com​ ​“V”​ ​para​ ​verdadeiro​ ​ou​ ​“F”​ ​para​ ​falso​ ​e​ ​depois​ ​marque​ ​a​ ​alternativa​ ​correta: 
( )​ ​Num​ ​sistema​ ​PROLOG,​ ​o​ ​componente​ ​de​ ​controle​ ​estabelece​ ​como​ ​a​ ​solução​ ​pode​ ​ser​ ​obtida. 
( )​ ​Num​ ​sistema​ ​PROLOG,​ ​o​ ​componente​ ​lógico​ ​estabelece​ ​como​ ​a​ ​solução​ ​pode​ ​ser​ ​obtida. 
( )​ ​Uma​ ​cláusula​ ​pode​ ​ser​ ​um​ ​fato,​ ​regra​ ​ou​ ​consulta. 
( )​ ​“filho(X,Y)​ ​:-​ ​pai(Y,X).​ ​“​ ​é​ ​um​ ​fato. 
( )​ ​A​ ​programação​ ​procedural​ ​é​ ​o​ ​paradigma​ ​fundamental​ ​da​ ​programação​ ​em​ ​lógica. 
Nota:​ ​20.0 
 A F-V-V-F-F 
 B V-F-V-F-V 
 C V-F-V-V-F 
 D V-F-V-F-F 
Você​ ​acertou! 
Num​ ​sistema​ ​PROLOG,​ ​o​ ​componente​ ​de​ ​controle​ ​estabelece​ ​como​ ​a​ ​solução​ ​pode​ ​ser​ ​obtida.​ ​Num 
sistema​ ​PROLOG,​ ​o​ ​componente​ ​lógico​ ​corresponde​ ​à​ ​definição​ ​do​ ​que​ ​deve​ ​ser​ ​solucionado.​ ​​ ​Uma 
cláusula​ ​pode​ ​ser​ ​um​ ​fato,​ ​regra​ ​ou​ ​consulta.A​ ​cláusula​ ​“filho(X,Y)​ ​:-​ ​pai(Y,X).​ ​“​ ​é​ ​uma​ ​regra.A 
programação​ ​declarativa​ ​é​ ​o​ ​paradigma​​fundamental​ ​da​ ​programação​ ​em​ ​lógica. 
 E V-V-V-V-F 
 
Questão​ ​5/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Assinale​ ​as​ ​afirmações​ ​abaixo​ ​com​ ​“V”​ ​para​ ​verdadeiro​ ​ou​ ​“F”​ ​para​ ​falso​ ​e​ ​depois​ ​marque​ ​a​ ​alternativa​ ​correta: 
 
( )​ ​Sistema​ ​Especialista​ ​consiste​ ​numa​ ​técnica​ ​da​ ​IA​ ​desenvolvida​ ​para​ ​resolver​ ​problemas​ ​em​ ​um 
determinado​ ​domínio,​ ​cujo​ ​conhecimento​ ​utilizado​ ​é​ ​obtido​ ​de​ ​pessoas​ ​que​ ​são​ ​especialistas​ ​naquele​ ​domínio 
( )​ ​DENDRAL​ ​foi​ ​um​ ​sistema​ ​desenvolvido​ ​em​ ​1965​ ​contendo​ ​redes​ ​neurais​ ​artificiais​ ​para​ ​resolver 
problemas​ ​relacionados​ ​à​ ​química​ ​orgânica. 
( )​ ​MYCIN​ ​foi​ ​um​ ​sistema​ ​especialista​ ​desenvolvido​ ​para​ ​resolver​ ​o​ ​problema​ ​do​ ​diagnóstico​ ​e​ ​tratamento​ ​de 
doenças​ ​infecciosas​ ​do​ ​sangue​ ​através​ ​de​ ​um​ ​conjunto​ ​de​ ​450​ ​regras. 
( )​ ​A​ ​fase​ ​da​ ​implementação​ ​do​ ​Sistema​ ​Especialista​ ​é​ ​considerada​ ​a​ ​parte​ ​mais​ ​sensível​ ​no 
desenvolvimento​ ​de​ ​um​ ​SE,​ ​muitas​ ​vezes​ ​o​ ​gargalo​ ​do​ ​processo. 
( )​ ​Nas​ ​regras​ ​determinísticas,​ ​quando​ ​a​ ​premissa​ ​for​ ​verdadeira,​ ​sempre​ ​acontecerá​ ​a​ ​ação​ ​da​ ​conclusão​ ​da 
regra. 
Nota:​ ​20.0 
 A V-F-V-F-V 
Você​ ​acertou! 
Sistema​ ​Especialista​ ​consiste​ ​numa​ ​técnica​ ​da​ ​IA​ ​desenvolvida​ ​para​ ​resolver​ ​problemas​ ​em​ ​um 
determinado​ ​domínio,​ ​cujo​ ​conhecimento​ ​utilizado​ ​é​ ​obtido​ ​de​ ​pessoas​ ​que​ ​são​ ​especialistas​ ​naquele 
domínio.​ ​O​ ​DENDRAL​ ​foi​ ​um​ ​sistema​ ​desenvolvido​ ​em​ ​1965​ ​contendo​ ​regras​ ​para​ ​resolver​ ​problemas 
relacionados​ ​à​ ​química​ ​orgânica.​ ​MYCIN​ ​foi​ ​um​ ​sistema​ ​especialista​ ​desenvolvido​ ​para​ ​resolver​ ​o 
problema​ ​do​ ​diagnóstico​ ​e​ ​tratamento​ ​de​ ​doenças​ ​infecciosas​ ​do​ ​sangue​ ​através​ ​de​ ​um​ ​conjunto​ ​de 
450​ ​regras.​ ​A​ ​fase​ ​da​ ​aquisição​ ​de​ ​conhecimento​ ​é​ ​considerada​ ​a​ ​parte​ ​mais​ ​sensível​ ​no 
desenvolvimento​ ​de​ ​um​ ​SE,​ ​muitas​ ​vezes​ ​o​ ​gargalo​ ​do​ ​processo.​ ​E​ ​nas​ ​regras​ ​determinísticas, 
quando​ ​a​ ​premissa​ ​for​ ​verdadeira,​ ​sempre​ ​acontecerá​ ​a​ ​ação​ ​da​ ​conclusão​ ​da​ ​regra. 
 B V-F-V-F-F 
 C F-F-V-F-V 
 D V-V-F-F-V 
 
 
Questão​ ​1/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
No​ ​caso​ ​de​ ​um​ ​AG​ ​utilizar​ ​como​ ​alfabeto​ ​a​ ​numeração​ ​hexadecimal​ ​com​ ​10​ ​genes,​ ​qual​ ​o​ ​cromossomo​ ​abaixo 
seria​ ​um​ ​exemplo​ ​de​ ​representação​ ​de​ ​um​ ​indivíduo: 
Nota:​ ​20.0 
 A 11AF09921B 
Você​ ​acertou! 
pois​ ​é​ ​a​ ​única​ ​que​ ​possui​ ​genes​ ​na​ ​faixa​ ​de​ ​representação​ ​hexadecimal 
(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F). 
 B 11ABFH4550 
 C FE0033LH99 
 D A218FF3AAG 
 E AA012345KJ 
 
