AVINTELIGÊNCIA ARTIFICIAL AV20181

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Disc.:  INTELIGÊNCIA ARTIFICIA 
 08/06/2018 17:20:38 (F)  AV
Professor: FLAVIA VANCIM FRACHONE MASSA
 
Turma: 9001/AA
Avaliação:
 9,0
Nota Partic.:
 
Av. Parcial.:
 2,0
Nota SIA:
 10,0 pts
 
 
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL  
 
 1. Ref.: 623466 Pontos: 1,00  / 1,00
Em relação às definições sobre Inteligência Artificial, pode­se afirmar que:
 I­ A arte de criar máquinas que executem funções que exijam inteligência quando executadas por pessoas.
 II­ O estudo de como fazer computadores realizarem coisas nas quais, no momento as pessoas são melhores.
 III­ O ramo da ciência da computação que está interessado em automatizar comportamento inteligente.
Escolha a alternativa correta.
Apenas o item II está correto.
Apenas o item III está correto.
Apenas os itens I e II estão corretos.
  Os itens I, II e III estão corretos.
Apenas o item I está correto.
 
 2. Ref.: 187425 Pontos: 1,00  / 1,00
O  grafo  abaixo  exibe  e  duração  média  em  horas  entre  as  áreas  de  distribuição  de  uma  empresa  de  logística,
localizadas em diferentes cidades do país. Quando há alguma solicitação de frete, a empresa fornece aos seus clientes
informações sobre a duração mínima entre as  cidades. Um cliente que deseja enviar uma carga de C a L  fez esta
solicitação  e  recebeu  as  informações  apresentadas  na  tabela  abaixo.  Levando  em  consideração  um  determinado
método de busca, qual é o plano de distribuição MENOS demorado entre as cidades C e L?
Nó­h(n)
 A­25
 B­21 Educational Performace Solution       EPS ® ­ Alunos        
C­18
 D­19
 E­10
 F­14
 G­13
 H­03
 I­07
 J­10
 K­05
 L­00
 
Utilizando­se o algoritmo A*, a rota entre C e L encontrada no problema acima é CEGHL e o custo do caminho
é 20
  Utilizando­se a busca ordenada, a rota ente C e L encontrada no problema acima é CEGHL e o custo do
caminho é 19
Utilizando­se a busca gulosa, a rota entre C e L encontrada no problema acima é CEGHL e o custo do caminho
é 23
Utilizando­se o algoritmo A*, a rota ente C e L encontrada no problema acima é CFIL e o custo do caminho é
19
Utilizando­se a busca gulosa, a rota entre C e L encontrada no problema acima é CFIL e o custo do caminho é
19
 
 3. Ref.: 603634 Pontos: 1,00  / 1,00
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?
Sistema de criação de regras de busca em árvores semânticas.
Sistema de derivação de lógica fuzzy
Educational Performace Solution       EPS ® ­ Alunos        
Sistema de derivação de lógica fuzzy.
  Sistema Especialistas de regras de produção.
Sistema de criação de lógica de primeira ordem.
Sistema de construção de rede neurais.
 
 4. Ref.: 136104 Pontos: 1,00  / 1,00
Complete as lacunas: A inferência Fuzzy é uma relação lógica que obedece à mesma tabela verdade da Implicação
___________ da lógica proposicional tradicional (lógica crisp). A diferença é que na lógica crisp, a regra é acionada
somente se a ________ for ________ e na lógica fuzzy a regra é acionada quando a premissa possui um grau de
pertinência _________ zero. A sequência correta está representada em:
Modus Tollens, premissa, falsa, diferente de
Modus Tollens, conclusão, verdadeira, igual a
  Modus Ponens, premissa, verdadeira, diferente de
Modus Ponens, conclusão, verdadeira, diferente de
Modus Ponens, premissa, falsa, igual a
 
 5. Ref.: 623509 Pontos: 1,00  / 1,00
Em relação a inferência fuzzy, pode­se afirmar que:
I­ A inferência Fuzzy é uma relação lógica que obedece à mesma tabela verdade da Implicação Modus Ponens da
lógica proposicional tradicional (lógica crisp). 
 II­ Na lógica crisp, a regra é acionada somente se a premissa for verdadeira e na lógica fuzzy a regra é acionada
quando a premissa possui um grau de pertinência diferente de zero.
 III­ Para calcular a relação de implicação Takagi­Sugeno propõem utilizar o mínimo ou o produto dos graus de
pertinência.
Assinale a alternativa correta.
  Apenas os itens I e II estão corretos
Apenas o item II está correto.
Apenas o item III está correto.
Apenas o item I está correto.
Apenas os itens II e III estão corretos.
 
 6. Ref.: 136132 Pontos: 1,00  / 1,00
O operador genético que é o responsável pela recombinação de características dos pais durante a reprodução é:
Seleção
Mutação
Adaptação
  Crossover
Criação
 
 7. Ref.: 136154 Pontos: 1,00  / 1,00
Considere o problema de se maximizar a função f(x) = 3x+2 no domínio [0, 127]. Qual a melhor solução para o
problema (valor de x que maximiza a função)?
  127
381
2
0
383 Educational Performace Solution       EPS ® ­ Alunos        
 
 8. Ref.: 184782 Pontos: 0,00  / 1,00
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):
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.
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.
  Empregam uma estratégia de busca paralela e estruturada, baseadas nos mecanismos da seleção natural.
 
 9. Ref.: 153964 Pontos: 1,00  / 1,00
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 esquece os padrões aprendidos 
 II ­ Diminuição da capacidade de generalização da rede 
 III ­ Apenas desperdício de tempo computacional 
  
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:
Somente o item III está correto.
  Somente o item II está correto.
Somente os itens II e III estão corretos
Somente o item I está correto.
Somente os itens I e III estão corretos
 
 10. Ref.: 229040 Pontos: 1,00  / 1,00
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:
F, V, F
F, V, V
V, F, V
V, V, F
  F, F, V
 
 
 
Educational Performace Solution       EPS ® ­ Alunos