Av2 Inteligência Artificial

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			Avaliação: CCT0296_AV2_201308091541 » INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	Tipo de Avaliação: AV2
	Aluno: 201308091541 - PAULO VICTOR OLIVEIRA SENO
	Professor:
	MAURO CESAR CANTARINO GIL
	Turma: 9003/AC
	Nota da Prova: 3,0 de 10,0  Nota do Trab.: 0    Nota de Partic.: 0  Data: 05/12/2016 17:56:26
	
	 1a Questão (Ref.: 201308218079)
	Pontos: 0,0  / 1,0
	
 
1) SE peso é magro E altura é baixa ENTÃO ingestão recomendada de calorias é pequena
2) SE peso é magro E altura é mediana ENTÃO ingestão recomendada de calorias é média
3) SE peso é magro E altura é alta ENTÃO ingestão recomendada de calorias é grande
4) SE peso é normal E altura é baixa ENTÃO ingestão recomendada de calorias é pequena
5) SE peso é normal E altura é mediana ENTÃO ingestão recomendada de calorias é média
6) SE peso é normal E altura é alta ENTÃO ingestão recomendada de calorias é média
7) SE peso é gordo E altura é baixa ENTÃO ingestão recomendada de calorias é pequena
8) SE peso é gordo E altura é mediana ENTÃO ingestão recomendada de calorias é pequena
9) SE peso é gordo E altura é alta ENTÃO ingestão recomendada de calorias é média
Qual será(ão) a(s) regra(s) ativada(s) para uma altura de 1,78 m e um peso de 73 Kg? Justifique a sua resposta.
		
	
Resposta: SE o peso é normal e a altura é mediana ENTÃO ingestão recomendada de calorias é média. Pois a proporção de ingestão de calorias irá aumentar ou dimunir de acordo com a porcentagem de necessidade calórica de cada pessoa de acordo com o seu organismo.
	
Gabarito:
Regras 5,6,8 e 9.
Os graus de pertinência são maiores que zero.
	
	
	 2a Questão (Ref.: 201308329800)
	Pontos: 0,0  / 1,0
	Disserte em aproximadamente seis linhas características do aprendizado de uma rede competitiva, destacando a competição entre os neurônios e a atualização dos pesos.
		
	
Resposta:
	
Gabarito: O aprendizado de uma rede competitiva é não-supervisionado. A competição entre os neurônios ocorre por meio da utilização de alguma métrica de distância entre os dados de entrada e os pesos associados a cada neurônio da camada competitiva. O conjunto de pesos mais próximos (mais parecidos) dos dados de entrada determina o neurônio vencedor. Somente os pesos associados a este neurônio são atualizados.
	
	
	 3a Questão (Ref.: 201308329656)
	Pontos: 1,0  / 1,0
	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:
		
	
	Aprendem com treinamento
	 
	São algoritmos de otimização
	
	Processam a informação de forma paralela e distribuída
	
	Generalizam conhecimento aprendido
	
	Lidam com conhecimento não simbolicamente representado
	
	
	 4a Questão (Ref.: 201308236785)
	Pontos: 0,0  / 1,0
	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:
		
	
	incerteza, inferência, imprecisa
	
	incerteza, inferência, precisa
	 
	pertinência, inferência, imprecisa
	 
	pertinência, interação, precisa
	
	pertinência, interação, imprecisa
	
	
	 5a Questão (Ref.: 201308216432)
	Pontos: 1,0  / 1,0
	
                                                 TEMPERATURA
                                                                          PRESSÃO
 Sabendo-se que a TEMPERATURA = 75 e a PRESSÃO = 180  e aplicando-se as formas de cálculo sugeridas por Zadeh (min-max) podemos afirmar que:  
		
	
	O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 0,8.
	 
	O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 0,5.
	
	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 0,1.
	
	
	 6a Questão (Ref.: 201308236831)
	Pontos: 1,0  / 1,0
	O operador genético que permite que os cromossomos filhos herdem características genéticas dos cromossomos pais é:
		
	 
	Crossover
	
	Mutação
	
	Criação
	
	Adaptação
	
	Seleção
	
	
	 7a Questão (Ref.: 201308236850)
	Pontos: 0,0  / 1,0
	Considere o problema de se maximizar a função f(x) = 3x+2 no domínio [0, 127]. Qual função deve ser usada para avaliar os indivíduos?
		
	
	x2 + 1
	 
	3x+2
	 
	2x
	
	x/3
	
	3x+1
	
	
	 8a Questão (Ref.: 201308856982)
	Pontos: 0,0  / 1,0
	Em relação ao modelo conexionista podemos afirmar que:
		
	
	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 parte do conhecimento necessário para resolver o problema.
	 
	Cada problema requer do projetista que sejam feitas escolhas adequadas para propiciar a correta evolução das soluções ao longo das sucessivas gerações.
	
	Possui todo o conhecimento necessário para resolver o problema.
	 
	Não tem conhecimento algum armazenado, até que seja treinado par resolver um problema.
	
	
	 9a Questão (Ref.: 201308236875)
	Pontos: 0,0  / 1,0
	Considere a rede com neurônios de McCulloch-Pitts 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?
		
	
	(0,1,1,0)
	
	(0,0,0,1)
	
	(0,1,0,1)
	 
	(1,0,0,1)
	 
	(0,1,1,1)
	
	
	 10a Questão (Ref.: 201308741879)
	Pontos: 0,0  / 1,0
	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.
		
	
	I(N), II (S) e III (S)
	
	I(S), II (S) e III (S)
	
	I(N), II (N) e III (N)
	 
	I(S), II (S) e III (N)
	 
	I(N), II (S) e III (N)
	
	
	
	Período de não visualização da prova: desde 02/12/2016 até 13/12/2016.
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