Questão​ ​2/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Na​ ​execução​ ​de​ ​um​ ​AG,​ ​considere​ ​os​ ​seguintes​ ​cromossomos: 
Cromossomo​ ​1:​ ​​110001001 
Cromossomo​ ​2:​ ​​101111101 
Considerando​ ​o​ ​ponto​ ​de​ ​corte​ ​após​ ​o​ ​gene​ ​de​ ​número​ ​5,​ ​como​ ​seriam​ ​os​ ​descendentes​ ​destes​ ​cromossomos​ ​em 
caso​ ​de​ ​crossover? 
Nota:​ ​20.0 
 A 110111101​​ ​e​ ​​101001001 
 B 110001101​ ​e​ ​101111001 
Você​ ​acertou! 
O​ ​processo​ ​de​ ​crossover​ ​faz​ ​a​ ​operação​ ​​ ​ilustrada​ ​a​ ​seguir,​ ​invertendo​ ​a​ ​segunda​ ​parte​ ​do 
cromossomo​ ​após​ ​o​ ​gene​ ​de​ ​número​ ​“5”: 
​ ​ 
 C 110000101​​ ​e​ ​​101110001 
 D 110011101​​ ​e​ ​​101101001 
 E 101101001​ ​e​ ​110011101 
 
Questão​ ​3/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
A​ ​aplicação​ ​de​ ​uma​ ​RNA​ ​a​ ​um​ ​problema​ ​qualquer​ ​com​ ​uma​ ​grande​ ​quantidade​ ​de​ ​sinais​ ​de​ ​entrada​ ​exige​ ​que​ ​seja 
feita​ ​a​ ​normalização​ ​para​ ​padronizar​ ​o​ ​cálculo​ ​internamente​ ​à​ ​RNA.​ ​Considerando​ ​a​ ​normalização​ ​de​ ​um​ ​sinal​ ​de 
entrada​ ​para​ ​um​ ​neurônio​ ​relativo​ ​à​ ​que​ ​tenha​ ​o​ ​valor​ ​mínimo​ ​de​ ​100​ ​(zero),​ ​o​ ​sinal​ ​máximo​ ​de​ ​10000​ ​e​ ​um​ ​valor 
qualquer​ ​de​ ​entrada​ ​de​ ​3450,​ ​o​ ​valor​ ​normalizado​ ​para​ ​esta​ ​entrada​ ​específica​ ​(com​ ​duas​ ​casas​ ​decimais)​ ​será​ ​de: 
Nota:​ ​20.0 
 A 0,56 
 B 0,38 
 C 0,34 
Você​ ​acertou! 
Utiliza-se​ ​a​ ​fórmula​ ​para​ ​o​ ​cálculo​ ​da​ ​normalização​ ​de​ ​uma​ ​entrada​ ​de​ ​RNA: 
 
 D 3,45 
 E 1,00 
 
Questão​ ​4/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Examine​ ​o​ ​quadro​ ​a​ ​seguir,​ ​contendo​ ​a​ ​representação​ ​do​ ​cromossomo​ ​e​ ​o​ ​resultado​ ​da​ ​avaliação​ ​pela​ ​função 
objetivo​ ​durante​ ​uma​ ​geração​ ​qualquer,​ ​em​ ​um​ ​processo​ ​de​ ​​maximização​​ ​por​ ​AG,​ ​e​ ​responda​ ​às​ ​questões: 
Cromossomo Função​ ​objetivo 
001011 5 
111001 -3 
011011 0 
001010 2 
111110 -4 
011111 -1 
 
Assinale​ ​a​ ​alternativa​ ​que​ ​conterá,​ ​após​ ​a​ ​reordenação,​ ​33%​ ​da​ ​população​ ​a​ ​qual​ ​será​ ​considerada​ ​para​ ​a​ ​próxima 
geração: 
Nota:​ ​20.0 
 A 001011​ ​(5)​ ​e​ ​001010​ ​(2) 
Você​ ​acertou! 
A​ ​reordenação​ ​por​ ​ordem​ ​descendente​ ​fará​ ​com​ ​que​ ​a​ ​população​ ​seja​ ​ordenada​ ​como​ ​5,​ ​2,​ ​0,​ ​-1,​ ​-3​ ​e 
-4.​ ​Como​ ​33%​ ​refere-se​ ​a​ ​dois​ ​indivíduos​ ​da​ ​população,​ ​a​ ​próxima​ ​geração​ ​contará​ ​com​ ​os​ ​indivíduos 
5​ ​e​ ​2. 
 B 111110​​ ​(-4)​ ​e​ ​​111001​​ ​(-3) 
 C 001011​​ ​(5)​ ​e​ ​​111110​​ ​(-4) 
 D 011011​​ ​(2)​ ​e​ ​​001010​​ ​(0) 
 E 011011​​ ​(3)​ ​e​ ​​001000​​ ​(4) 
 
Questão​ ​5/5​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
A​ ​arquitetura​ ​com​ ​camadas​ ​ocultas​ ​requer​ ​algoritmos​ ​de​ ​aprendizagem​ ​que​ ​contemplem​ ​a​ ​atualização​ ​dos​ ​pesos 
relacionados​ ​às​ ​camadas​ ​internas.​ ​O​ ​processo​ ​de​ ​ativação​ ​acontece​ ​primeiramente​ ​nas​ ​camadas​ ​ocultas​ ​para 
depois​ ​chegar​ ​até​ ​a​ ​camada​ ​de​ ​saída.​ ​A​ ​retroalimentação​ ​do​ ​erro​ ​também​ ​é​ ​feita​ ​nos​ ​pesos​ ​que​ ​conectam​ ​a(s) 
camada(s)​ ​oculta(s).​ ​O​ ​algoritmo​ ​mais​ ​comum​ ​utilizado​ ​para​ ​o​ ​treinamento​ ​de​ ​um​ ​perceptron​ ​multicamada​ ​é: 
Nota:​ ​20.0 
 A Algoritmo​ ​de​ ​campo​ ​local​ ​induzido. 
 B Algoritmo​ ​de​ ​sinal​ ​funcional. 
 C Algoritmo​ ​de​ ​erro​ ​contínuo. 
 D Algoritmo​ ​de​ ​retropropagação 
Você​ ​acertou! 
O​ ​algoritmo​ ​envolve​ ​o​ ​processo​ ​chamado​ ​de​ ​descida​ ​de​ ​gradiente.​ ​Este​ ​processo​ ​busca​ ​calcular​ ​o 
gradiente​ ​local​ ​do​ ​erro​ ​(a​ ​direção​ ​para​ ​onde​ ​tende​ ​a​ ​crescer​ ​o​ ​valor​ ​do​ ​erro​ ​médio​ ​calculado), 
utilizando-o​ ​para​ ​corrigir​ ​os​ ​pesos​ ​sinápticos​ ​na​ ​direção​ ​contrária​ ​a​ ​este​ ​gradiente,​ ​em​ ​busca​ ​do​ ​erro 
mínimo​ ​local.​ ​O​ ​cálculo​ ​do​ ​campo​ ​local​ ​induzido​ ​é​ ​somente​ ​uma​ ​parte​ ​do​ ​algoritmo​ ​de 
retropropagação,​ ​sendo​ ​a​ ​propagação​ ​do​ ​sinal​ ​dos​ ​neurônios​ ​para​ ​a​ ​próxima​ ​camada​ ​à​ ​frente.​ ​O​ ​sinal 
funcional​ ​é​ ​o​ ​sinal​ ​apresentado​ ​à​ ​camada​ ​de​ ​entrada​ ​referente​ ​aos​ ​atributos​ ​do​ ​vetor​ ​de​ ​amostras, 
que​ ​propaga-se​ ​para​ ​a​ ​frente​ ​na​ ​rede,​ ​nó​ ​por​ ​nó,​ ​ativando​ ​os​ ​neurônios​ ​até​ ​a​ ​camada​ ​de​ ​saída. 
 E Algoritmo​ ​de​ ​biopropagação​ ​induzida. 
 
