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Inteligencia Artificial AV

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Avaliação: CCT0188_AV_201002253691 » INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	Tipo de Avaliação: AV
	Aluno: 201002253691 - FELIPE CARMO DA PAIXAO
	Professor:
	MAURO CESAR CANTARINO GIL
	Turma: 9001/AA
	Nota da Prova: 8,0        Nota de Partic.: 1        Data: 22/06/2015 19:55:31
	
	 1a Questão (Ref.: 201002394669)
	Pontos: 1,5  / 1,5
	Considere a seguinte base de conhecimento:
Regra 1: SE A PRESSÃO ESTÁ ALTA ENTÃO HÁ CHUVA
Regra 2: SE A PRESSÃO ESTÁ BAIXA ENTÃO NÃO HÁ CHUVA
Regra 3: SE A TEMPERATURA ESTÁ ALTA ENTÃO A PRESSÃO ESTÁ BAIXA
Regra 4: SE A TEMPERATURA ESTÁ BAIXA ENTÃO A PRESSÃO ESTÁ ALTA
Fato 1:  A TEMPERATURA ESTÁ ALTA.
Apresente sequência de avaliação das regras, as regras acionadas, os fatos gerados e a resposta a questão "VAI CHOVER ?" considerando a busca ORIENTADA A DADOS.
 
 
 
		
	
Resposta: regra 1 avaliada novo objetivo : A pressao esta alta? regra 2 avaliada. regra 3 ativada fato gerado : A pressao esta baixa. regra 4 avaliada regra 1 avaliada regra 2 ativada. Resposta : não ha chuva
	
Gabarito:
Regra 1 - avaliada
Regra 2 - avaliada
Regra 3 - acionada
Fato gerado: A pressão está baixa
Regra 4 - avaliada
Regra 1 - avaliada
Regra 2 - acionada
Fato gerado:  Não há chuva
Reposta: Não há chuva.
	
	
	 2a Questão (Ref.: 201002396444)
	Pontos: 1,5  / 1,5
	
 
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: regras 5,6,8 e 9. Porque ele tem uma altura muito mediana ou um pouco alta e tem um peso muito normal ou um pouco gordo.
	
Gabarito:
Regras 5,6,8 e 9.
Os graus de pertinência são maiores que zero.
	
	
	 3a Questão (Ref.: 201002463846)
	Pontos: 0,5  / 0,5
	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, pode-se afirmar que em relação aos Algoritmos Genéticos: (Escolha a alternativa CORRETA)
		
	
	Realizam o raciocínio aproximado, com proposições imprecisas e descritas em linguagem natural.
	 
	Empregam uma estratégia de busca paralela e estruturada, baseadas nos mecanismos da seleção natural.
	
	Lidam com conhecimento não simbolicamente representado e processam a informação de forma paralela e distribuída.
	
	São inspirados no comportamento do cérebro humano e modelam os modos imprecisos do raciocínio aproximado.
	
	Lidam com conhecimento explícito, representado simbolicamente e generalizam o conhecimento aprendido.
	
	
	 4a Questão (Ref.: 201002394352)
	Pontos: 0,5  / 0,5
	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.
 
		
	
	(1) Busca revogável em largura - (2) Busca revogável em largura - (3) Busca irrevogável
	
	(1) Busca revogável em profundidade - (2) Busca revogável em profundidade - (3) Busca irrevogável
	
	(1) Busca revogável em profundidade - (2) Busca revogável em largura - (3) Busca irrevogável
	
	(1) Busca revogável em largura - (2) Busca revogável em profundidade - (3) Busca irrevogável
	 
	(1) Busca revogável em profundidade - (2) Busca irrevogável - (3) Busca revogável em largura.
	
	
	 5a Questão (Ref.: 201002523642)
	Pontos: 0,5  / 0,5
	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.
		
	
	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 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.
	
	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 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.
	
	
	 6a Questão (Ref.: 201002415155)
	Pontos: 0,5  / 0,5
	Suponha que tenhamos uma variável Idade (medida em anos) que tenha sido modelada com os valores linguísticos dos conjuntos fuzzy representados na figura abaixo.
Qual é o Suporte do conjunto fuzzy meia idade?
(Escolha a alternativa CORRETA)
 
		
	
	28 a 42 e 49 a 56
	 
	28 a 56
	
	56-42=14
	
	49 a 100
	
	42 a 49
	
	
	 7a Questão (Ref.: 201002394797)
	Pontos: 0,5  / 0,5
	
                                                 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.
	
	O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 0,1.
	
	O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 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 0,5.
	
	
	 8a Questão (Ref.: 201002415196)
	Pontos: 0,5  / 0,5
	O operador genético que permite que os cromossomos filhos herdem características genéticas dos cromossomos pais é:
		
	
	SeleçãoCrossover
	
	Adaptação
	
	Criação
	
	Mutação
	
	
	 9a Questão (Ref.: 201002902595)
	Pontos: 1,0  / 1,0
	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?
		
	
	000000 e 111111
	 
	001011 e 110100
	
	001100 e 110011
	
	000111 e 111000
	
	001110 e 111000
	
	
	 10a Questão (Ref.: 201002902604)
	Pontos: 1,0  / 1,0
	O algoritmo de treinamento Backpropagation consiste em uma sequência de fases. 
Assinale a alternativa INCORRETA sobre este algoritmo.
		
	
	Se um erro máximo desejado não tiver sido atingido, retornar ao passo inicial para a próxima iteração (apresentação de todos os padrões novamente).
	
	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 .
	 
	Apresentar um padrão na camada de entrada e calcular o valor do seu peso na camada de saída.
	
	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.

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