PROVA FINAL DISCURSIVA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Prévia do material em texto

Disciplina:
	Inteligência Artificial (INF29)
	Avaliação:
	Avaliação Final (Discursiva) - Individual FLEX ( Cod.:515168) ( peso.:4,00)
	Prova:
	16897805
	Nota da Prova:
	8,50
	
	
Parte superior do formulário
	1.
	Sistemas especialistas baseiam-se na habilidade de reproduzir o conhecimento de um especialista humano em determinado domínio do conhecimento. Estudiosos colocam que os sistemas especialistas, assim como as pessoas experientes, tendem a ser especialistas, focando sobre um conjunto reduzido de problemas. Pode-se dizer que os SE deve ser construído, fazendo uso de seu conhecimento e experiência adquiridos ao longo dos anos. Os mecanismos de raciocínio adotados por especialistas humanos e pelos SE funcionam de formas semelhantes, o que justifica a eficiência desses sistemas nos mais variados domínios de conhecimento. Nesse sentido, descreva o encadeamento regressivo e qual a sua utilização, bem como o encadeamento progressivo e sua utilização.
	Resposta Esperada:
Encadeamento regressivo é quando se parte de uma hipótese e se busca a confirmação dessa hipótese, sendo o raciocínio realizado de forma reversa, de trás na rede de inferência. Encadeamento regressivo é utilizado nos casos que de verificar a veracidade da hipótese. Encadeamento progressivo é quando se parte de uma evidência e se busca a conclusão desta evidência, sendo o raciocínio realizado para frente na rede de inferência. Encadeamento progressivo é utilizado em situações que se tem várias hipóteses, como nos casos de atividades que precisam monitorar dados adquiridos de maneira constante.
	2.
	Em uma faculdade, notou-se que existe um alto grau de evasão em determinada disciplina, chegando a aproximadamente 47% dos acadêmicos. Objetivando descobrir os motivos que causam tamanha evasão e atuar para resolvê-los, a coordenação do curso chamou sua empresa de consultoria em Tecnologia da Informação. Qual das técnicas de inteligência artificial seria a mais adequada para agrupar os dados e descobrir os motivos da evasão? Disserte sobre os motivos que nortearam sua escolha.
	Resposta Esperada:
Apesar de o problema permitir a utilização de redes neurais artificiais e computação evolutiva, a técnica que mais se enquadra é o aprendizado de máquina não supervisionado. Isto ocorre porque tudo que temos é uma massa de dados onde 47% se enquadram em determinado grupo e 53% não. Não existe característica específica para ?ensinarmos? aos dados, como, por exemplo, classe social ou tempo entre Ensino Médio e Ensino Superior. Da mesma forma, não sabemos quais características estão agrupadas nestes alunos do grupo de saída. O aprendizado não supervisionado, através de iterações sucessivas, separará os acadêmicos em clusters com características comuns, permitindo que padrões sejam encontrados entre os desistentes.
Parte inferior do formulário
Disciplina:
 
Inteligência Artificial (INF29)
 
Avaliação:
 
Avaliação Final (Discursiva) 
-
 
Individual FLEX ( Cod.:515168) ( 
peso.:4,00)
 
Prova:
 
16897805
 
Nota da 
Prova:
 
8,50
 
 
 
1.
 
Sistemas especialistas baseiam
-
se na habilidade de reproduzir o conhecimento de um 
especialista humano em determinado domínio do conhecimento. Estudiosos colocam 
que os sistemas especialistas, assim como as pessoas experientes, tendem a ser 
especialistas, 
focando sobre um conjunto reduzido de problemas. Pode
-
se dizer que 
os SE deve ser construído, fazendo uso de seu conhecimento e experiência 
adquiridos ao longo dos anos. Os mecanismos de raciocínio adotados por 
especialistas humanos e pelos SE funcionam de
 
formas semelhantes, o que justifica a 
eficiência desses sistemas nos mais variados domínios de conhecimento. Nesse 
sentido, descreva o encadeamento regressivo e qual a sua utilização, bem como o 
encadeamento progressivo e sua utilização.
 
Resposta Esper
ada:
 
Encadeamento regressivo é quando se parte de uma hipótese e se busca a confirmação 
dessa hipótese, sendo o raciocínio realizado de forma reversa, de trás na rede de 
inferência. Encadeamento regressivo é utilizado nos casos que de verificar a veracidad
e 
da hipótese. Encadeamento progressivo é quando se parte de uma evidência e se busca a 
conclusão desta evidência, sendo o raciocínio realizado para frente na rede de 
inferência. Encadeamento progressivo é utilizado em situações que se tem várias 
hipóteses
, como nos casos de atividades que precisam monitorar dados adquiridos de 
maneira constante.
 