 
ATIVIDADE​ ​PRÁTICA 
 
 
Questão​ ​1/15​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Examine​ ​o​ ​quadro​ ​a​ ​seguir,​ ​contendo​ ​a​ ​representação​ ​do​ ​cromossomo​ ​e​ ​o​ ​resultado​ ​da​ ​avaliação​ ​pela​ ​função 
objetivo​ ​durante​ ​uma​ ​geração​ ​qualquer,​ ​em​ ​um​ ​processo​ ​de​ ​​maximização​​ ​por​ ​AG,​ ​e​ ​responda​ ​às​ ​questões: 
 
Cromossomo Função​ ​objetivo 
001011 5 
111001 -3 
011011 0 
001010 2 
111110 -4 
011111 -1 
 
Assinale​ ​a​ ​alternativa​ ​que​ ​conterá,​ ​após​ ​a​ ​reordenação,​ ​33%​ ​da​ ​população​ ​a​ ​qual​​será​ ​considerada​ ​para​ ​a​ ​próxima 
geração: 
Nota:​ ​6.7 
 A 001011​​ ​(5)​ ​e​ ​​001010​​ ​(2) 
Você​ ​acertou! 
A​ ​reordenação​ ​por​ ​ordem​ ​descendente​ ​fará​ ​com​ ​que​ ​a​ ​população​ ​seja​ ​ordenada 
como​ ​5,​ ​2,​ ​0,​ ​-1,​ ​-3​ ​e​ ​-4.​ ​Como​ ​33%​ ​refere-se​ ​a​ ​dois​ ​indivíduos​ ​da​ ​população,​ ​a 
próxima​ ​geração​ ​contará​ ​com​ ​os​ ​indivíduos​ ​5​ ​e​ ​2. 
 B 111110​​ ​(-4)​ ​e​ ​​111001​​ ​(-3) 
 C 001011​​ ​(5)​ ​e​ ​​111110​​ ​(-4) 
 D 011011​​ ​(2)​ ​e​ ​​001010​​ ​(0) 
 E 011011​​ ​(3)​ ​e​ ​​001000​​ ​(4) 
 
Questão​ ​2/15​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
A​ ​arquitetura​ ​com​ ​camadas​ ​ocultas​ ​requer​ ​algoritmos​ ​de​ ​aprendizagem​ ​que​ ​contemplem​ ​a​ ​atualização​ ​dos​ ​pesos 
relacionados​ ​às​ ​camadas​ ​internas.​ ​O​ ​processo​ ​de​ ​ativação​ ​acontece​ ​primeiramente​ ​nas​ ​camadas​ ​ocultas​ ​para 
depois​ ​chegar​ ​até​ ​a​ ​camada​ ​de​ ​saída.​ ​A​ ​retroalimentação​ ​do​ ​erro​ ​também​ ​é​ ​feita​ ​nos​ ​pesos​ ​que​ ​conectam​ ​a(s) 
camada(s)​ ​oculta(s).​ ​O​ ​algoritmo​ ​mais​ ​comum​ ​utilizado​ ​para​ ​o​ ​treinamento​ ​de​ ​um​ ​perceptron​ ​multicamada​ ​é: 
Nota:​ ​6.7 
 A Algoritmo​ ​de​ ​campo​ ​local​ ​induzido. 
 B Algoritmo​ ​de​ ​sinal​ ​funcional. 
 C Algoritmo​ ​de​ ​erro​ ​contínuo. 
 D Algoritmo​ ​de​ ​retropropagação 
Você​ ​acertou! 
O​ ​algoritmo​ ​envolve​ ​o​ ​processo​ ​chamado​ ​de​ ​descida​ ​de​ ​gradiente.​ ​Este​ ​processo 
busca​ ​calcular​ ​o​ ​gradiente​ ​local​ ​do​ ​erro​ ​(a​ ​direção​ ​para​ ​onde​ ​tende​ ​a​ ​crescer​ ​o 
valor​ ​do​ ​erro​ ​médio​ ​calculado),​ ​utilizando-o​ ​para​ ​corrigir​ ​os​ ​pesos​ ​sinápticos​ ​na 
direção​ ​contrária​ ​a​ ​este​ ​gradiente,​ ​em​ ​busca​ ​do​ ​erro​ ​mínimo​ ​local.​ ​O​ ​cálculo​ ​do 
campo​ ​local​ ​induzido​ ​é​ ​somente​ ​uma​ ​parte​ ​do​ ​algoritmo​ ​de​ ​retropropagação,​ ​sendo 
a​ ​propagação​ ​do​ ​sinal​ ​dos​ ​neurônios​ ​para​ ​a​ ​próxima​ ​camada​ ​à​ ​frente.​ ​O​ ​sinal 
funcional​ ​é​ ​o​ ​sinal​ ​apresentado​ ​à​ ​camada​ ​de​ ​entrada​ ​referente​ ​aos​ ​atributos​ ​do 
vetor​ ​de​ ​amostras,​ ​que​ ​propaga-se​ ​para​ ​a​ ​frente​ ​na​ ​rede,​ ​nó​ ​por​ ​nó,​ ​ativando​ ​os 
neurônios​ ​até​ ​a​ ​camada​ ​de​ ​saída. 
 E Algoritmo​ ​de​ ​biopropagação​ ​induzida. 
 
