INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 13 06 2015

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Avaliação: CCT0188_AV_201102166901 » INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Tipo de Avaliação: AV
Aluno:
Professor: MAURO CESAR CANTARINO GIL Turma: 9001/AA
Nota da Prova: 6,5 Nota de Partic.: 2 Data: 13/06/2015 11:18:16
1a Questão (Ref.: 201102299200) 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: Fato 1: A temperatura está alta. Regra 3 ativada: se a temperatura está alta, então a pressão está
baixa. Regra 2 ativada: se a pressão está baixa, então não há chuva. Fatos gerados: baixa pressão e não há chuva.
Resposta: Não vai chover.
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.: 201102300975) Pontos: 1,5 / 1,5
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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. Os graus de pertinência são superiores a zero.
Gabarito:
Regras 5,6,8 e 9.
Os graus de pertinência são maiores que zero.
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3a Questão (Ref.: 201102319284) Pontos: 0,5 / 0,5
De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo conexionista: (Escolha a
alternativa CORRETA):
Aprende a partir dos dados e generaliza o conhecimento aprendido
Possui conhecimento explicitamente representado com regras
Reflete o conhecimento de um ou mais especialistas em uma determinada área
Lida com raciocínio sobre o conhecimento representado e justifica as decisões
É programado com um algoritmo que reflete o conhecimento que se deseja representar
4a Questão (Ref.: 201102319315) Pontos: 0,5 / 0,5
Em relação aos métodos de busca com informação (busca heurística) e sem informação (busca desinformada),
aplicados a problemas em que todas as ações têm o mesmo custo, o grafo de busca tem fator de ramificação finito
e as ações não retornam a estados já visitados. (Escolha a alternativa CORRETA)
A primeira solução encontrada pela estratégia de busca em profundidade é a solução ótima.
As estratégias de busca com informação usam funções heurísticas, pois quando bem definidas, permitem
melhorar a eficiência da busca.
A segunda solução encontrada pela estratégia de busca em largura é a solução ótima.
A estratégia de busca A* é eficiente porque expande apenas os nós que estão no caminho da solução.
A estratégia de busca gulosa é eficiente porque expande apenas os nós que estão no caminho da solução.
5a Questão (Ref.: 201102412571) Pontos: 0,0 / 0,5
Um especialista em economia definiu o conjunto de regras:
R1: Se Taxa de Desemprego é alta então Consumo é baixo.
R2: Se Taxa de Desemprego é baixa então Consumo é alto.
R3: Se Investimento Estrangeiro é baixo então Taxa de Desemprego é alta.
R4: Se Investimento Estrangeiro é alto então Taxa de Desemprego é baixa.
Levando-se em consideração que o fato 1 é "Investimento Estrangeiro é alto" e que deseja-se uma resposta à
pergunta "Como está o Consumo?", informe a quantidade de regras investigadas utilizando-se a estratégia
orientada a fatos até que a pergunta acima seja respondida.
5
3
2
4
6
6a Questão (Ref.: 201102807070) Pontos: 0,5 / 0,5
Em relação aos conjuntos Crisp e Fuzzy, pode-se afirmar que:
I- No conjunto crisp a noção de pertinência é bem definida: elementos pertencem ou não pertencem a um dado
conjunto.
II- No conjunto fuzzy a função característica é generalizada, podendo assumir um número infinito de valores no
intervalo [0,1]
III- Um certo conjunto fuzzy é normal se a sua altura for igual a 0,5.
Escolha a alternativa correta.
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Apenas o item II está correto.
Apenas os itens I e II estão corretos.
Apenas os itens II e III estão corretos.
Apenas os itens I e III estão corretos.
Apenas o item III está correto.
7a Questão (Ref.: 201102299328) 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 0,8.
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.
8a Questão (Ref.: 201102319728) Pontos: 0,5 / 0,5
O operador genético que permite a escolha de indivíduos, aleatoriamente, proporcionalmente a aptidão é:
Seleção
Adaptação
Mutação
Crossover
Criação
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9a Questão (Ref.: 201102319745) Pontos: 1,0 / 1,0
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)?
383
2
127
0
381
10a Questão (Ref.: 201102337564) Pontos: 0,0 / 1,0
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, qual é o principal função
do termo de momento aplicado à formula de ajuste dos pesos?
Para frear a convergência para o valor de mínimo da função de erro, uma vez que uma descida mais lenta
impede que se passe do ponto desejado
Para explorar múltiplos pontos de mínimo da função
Para acelerar a convergência utilizando um fator multiplicador arbitrado pelo algoritmo
Para acelerar a convergência utilizando a tendência de correção do ciclo anterior
Para frear a convergência, inibindo a atração de mínimos locais e permitindo a convergência para o mínimo
global
Período de não visualização da prova: desde 12/06/2015 até 25/06/2015.
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