 
2.
 
Em uma faculdade, notou
-
se que existe um alto grau de evasão em determinada 
disciplina, chegando a aproximadamente 47% dos acadêmicos. Objetivando 
descobrir os motivos que causam tamanha evasão e atuar para resolvê
-
los, a 
coordenação do curso chamou sua empresa de consultoria em Tecnologia da 
Informação. Qual das técnicas de inteligência artificial seria a mais adequada para 
agrupar os dados e descob
rir os motivos da evasão? Disserte sobre os motivos que 
nortearam sua escolha.
 
Resposta Esperada:
 
Apesar de o problema permitir a utilização de redes neurais artificiais e computação 
evolutiva, a técnica que mais se enquadra é o aprendizado de máquina não 
supervisionado. Isto ocorre porque tudo que temos é uma massa de dados onde 47% se 
enquadram em de
terminado grupo e 53% não. Não existe característica específica para 
?ensinarmos? aos dados, como, por exemplo, classe social ou tempo entre Ensino 
Médio e Ensino Superior. Da mesma forma, não sabemos quais características estão 
agrupadas nestes alunos do 
grupo de saída. O aprendizado não supervisionado, através 
de iterações sucessivas, separará os acadêmicos em clusters com características comuns, 
permitindo que padrões sejam encontrados entre os desistentes.
 
 
Disciplina: 
Inteligência Artificial (INF29) 
Avaliação: 
Avaliação Final (Discursiva) - Individual FLEX ( Cod.:515168) ( 
peso.:4,00) 
Prova: 16897805 
Nota da 
Prova: 
8,50 
 
1. Sistemas especialistas baseiam-se na habilidade de reproduzir o conhecimento de um 
especialista humano em determinado domínio do conhecimento. Estudiosos colocam 
que os sistemas especialistas, assim como as pessoas experientes, tendem a ser 
especialistas, focando sobre um conjunto reduzido de problemas. Pode-se dizer que 
os SE deve ser construído, fazendo uso de seu conhecimento e experiência 
adquiridos ao longo dos anos. Os mecanismos de raciocínio adotados por 
especialistas humanos e pelos SE funcionam de formas semelhantes, o que justifica a 
eficiência desses sistemas nos mais variados domínios de conhecimento. Nesse 
sentido, descreva o encadeamento regressivo e qual a sua utilização, bem como o 
encadeamento progressivo e sua utilização. 
Resposta Esperada: 
Encadeamento regressivo é quando se parte de uma hipótese e se busca a confirmação 
dessa hipótese, sendo o raciocínio realizado de forma reversa, de trás na rede de 
inferência. Encadeamento regressivo é utilizado nos casos que de verificar a veracidade 
da hipótese. Encadeamento progressivo é quando se parte de uma evidência e se busca a 
conclusão desta evidência, sendo o raciocínio realizado para frente na rede de 
inferência. Encadeamento progressivo é utilizado em situações que se tem várias 
hipóteses, como nos casos de atividades que precisam monitorar dados adquiridos de 
maneira constante. 
 
2. Em uma faculdade, notou-se que existe um alto grau de evasão em determinada 
disciplina, chegando a aproximadamente 47% dos acadêmicos. Objetivando 
descobrir os motivos que causam tamanha evasão e atuar para resolvê-los, a 
coordenação do curso chamou sua empresa de consultoria em Tecnologia da 
Informação. Qual das técnicas de inteligência artificial seria a mais adequada para 
agrupar os dados e descobrir os motivos da evasão? Disserte sobre os motivos que 
nortearam sua escolha. 
Resposta Esperada: 
Apesar de o problema permitir a utilização de redes neurais artificiais e computação 
evolutiva, a técnica que mais se enquadra é o aprendizado de máquina nãosupervisionado. Isto ocorre porque tudo que temos é uma massa de dados onde 47% se 
enquadram em determinado grupo e 53% não. Não existe característica específica para 
?ensinarmos? aos dados, como, por exemplo, classe social ou tempo entre Ensino 
Médio e Ensino Superior. Da mesma forma, não sabemos quais características estão 
agrupadas nestes alunos do grupo de saída. O aprendizado não supervisionado, através 
de iterações sucessivas, separará os acadêmicos em clusters com características comuns, 
permitindo que padrões sejam encontrados entre os desistentes.