Questão​ ​3/15​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Considerando​ ​uma​ ​busca​ ​em​ ​extensão​ ​para​ ​​ ​um​ ​problema​ ​que​ ​tenha​ ​expansão​ ​b=6​ ​nós​ ​com​ ​a​ ​solução​ ​no​ ​nível 
d=4,​ ​podemos​ ​afirmar​ ​que​ ​o​ ​número​ ​de​ ​nós​ ​gerados​ ​será​ ​de: 
Nota:​ ​6.7 
 A 9325 
Você​ ​acertou! 
Para​ ​a​ ​busca​ ​em​ ​extensão,​ ​devemos​ ​calcular​ ​o​ ​número​ ​de​ ​nós​ ​expandidos​ ​com​ ​​N 
=​ ​1​ ​+​ ​b​ ​+​ ​b​2​​ ​+​ ​b​3​ ​​+​ ​b​4​​ ​+​ ​...​ ​+​ ​b​d​​ ​+​ ​(b​d+1​-b)​.​ ​Substituindo,​ ​temos​ ​​N​ ​=​ ​1​ ​+​ ​6​ ​+​ ​6​2​ ​ ​+​ ​6​3​ ​​+​ ​6​4 
+​ ​(6​4+1​-6)​ ​.​ ​​Resolvendo​ ​as​ ​potências,​ ​temos​​ ​N​ ​=​ ​1​ ​+​ ​6​ ​+​ ​36​ ​+​ ​216​ ​+​ ​1296​ ​+​ ​7776​ ​–​ ​6 
=​ ​9325​​ ​nós. 
 B 9331 
 C 1561 
 D 1555 
 E 8766 
 
Questão​ ​4/15​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Cientista​ ​cognitivo,​ ​considerado​ ​co-fundador​ ​da​ ​área​ ​de​ ​IA,​ ​desenvolveu​ ​uma​ ​teoria​ ​da​ ​mente​ ​como​ ​uma 
sociedade​ ​de​ ​agentes,​ ​onde​ ​a​ ​inteligência​ ​surge​ ​como​ ​um​ ​produto​ ​da​ ​interação​ ​de​ ​partes​ ​não-inteligentes. 
Estamos​ ​falando​ ​de: 
Nota:​ ​6.7 
 A Marvin​ ​Minsky 
Você​ ​acertou! 
Marvin​ ​Minsky​ ​foi​ ​co-fundador​ ​do​ ​laboratório​ ​de​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​do​ ​MIT.​ ​Tem 
como​ ​principal​ ​contribuição​ ​a​ ​construção​ ​do​ ​primeiro​ ​computador​ ​baseado​ ​em 
redes​ ​neurais.​ ​Escreveu​ ​com​ ​Seymour​ ​Papert​ ​o​ ​livro​ ​“Perceptrons”,​ ​no​ ​qual 
descreveu​ ​a​ ​incapacidade​ ​do​ ​perceptron​ ​simples​ ​para​ ​resolver​ ​certos​ ​problemas, 
como​ ​o​ ​problema​ ​do​ ​XOR.​ ​Desenvolveu​ ​uma​ ​teoria​ ​da​ ​mente​ ​como​ ​uma​ ​sociedade 
de​ ​agentes,​ ​onde​ ​a​ ​inteligência​ ​surge​ ​como​ ​um​ ​produto​ ​da​ ​interação​ ​de​ ​partes 
não-inteligentes. 
 B Nathaniel​ ​Rochester 
 C Claude​ ​Shannon 
 D Norbert​ ​Wiener 
 E Albert​ ​Einstein 
 
Questão​ ​5/15​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Relacione​ ​as​ ​afirmações​ ​com​ ​as​ ​estratégias​ ​de​ ​busca​ ​a​ ​seguir​ ​e​ ​depois​ ​marque​ ​a​ ​alternativa​ ​com​ ​a​ ​sequência 
correta: 
I.​ ​Busca​ ​em​ ​amplitude 
II.​ ​Busca​ ​de​ ​custo​ ​uniforme 
III.​ ​Busca​ ​em​ ​profundidade 
IV.​ ​Busca​ ​em​ ​profundidade​ ​limitada 
V.​ ​Busca​ ​em​ ​aprofundamento​ ​iterativo 
 
( )​ ​Caso​ ​se​ ​tenha​ ​algum​ ​conhecimento​ ​sobre​ ​o​ ​problema,​ ​pode-se​ ​restringir​ ​a​ ​busca​ ​a​ ​um​ ​nível​ ​limite​ ​de 
expansão​ ​dos​ ​nós. 
( )​ ​Combina​ ​os​ ​benefícios​ ​da​ ​busca​ ​em​ ​profundidade​ ​e​ ​da​ ​busca​ ​em​ ​extensão. 
( )​ ​O​ ​nó​ ​raiz​ ​é​ ​expandido,​ ​depois​ ​os​ ​nós​ ​sucessores​ ​do​ ​nó​ ​raiz,​ ​depois​ ​os​ ​sucessores​ ​dos​ ​sucessores​ ​e 
assim​ ​por​ ​diante. 
( )​ ​Variante​ ​da​ ​busca​ ​em​ ​amplitude​ ​por​ ​considerar​ ​a​ ​expansão​ ​do​ ​nó​ ​que​ ​possui​ ​o​ ​custo​ ​mais​ ​baixo. 
( )​ ​Pode​ ​ser​ ​implementada​ ​por​ ​um​ ​algoritmo​ ​de​ ​busca​ ​em​ ​árvore​ ​com​ ​uma​ ​estrutura​ ​de​ ​pilha. 
Nota:​ ​6.7 
 A III-IV-V-II-I 
 B V-IV-I-III-II 
 C IV-V-I-II-III 
Você​ ​acertou! 
No​ ​caso​ ​da​ ​busca​ ​em​ ​profundidade​ ​limitada,​ ​caso​ ​se​ ​tenha​ ​algum​ ​conhecimento 
sobre​ ​o​ ​problema,​ ​pode-se​ ​restringir​ ​a​ ​busca​ ​a​ ​um​ ​nível​ ​limite​ ​de​ ​expansão​ ​dos 
nós.​ ​O​ ​aprofundamento​ ​iterativo​ ​combina​ ​os​ ​benefícios​ ​da​ ​busca​ ​em​ ​profundidade 
e​ ​da​ ​busca​ ​em​ ​extensão.​ ​Na​ ​busca​ ​em​ ​amplitude,​ ​o​ ​nó​ ​raiz​ ​é​ ​expandido,​ ​depois​ ​os 
nós​ ​sucessores​ ​do​ ​nó​ ​raiz,​ ​depois​ ​os​ ​sucessores​ ​dos​ ​sucessores​ ​e​ ​assim​ ​por 
diante.​ ​A​ ​busca​ ​de​ ​custo​ ​uniforme​ ​é​ ​uma​ ​variante​ ​da​ ​busca​ ​em​ ​amplitude​ ​por 
considerar​ ​a​ ​expansão​ ​do​ ​nó​ ​que​ ​possui​ ​o​ ​custo​ ​mais​ ​baixo.​ ​A​ ​busca​ ​em 
profundidade​ ​pode​ ​ser​ ​implementada​ ​por​ ​um​ ​algoritmo​ ​de​ ​busca​ ​em​ ​árvore​ ​com 
uma​ ​estrutura​ ​de​ ​pilha. 
 D IV-V-III-II-I 
 E I-II-III-V-IV 
 
