Apol 05 - Inteligência Artificial Aplicada - 2019

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Questão 1/5 - Inteligência Artificial Aplicada 
Assinale as afirmações sobre Algoritmos Genéticos 
(AG) a seguir com “V” para verdadeiro ou “F” para falso 
e depois marque a alternativa correta: 
 
 
 
 
 
( ) Um AG é considerado um algoritmo de busca em 
feixe estocástica, onde os estados sucessores são 
criados a partir da combinação de dois (ou mais) 
estados “pais”. 
 
 
( ) AG usa estruturas de neurônios para executar a 
sua busca por um estado ótimo. 
 
 
( ) Um AG contém regras com premissas e 
consequentes para executar o seu algoritmo. 
 
 
( ) Os AG perfazem uma busca cega, sendo a única 
exigência o conhecimento da função objetivo de cada 
indivíduo. 
 
( ) Um AG procura uma solução dentro de um 
espaço para um problema de otimização. 
Nota: 20.0 
 A V-V-F-F-V 
 B V-F-V-V-F 
 C V-F-F-V-V 
Você acertou! 
Um AG é considerado um algoritmo de busca em 
feixe estocástica, onde os estados sucessores são 
criados a partir da combinação de dois (ou mais) 
estados “pais”. AG não usa estruturas de 
neurônios como as RNA para executar a sua 
busca por um estado ótimo. Também, um AG 
contém regras com premissas e consequentes 
para executar o seu algoritmo. Os AG perfazem 
uma busca cega, sendo a única exigência o 
conhecimento da função objetivo de cada 
indivíduo, procurando uma solução dentro de um 
espaço para um problema de otimização. 
 D F-F-F-V-F 
 E V-V-V-F-F 
 
Questão 2/5 - Inteligência Artificial Aplicada 
A aplicação de uma RNA a um problema qualquer com 
uma grande quantidade de sinais de entrada exige que 
seja feita a normalização para padronizar o cálculo 
internamente à RNA. Considerando a normalização de 
um sinal de entrada para um neurônio relativo à que 
tenha o valor mínimo de 100 (zero), o sinal máximo de 
10000 e um valor qualquer de entrada de 3450, o valor 
normalizado para esta entrada específica (com duas 
casas decimais) será de: 
Nota: 20.0 
 A 0,56 
 B 0,38 
 C 0,34 
Você acertou! 
Utiliza-se a fórmula para o cálculo da 
normalização de uma entrada de RNA: 
 
 D 3,45 
 E 1,00 
 
Questão 3/5 - Inteligência Artificial Aplicada 
Na execução de um AG, considere os seguintes 
cromossomos: 
 
 
Cromossomo 1: 110001001 
 
 
Cromossomo 2: 101111101 
 
 
 Considerando o ponto de corte após o gene de 
número 5, como seriam os descendentes destes 
cromossomos em caso de crossover? 
Nota: 20.0 
 A 110111101 e 101001001 
 B 110001101 e 101111001 
Você acertou! 
O processo de crossover faz a operação ilustrada 
a seguir, invertendo a segunda parte do 
cromossomo após o gene de número “5”: 
 
 C 110000101 e 101110001 
 D 110011101 e 101101001 
 E 101101001 e 110011101 
 
Questão 4/5 - Inteligência Artificial Aplicada 
No caso de um AG utilizar como alfabeto a numeração 
hexadecimal com 10 genes, qual o cromossomo abaixo 
seria um exemplo de representação de um indivíduo: 
Nota: 0.0 
 A 11AF09921B 
pois é a única que possui genes na faixa de 
representação hexadecimal 
(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F). 
 B 11ABFH4550 
 C FE0033LH99 
 D A218FF3AAG 
 E AA012345KJ 
 
Questão 5/5 - Inteligência Artificial Aplicada 
A arquitetura com camadas ocultas requer algoritmos 
de aprendizagem que contemplem a atualização dos 
pesos relacionados às camadas internas. O processo 
de ativação acontece primeiramente nas camadas 
ocultas para depois chegar até a camada de saída. A 
retroalimentação do erro também é feita nos pesos que 
conectam a(s) camada(s) oculta(s). O algoritmo mais 
comum utilizado para o treinamento de um perceptron 
multicamada é: 
Nota: 20.0 
 A Algoritmo de campo local induzido. 
 B Algoritmo de sinal funcional. 
 C Algoritmo de erro contínuo. 
 D Algoritmo de retropropagação 
Você acertou! 
O algoritmo envolve o processo chamado de 
descida de gradiente. Este processo busca 
calcular o gradiente local do erro (a direção para 
onde tende a crescer o valor do erro médio 
calculado), utilizando-o para corrigir os pesos 
sinápticos na direção contrária a este gradiente, 
em busca do erro mínimo local. O cálculo do 
campo local induzido é somente uma parte do 
algoritmo de retropropagação, sendo a 
propagação do sinal dos neurônios para a próxima 
camada à frente. O sinal funcional é o sinal 
apresentado à camada de entrada referente aos 
atributos do vetor de amostras, que propaga-se 
para a frente na rede, nó por nó, ativando os 
neurônios até a camada de saída. 
 E Algoritmo de biopropagação induzida.