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Sistemas de Informação / Informática

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Inteligência Artificial

A disciplina de Inteligência Artificial (IA) estuda como criar sistemas capazes de realizar tarefas que, até então, eram exclusivas de seres humanos, como reconhecimento de fala, visão computacional, tomada de decisão e aprendizado de máquina. Durante as aulas, os alunos aprendem sobre algoritmos, redes neurais, lógica fuzzy, entre outras técnicas utilizadas na construção de sistemas inteligentes. A disciplina é importante para profissionais da área de tecnologia, que podem aplicar os conhecimentos em IA em diversas áreas, como saúde, finanças, transporte, entre outras, para otimizar processos e melhorar a qualidade de vida das pessoas.

Exam

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AV1   INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

RESTRICTED

Ciência da Computação

Graduate

Universidade Estácio de Sá - EAD

Liene  Vieira

Outros

Other

A primeira solução encontrada pela estratégia de busca em largura é a solução ótima?

General Studies

Desvendando com Questões: Compartilhando questões para auxiliar na compreensão e aprimoramento de conhecimentos em diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos desvendar essas questões desafiadoras e aprimorar nossos conhecimentos!

Desvendando com Questões

Descreva as seguintes operações genéticas: Crossover e Mutação.

Analise as afirmações a seguir:
Selecione a opção correta:
I. Muitos processos de decisão humanos exigem o aramazenamento de uma grande quantidade ...

Analise as afirmações a seguir:
Selecione a opção correta:
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.
Todas as afirmações são verdadeiras.
Todas as afirmações são falsas.
As afirmações I e III são falsas e as afirmações II,  IV e V são verdadeiras.
A afirmação II é falsa e as afirmações I, III, IV e V são verdadeiras.
A afirmação I é falsa e as afirmações II, III, IV e V são verdadeiras.

Questões para Estudantes: Compartilhando questões desafiadoras para estudantes de diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos testar nossos conhecimentos e aprender mais sobre os assuntos que nos interessam!

Questões para Estudantes

Com relação especificamente à definição de árvores semânticas é incorreto afirmar que:
as árvores semânticas não contêm ciclos.
as árvores semântic...

Com relação especificamente à definição de árvores semânticas é incorreto afirmar que:
as árvores semânticas não contêm ciclos.
as árvores semânticas são grafos dirigidos.
nas árvores semânticas um nó pode ter um ou mais sucessores (nós filhos).
nas árvores semânticas cada nó tem um predecessor (ou nó pai).
nas árvores semânticas os sucessores de um nó folha são os nós objetivos.

Praticando Para Aprender: Compartilhando exercícios práticos para auxiliar no aprendizado de diversas disciplinas do ensino superior, médio e pós-graduação. Vamos juntos aprender mais através da prática!

Praticando Para Aprender

Representam partes componentes de um sistema especialista:
Motor de dedução - Base de regras - Base de dados
Motor de inferência - Base de regras -...

Representam partes componentes de um sistema especialista:
Motor de dedução - Base de regras - Base de dados
Motor de inferência - Base de regras - Fatos
Não é possível a identificação das partes componentes de um sistema especialista.
Motor de dedução - Base de conhecimento - Fatos
Motor de inferência - Base de conhecimento - Base de dados

Exercícios Para o Conhecimento: Compartilhando exercícios para auxiliar no aprimoramento do conhecimento em diversas disciplinas do ensino superior, médio e pós-graduação. Vamos juntos praticar e aprimorar nossos conhecimentos!

Exercícios Para o Conhecimento

Um sistema Fuzzy possui entradas escalares e deve ser capaz de produzir uma saída também escalar. Após serem realizadas as inferências com as regra...

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 chama-se:
Fuzzificação
Regras acionadas
Operação nebulosa
Inferência de sistemas
Defuzzificação

O operador genético que é o responsável pela recombinação de características dos pais durante a reprodução é:
Adaptação
Criação
Mutação
Seleção
Cro...

O operador genético que é o responsável pela recombinação de características dos pais durante a reprodução é:
Adaptação
Criação
Mutação
Seleção
Crossover

Progresso com Exercícios: Compartilhando exercícios para auxiliar no progresso acadêmico e profissional em diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos aprimorar nossos conhecimentos e alcançar o progresso através da prática e do estudo!

Progresso com Exercícios

Considerando as Redes Neurais Artificiais, relacione as colunas: I- Algoritmo Backpropagation. II- Perceptron. III- Redes Recorrentes. IV- MLPs (Mu...

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.
I-C, II-D, III-E, IV-A, V-B.
I-C, II-D, III-E, IV-B, V-A.
I-A, II-B, III-C, IV-D, V-E.
I-C, II-B, III-A, IV-D, V-E.
I-A, II-C, III-E, IV-D, V-B.

Praticando Para o Saber: Compartilhando exercícios práticos para auxiliar no aprendizado e aprimoramento de habilidades em diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos praticar e aprimorar nossos conhecimentos para alcançar o saber!

Praticando Para o Saber

Com base no conhecimento sobre Redes Neurais Artificiais, considere as afirmações a seguir. I. A função booleana ou exclusivo (XOR) pode ser implem...

Com base no conhecimento sobre Redes Neurais Artificiais, considere as afirmações a seguir. I. A função booleana ou exclusivo (XOR) pode ser implementada usando uma rede perceptron de camada única. II. Redes Neurais Artificiais do tipo MLP (Multilayer Perceptron) são capazes de classificar padrões de entrada não linearmente separáveis. III. Retropropagação (backpropagation) é um algoritmo de aprendizagem supervisionada. Assinale a alternativa CORRETA.
Somente as afirmativas II e III são corretas.
Somente as afirmativas I e III são corretas.
Somente as afirmativas I é correta.
Somente a afirmativa II é correta.
Somente as afirmativas I e II são corretas.

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AV1 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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