Questão​ ​6/15​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
A​ ​aplicação​ ​de​ ​uma​ ​RNA​ ​a​ ​um​ ​problema​ ​qualquer​ ​com​ ​uma​ ​grande​ ​quantidade​ ​de​ ​sinais​ ​de​ ​entrada​ ​exige​ ​que​ ​seja 
feita​ ​a​ ​normalização​ ​para​ ​padronizar​ ​o​ ​cálculo​ ​internamente​ ​à​ ​RNA.​ ​Considerando​ ​a​ ​normalização​ ​de​ ​um​ ​sinal​ ​de 
entrada​ ​para​ ​um​ ​neurônio​ ​relativo​ ​à​ ​que​ ​tenha​ ​o​ ​valor​ ​mínimo​ ​de​ ​100​ ​(zero),​ ​o​ ​sinal​ ​máximo​ ​de​ ​10000​ ​e​ ​um​ ​valor 
qualquer​ ​de​ ​entrada​ ​de​ ​3450,​ ​o​ ​valor​ ​normalizado​ ​para​ ​esta​ ​entrada​ ​específica​ ​(com​ ​duas​ ​casas​ ​decimais)​ ​será​ ​de: 
Nota:​ ​6.7 
 A 0,56 
 B 0,38 
 C 0,34 
Você​ ​acertou! 
Utiliza-se​ ​a​ ​fórmula​ ​para​ ​o​ ​cálculo​ ​da​ ​normalização​ ​de​ ​uma​ ​entrada​ ​de​ ​RNA: 
 
 
 D 3,45 
 E 1,00 
 
Questão​ ​7/15​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Relacione​ ​os​ ​critérios​ ​com​ ​as​ ​proposições​ ​sobre​ ​os​ ​ambientes​ ​de​ ​tarefa​ ​a​ ​seguir​ ​e​ ​depois​ ​marque​ ​a​ ​alternativa 
correta: 
1. Completamente​ ​x​ ​Parcialmente​ ​observável 
2. Determinístico​ ​x​ ​Estocástico 
3. Episódico​ ​x​ ​Sequencial 
4. Estático​ ​x​ ​Dinâmico 
5. Discreto​ ​x​ ​Contínuo 
 
( )​ ​Se​ ​há​ ​dependência​ ​dos​ ​estados​ ​atuais​ ​com​ ​os​ ​estados​ ​anteriores​ ​ou​ ​não. 
( )​ ​Se​ ​o​ ​ambiente​ ​se​ ​modifica​ ​ou​ ​não​ ​enquanto​ ​o​ ​agente​ ​executa​ ​a​ ​tarefa 
( )​ ​Se​ ​o​ ​agente​ ​acessa​ ​de​ ​forma​ ​completa​ ​ou​ ​não​ ​os​ ​estados​ ​do​ ​ambiente​ ​a​ ​cada​ ​instante 
( )​ ​Se​ ​há​ ​uma​ ​mudança​ ​brusca​ ​ou​ ​suave​ ​na​ ​sequência​​de​ ​estados​ ​que​ ​o​ ​agente​ ​experimenta. 
( )​ ​Se​ ​o​ ​próximo​ ​estado​ ​é​ ​completamente​ ​conhecido​ ​pelo​ ​estado​ ​atual​ ​ou​ ​não​ ​por​ ​parte​ ​do​ ​agente. 
Nota:​ ​6.7 
 A 3-5-4-1-2 
 B 4-3-1-2-5 
 C 5-4-1-3-2 
 D 3-4-1-5-2 
Você​ ​acertou! 
Pelo​ ​critério​ ​​completamente​ ​x​ ​parcialmente​ ​observável​,​ ​se​ ​os​ ​sensores​ ​do​ ​agente 
acessam​ ​de​ ​forma​ ​completa​ ​aos​ ​estados​ ​do​ ​ambiente​ ​em​ ​cada​ ​instante,​ ​o 
ambiente​ ​é​ ​completamente​ ​observável.​ ​Se​ ​houver​ ​ruído,​ ​sensoriamento​ ​impreciso 
ou​ ​lacunas​ ​nos​ ​estados,​ ​é​ ​parcialmente​ ​observável;​ ​pelo​ ​critério​ ​​determinístico​ ​x 
estocástico​,​ ​se​ ​o​ ​próximo​ ​estado​ ​é​ ​completamente​ ​determinado​ ​pelo​ ​estado​ ​atual​ ​e 
pela​ ​ação​ ​executada​ ​pelo​ ​agente,​ ​o​ ​ambiente​ ​é​ ​dito​ ​determinístico,​ ​senão,​ ​é 
estocástico.​ ​Se​ ​o​ ​sistema​ ​é​ ​determinístico​ ​mas​ ​apresenta​ ​elementos​ ​estocásticos, 
o​ ​ambiente​ ​é​ ​dito​ ​estratégico;​ ​pelo​ ​critério​ ​​episódico​ ​x​ ​sequencial​,​ ​num​ ​ambiente​ ​de 
tarefa​ ​episódico​ ​o​ ​agente​ ​experimenta​ ​os​ ​eventos​ ​de​ ​maneira​ ​atômica,​ ​com​ ​os 
episódios​ ​começando​ ​com​ ​a​ ​percepção​ ​do​ ​agente​ ​e​ ​na​ ​execução​ ​de​ ​uma​ ​única 
ação.​ ​Num​ ​ambiente​ ​sequencial,​ ​há​ ​a​ ​dependência​ ​dos​ ​estados​ ​atuais​ ​com​ ​os 
estados​ ​anteriores;​ ​pelo​ ​critério​ ​​estático​ ​x​ ​dinâmico​,​ ​caso​ ​o​ ​ambiente​ ​se​ ​altere 
enquanto​ ​o​ ​agente​ ​está​ ​executando​ ​a​ ​tarefa,​ ​ele​ ​é​ ​dinâmico.​ ​Se​ ​o​ ​ambiente​ ​não​ ​se 
modifica​ ​ao​ ​longo​ ​da​ ​execução,​ ​é​ ​estático​ ​(Há​ ​situações​ ​em​ ​que​ ​os​ ​ambientes 
podem​ ​ser​ ​caracterizados​ ​como​ ​semidinâmicos);​ ​e​ ​o​ ​​critério​ ​discreto​ ​x​ ​contínuo 
refere-se​ ​ao​ ​modo​ ​como​ ​o​ ​tempo​ ​é​ ​considerado,​ ​e​ ​também​ ​ao​ ​estado​ ​do​ ​ambiente 
e​ ​das​ ​percepções​ ​e​ ​ações.​ ​Uma​ ​sequência​ ​de​ ​estados​ ​discretos​ ​muda​ ​de​ ​forma 
brusca​ ​de​ ​um​ ​estado​ ​para​ ​outro.​ ​Uma​ ​sequência​ ​de​ ​estados​ ​contínua​ ​muda​ ​de 
forma​ ​suave. 
 E 1-2-3-4-5 
 
Questão​ ​8/15​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Classifique​ ​as​ ​técnicas​ ​descritas​ ​a​ ​seguir,​ ​conforme​ ​as​ ​linhas​ ​de​ ​pesquisa​ ​de​ ​IA​ ​e​ ​depois​ ​marque​ ​a​ ​alternativa 
correta: 
( )​ ​Redes​ ​neurais​ ​artificiais 
( )​ ​Algoritmos​ ​genéticos 
( )​ ​Sistemas​ ​imunológicos​ ​artificiais 
( )​ ​Ontologias 
( )​ ​Sistemas​ ​especialistas 
( )​ ​Programação​ ​genética 
 
Linhas​ ​de​ ​Pesquisa​ ​em​ ​Inteligência​ ​Artificial. 
 
I.​ ​​ ​​ ​Conexionista 
II.​ ​​ ​Simbólica 
III.​ ​Evolucionária 
Não​ ​se​ ​esqueça​ ​de​ ​marcar,​ ​entre​ ​as​ ​alternativas​ ​a​ ​seguir,​ ​aquela​ ​que​ ​contém​ ​a​ ​ordem​ ​certa​ ​de​ ​classificação 
Nota:​ ​6.7 
 A I​ ​–​ ​II​ ​–​ ​I​ ​–​ ​III​ ​–​ ​III​ ​-​ ​II 
 B I​ ​–​ ​III​ ​–​ ​I​ ​–​ ​II​ ​–​ ​II​ ​-​ ​III 
Você​ ​acertou! 
Redes​ ​neurais​ ​artificiais​ ​e​ ​sistemas​ ​imunológicos​ ​artificiais​ ​buscam​ ​imitam​ ​o 
funcionamento​ ​do​ ​cérebro​ ​ou​ ​de​ ​células​ ​para​ ​expressar​ ​o​ ​comportamento 
inteligente.​ ​Sistemas​ ​especialistas​ ​e​ ​ontologias​ ​lidam​ ​com​ ​símbolos​ ​para​ ​a 
representação​ ​de​ ​conhecimento​ ​tal​ ​como​ ​na​ ​mente​ ​humana.​ ​E​ ​os​ ​algoritmos 
genéticos​ ​e​ ​a​ ​programação​ ​genética​ ​se​ ​baseiam​ ​na​ ​teoria​ ​da​ ​evolução​ ​para 
executar​ ​processamento​ ​inteligente.​ ​Assim,​ ​a​ ​alternativa​ ​correta​ ​é​ ​a​ ​​b​. 
 C II​ ​–​ ​III​ ​–​ ​II​ ​–I​ ​–​ ​I​ ​-​ ​III 
 D I​ ​–​ ​II​ ​–​ ​I​ ​–​ ​III​ ​–​ ​III​ ​-​ ​I 
 E I​ ​–​ ​II​ ​–​ ​I​ ​–​ ​III​ ​–​ ​I​ ​-​ ​I 
 
Questão​ ​9/15​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Assinale​ ​as​ ​afirmações​ ​sobre​ ​Algoritmos​ ​Genéticos​ ​(AG)​ ​a​ ​seguir​ ​com​ ​“V”​ ​para​ ​verdadeiro​ ​ou​ ​“F”​ ​para​ ​falso​ ​e 
depois​ ​marque​ ​a​ ​alternativa​ ​correta: 
 
( )​ ​Um​ ​AG​ ​é​ ​considerado​ ​um​ ​algoritmo​ ​de​ ​busca​ ​em​ ​feixe​ ​estocástica,​ ​onde​ ​os​ ​estados​ ​sucessores​ ​são 
criados​ ​a​ ​partir​ ​da​ ​combinação​ ​de​ ​dois​ ​(ou​ ​mais)​ ​estados​ ​“pais”. 
( )​ ​AG​ ​usa​ ​estruturas​ ​de​ ​neurônios​ ​para​ ​executar​ ​a​ ​sua​ ​busca​ ​por​ ​um​ ​estado​ ​ótimo. 
( )​ ​Um​ ​AG​ ​contém​ ​regras​ ​com​ ​premissas​ ​e​ ​consequentes​ ​para​ ​executar​ ​o​ ​seu​ ​algoritmo. 
( )​ ​Os​ ​AG​ ​perfazem​ ​uma​ ​busca​ ​cega,​ ​sendo​ ​a​ ​única​ ​exigência​ ​o​ ​conhecimento​ ​da​ ​função​ ​objetivo​ ​de​ ​cada 
indivíduo. 
( )​ ​Um​ ​AG​ ​procura​ ​uma​ ​solução​ ​dentro​ ​de​ ​um​ ​espaço​ ​para​ ​um​ ​problema​ ​de​ ​otimização. 
Nota:​ ​6.7 
 A V-V-F-F-V 
 B V-F-V-V-F 
 C V-F-F-V-V 
Você​ ​acertou! 
Um​ ​AG​ ​é​ ​considerado​ ​um​ ​algoritmo​ ​de​ ​busca​ ​em​ ​feixe​ ​estocástica,​ ​onde​ ​os 
estados​ ​sucessores​ ​são​ ​criados​ ​a​ ​partir​ ​da​ ​combinação​ ​de​ ​dois​ ​(ou​ ​mais)​ ​estados 
“pais”.​ ​AG​ ​não​ ​usa​ ​estruturas​ ​de​ ​neurônios​ ​como​ ​as​ ​RNA​ ​para​ ​executar​ ​a​ ​sua 
busca​ ​por​ ​um​ ​estado​ ​ótimo.​ ​Também,​ ​um​ ​AG​ ​contém​ ​regras​ ​com​ ​premissas​ ​e 
consequentes​ ​para​ ​executar​ ​o​ ​seu​ ​algoritmo.​ ​Os​ ​AG​ ​perfazem​ ​uma​ ​busca​ ​cega, 
sendo​ ​a​ ​única​ ​exigência​ ​o​ ​conhecimento​ ​da​ ​função​ ​objetivo​ ​de​ ​cada​ ​indivíduo, 
procurando​ ​uma​ ​solução​ ​dentro​ ​de​ ​um​ ​espaço​ ​para​ ​um​ ​problema​ ​de​ ​otimização. 
 D F-F-F-V-F 
 E V-V-V-F-F 
 
Questão​ ​10/15​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
No​ ​caso​ ​de​ ​um​ ​agente​ ​com​ ​aprendizagem,​ ​assinale​ ​o​ ​elemento​ ​que​ ​é​ ​responsável​ ​para​ ​sugestão​ ​de​ ​novas​ ​regras 
e​ ​ações​ ​que​ ​podem​ ​levar​ ​a​ ​novas​ ​experiências: 
Nota:​ ​6.7 
 A Gerador​ ​de​ ​problemas 
Você​ ​acertou! 
O​ ​gerador​ ​de​ ​problemas​ ​executa​ ​o​ ​papel​ ​de​ ​explorar​ ​alternativas​ ​dentro​ ​do​ ​escopo 
que​ ​foi​ ​projetado​ ​o​ ​agente​ ​para​ ​permitir​ ​novas​ ​experiências​ ​por​ ​parte​ ​dele. 
 B Elemento​ ​de​ ​desempenho 
 C Elemento​ ​de​ ​aprendizado 
 D Crítico 
 
Questão​ ​11/15​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Podemos​ ​conceituar​ ​uma​ ​rede​ ​neural​ ​artificial​ ​como​ ​um​ ​processador​ ​maciçamente​ ​e​ ​paralelamente​ ​distribuído 
constituído​ ​de​ ​unidades​ ​de​ ​processamento​ ​simples,​ ​que​ ​têm​ ​a​ ​propensão​ ​natural​ ​para​ ​armazenar​ ​conhecimento 
experimental​ ​e​ ​torná-lo​ ​disponível​ ​para​ ​o​ ​uso.​ ​São​ ​propriedades​ ​de​ ​uma​ ​rede​ ​neural​ ​artificial: 
Nota:​ ​6.7 
 A Não-linearidade,​ ​mapeamento​ ​entrada-saída,​ ​seleção,​ ​mutação​ ​e​ ​resposta​ ​a 
evidências 
 B Não-linearidade,​ ​mapeamento​ ​entrada-saída,​ ​mecanismo​ ​de​ ​inferência​ ​e 
adaptabilidade 
 C Não-linearidade,​ ​mapeamento​ ​entrada-saída,​ ​adaptabilidade​ ​e​ ​resposta​ ​a 
evidências 
Você​ ​acertou! 
Pela​ ​​não-linearidade​,​ ​os​ ​neurônios​ ​podem​ ​ser​ ​lineares​ ​ou​ ​não-lineares,​ ​deste 
forma​ ​permitindo​ ​aproximações​ ​robustas​ ​de​ ​funções​ ​de​ ​mapeamento​ ​que​ ​tenham 
característica​ ​não-linear.​ ​Pelo​ ​​mapeamento​ ​entrada-saída​,​ ​a​ ​rede​ ​aprende​ ​a​ ​partir 
de​ ​exemplos,​ ​estabelecendo​ ​mapeamento​ ​entre​ ​os​ ​padrões​ ​apresentados​ ​na 
entrada​ ​com​ ​as​ ​saídas​ ​dadas​ ​pelos​ ​exemplos.​ ​Pela​ ​​adaptabilidade​,​ ​as​ ​redes 
neurais​ ​podem​ ​ser​ ​treinadas​ ​e​ ​armazenar​ ​o​ ​conhecimento​ ​nos​ ​pesos​ ​sinápticos, 
podendo​ ​adaptar-se​ ​caso​ ​o​ ​conjunto​ ​de​ ​amostras​ ​utilizado​ ​para​ ​o​ ​treinamento​ ​se 
modifique​ ​ao​ ​longo​ ​do​ ​tempo.​ ​E​ ​pela​ ​​resposta​ ​a​ ​evidências​​ ​uma​ ​rede​ ​neural​ ​pode 
perfazer​ ​uma​ ​tarefa​ ​de​ ​seleção​ ​de​ ​um​ ​padrão,​ ​mas​ ​também​ ​informar​ ​sobre​ ​o​ ​grau 
de​ ​confiança​ ​ou​ ​crença​ ​referente​ ​ao​ ​padrão​ ​escolhido. 
 D Seleção,​ ​mutação,​ ​crossover,​ ​população​ ​e​ ​fitness 
 
Questão​ ​12/15​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​AplicadaNa​ ​execução​ ​de​ ​um​ ​AG,​ ​considere​ ​os​ ​seguintes​ ​cromossomos: 
Cromossomo​ ​1:​ ​​110001001 
Cromossomo​ ​2:​ ​​101111101 
​ ​Considerando​ ​o​ ​ponto​ ​de​ ​corte​ ​após​ ​o​ ​gene​ ​de​ ​número​ ​5,​ ​como​ ​seriam​ ​os​ ​descendentes​ ​destes​ ​cromossomos​ ​em 
caso​ ​de​ ​crossover? 
Nota:​ ​6.7 
 A 110111101​​ ​e​ ​​101001001 
 B 110001101​​ ​e​ ​​101111001 
Você​ ​acertou! 
O​ ​processo​ ​de​ ​crossover​ ​faz​ ​a​ ​operação​ ​​ ​ilustrada​ ​a​ ​seguir,​ ​invertendo​ ​a​ ​segunda 
parte​ ​do​ ​cromossomo​ ​após​ ​o​ ​gene​ ​de​ ​número​ ​“5”: 
 
 C 110000101​​ ​e​ ​​101110001 
 D 110011101​​ ​e​ ​​101101001 
 E 101101001​ ​e​ ​110011101 
 
Questão​ ​13/15​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Um​ ​agente​ ​inteligente​ ​tem​ ​definido​ ​o​ ​seu​ ​grau​ ​de​ ​inteligência​ ​a​ ​partir​ ​da​ ​sua​ ​racionalidade,​ ​que​ ​depende​ ​de​ ​quatro 
fatores: 
Nota:​ ​6.7 
 A Sequência​ ​de​ ​percepções,​ ​ações,​ ​conhecimento​ ​prévio​ ​e​ ​medida​ ​de​ ​desempenho 
Você​ ​acertou! 
A​ ​letra​ ​“a”​ ​é​ ​a​ ​correta.​ ​De​ ​acordo​ ​com​ ​Russel​ ​e​ ​Norvig​ ​(2004,​ ​p.36),​ ​a​ ​racionalidade 
em​ ​qualquer​ ​instante​ ​depende​ ​de​ ​quatro​ ​fatores:​ ​a​ ​medida​ ​de​ ​desempenho​ ​como 
critério​ ​para​ ​obtenção​ ​do​ ​sucesso​ ​da​ ​tarefa;​ ​o​ ​conhecimento​ ​prévio​ ​do​ ​agente​ ​com 
relação​ ​ao​ ​ambiente;​ ​as​ ​ações​ ​que​ ​o​ ​agente​ ​pode​ ​executar;​ ​e​ ​a​ ​sequência​ ​de 
percepções​ ​que​ ​o​ ​agente​ ​tem​ ​até​ ​o​ ​momento. 
 B Sequência​ ​de​ ​percepções,​ ​medida​ ​de​ ​desempenho,​ ​função​ ​do​ ​agente​ ​e​ ​programa 
do​ ​agente 
 C Sequência​ ​de​ ​percepções,​ ​ações,​ ​programa​ ​do​ ​agente​ ​e​ ​função​ ​do​ ​agente 
 D Sequência​ ​de​ ​percepções,​ ​ações,​ ​ambiente​ ​de​ ​tarefa​ ​e​ ​arquitetura 
 E Sequência​ ​de​ ​percepções,​ ​medida​ ​de​ ​desempenho,​ ​ações,​ ​programa​ ​do​ ​agente 
 
Questão​ ​14/15​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Um​ ​perceptron​ ​simples,​ ​com​ ​duas​ ​entradas​ ​e​ ​uma​ ​saída​ ​para​ ​classificar​ ​“+1”​ ​ou​ ​“-1”,​ ​sem​ ​camada​ ​oculta,​ ​possui​ ​os 
valores​ ​de​ ​pesos​ ​e​ ​a​ ​tabela​ ​com​ ​as​ ​4​ ​(quatro)​ ​amostras​ ​descritos​ ​a​ ​seguir.​ ​Com​ ​base​ ​no​ ​preenchimento​ ​da​ ​tabela 
de​ ​amostras​ ​de​ ​acordo​ ​com​ ​as​ ​fórmulas​ ​o​ ​perceptron​ ​simples,​ ​marque​ ​as​ ​afirmações​ ​com​ ​“V”​ ​ou​ ​“F”​ ​e​ ​depois 
assinale​ ​a​ ​alternativa​ ​correta. 
 
w1 w2 w0 
0.45 0.10 -1 
 
Amostra x1 x2 d f o e e​2 
1 8 3 1 
2 1 3 -1 
3 4 2 -1 
4 1 1 1 
 
( )​ ​O​ ​perceptron​ ​classifica​ ​erroneamente​ ​as​ ​amostras​ ​“2”​ ​e​ ​“3”. 
( )​ ​O​ ​perceptron​ ​tem​ ​o​ ​somatório​ ​do​ ​erro​ ​quadrático​ ​igual​ ​a​ ​8. 
( )​ ​As​ ​amostras​ ​“1”​ ​e​ ​“2”​ ​são​ ​classificadas​ ​corretamente. 
( )​ ​Para​ ​a​ ​amostra​ ​2,​ ​d=2,9. 
( )​ ​Para​ ​a​ ​amostra​ ​“3”,​ ​d=1. 
Nota:​ ​6.7 
 A V-V-V-F-F 
 B F-F-F-V-V 
 C F-V-V-F-V 
Você​ ​acertou! 
O​ ​perceptron​ ​classifica​ ​erroneamente​ ​as​ ​amostras​ ​“3”​ ​e​ ​“4”.​ ​O​ ​somatório​ ​do​ ​erro 
quadrático​ ​igual​ ​a​ ​0+0+4+4=8.​ ​As​ ​amostras​ ​“1”​ ​e​ ​“2”​ ​são​ ​classificadas​ ​corretamente 
(1​ ​e​ ​-1).​ ​Para​ ​a​ ​amostra​ ​2,​ ​d=-0,25.​ ​E​ ​para​ ​a​ ​amostra​ ​“3”,​ ​d=1. 
 D V-V-F-F-V 
 E V-V-V-F-V 
 
Questão​ ​15/15​ ​-​ ​Inteligência​ ​Artificial​ ​Aplicada 
Assinale​ ​as​ ​afirmativas​ ​a​ ​seguir​ ​com​ ​os​ ​cientistas​ ​respectivos​ ​e​ ​depois​ ​marque​ ​a​ ​alternativa​ ​correta: 
( )​ ​Propôs​ ​um​ ​teste​ ​no​ ​qual​ ​uma​ ​pessoa​ ​precisa​ ​descobrir​ ​se​ ​está​ ​falando​ ​com​ ​outro​ ​humano​ ​ou​ ​com​ ​uma 
máquina. 
( )​ ​Cria​ ​o​ ​software​ ​ELIZA​ ​para​ ​simular​ ​diálogos,​ ​o​ ​programa​ ​ancestral​ ​dos​ ​chatterbots​ ​atuais. 
( )​ ​Em​ ​1962,​ ​publica​ ​sobre​ ​a​ ​evolução​ ​e​ ​recombinação​ ​para​ ​resolver​ ​problemas​ ​de​ ​otimização 
( )​ ​Criador​ ​da​ ​rede​ ​neural​ ​NETtalk​ ​para​ ​a​ ​pronúncia​ ​de​ ​palavras​ ​em​ ​inglês 
( )​ ​Cria​ ​a​ ​linguagem​ ​LISP,​ ​uma​ ​linguagem​ ​para​ ​manipular​ ​listas​ ​encadeadas​ ​como​ ​forma​ ​de​ ​representação 
de​ ​conhecimento. 
 
Cientistas: 
I.​ ​Joseph​ ​Weizenbaum 
II.​ ​Jans-Joachim​ ​Bremermann 
III.​ ​Alan​ ​Turing 
IV.​ ​John​ ​McCarthy 
V.​ ​Terence​ ​Sejnowski 
Não​ ​esqueça​ ​de​ ​marcar,​ ​entre​ ​as​ ​alternativas​ ​a​ ​seguir​ ​aquela​ ​que​ ​contém​ ​a​ ​órdem​ ​correta​ ​dos​ ​cientistas 
Nota:​ ​6.7 
 A III​ ​–​ ​I​ ​–​ ​II​ ​–​ ​IV​ ​-​ ​V 
 B II​ ​–​ ​I​ ​–​ ​III​ ​–​ ​IV​ ​-​ ​V 
 C III​ ​–​ ​I​ ​–​ ​II​ ​–​ ​V​ ​-​ ​IV 
Você​ ​acertou! 
Alan​ ​Turing​ ​​ ​Propôs​ ​um​ ​teste​ ​no​ ​qual​ ​uma​ ​pessoa​ ​precisa​ ​descobrir​ ​se​ ​está​ ​falando 
com​ ​outro​ ​humano​ ​ou​ ​com​ ​uma​ ​máquina.​ ​Joseph​ ​Weizenbaum​ ​Cria​ ​o​ ​software 
ELIZA​ ​para​ ​simular​ ​diálogos,​ ​o​ ​programa​ ​ancestral​ ​dos​ ​chatterbots​ ​atuais. 
Jans-Joachim​ ​Bremermann​ ​publica​ ​sobre​ ​a​ ​evolução​ ​e​ ​recombinação​ ​para​ ​resolver 
problemas​ ​de​ ​otimização.​ ​​ ​John​ ​McCarthy​ ​Cria​ ​a​ ​linguagem​ ​LISP,​ ​uma​ ​linguagem 
para​ ​manipular​ ​listas​ ​encadeadas​ ​como​ ​forma​ ​de​ ​representação​ ​de​ ​conhecimento. 
Terence​ ​Sejnowski.​ ​Criador​ ​da​ ​rede​ ​neural​ ​NETtalk​ ​para​ ​a​ ​pronúncia​ ​de​ ​palavras 
em​ ​inglês. 
 D I​ ​–​ ​III​ ​–​ ​IV​ ​–​ ​V​ ​–​ ​II 
 E V​ ​–​ ​III​ ​–​ ​IV​ ​–​ ​I​ ​–​ ​II