AV Inteligência Artificial (CCT0767) 2020.1

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23/06/2020 Estácio: Alunos
https://simulado.estacio.br/alunos/?user_cod=1870983&matr_integracao=201707056277 1/3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
 
 1. Ref.: 623458 Pontos: 1,00 / 1,00
Em relação às definições sobre Inteligência Artificial, pode-se afirmar que:
I- O campo de estudos que procura emular comportamento inteligente em termos de processos educacionais.
II- A automação de atividades que associamos ao pensamento humano, atividades tais como tomadas de decisão,
resolução de problemas, aprendizado...
III- O estudo das computações que tornam possível perceber, raciocinar e agir.
Escolha a alternativa correta.
 Os itens I, II e III estão corretos.
Apenas os itens I e III estão corretos.
Apenas os itens II e III estão corretos.
Apenas o item III está correto.
Apenas os itens I e II estão corretos.
 2. Ref.: 135724 Pontos: 1,00 / 1,00
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 segunda solução encontrada pela estratégia de busca em largura é a solução ótima.
A primeira solução encontrada pela estratégia de busca em profundidade é a solução ótima.
A estratégia de busca A* é eficiente porque expande apenas os nós que estão no caminho da solução.
 As estratégias de busca com informação usam funções heurísticas, pois quando bem definidas, permitem
melhorar a eficiência da busca.
A estratégia de busca gulosa é eficiente porque expande apenas os nós que estão no caminho da solução.
 3. Ref.: 115613 Pontos: 1,00 / 1,00
Representam partes componentes de um sistema especialista:
Motor de dedução - Base de regras - Base de dados
 Motor de inferência - Base de conhecimento - Base de dados
Não é possível a identificação das partes componentes de um sistema especialista.
Motor de inferência - Base de regras - Fatos
Motor de dedução - Base de conhecimento - Fatos 
 4. Ref.: 244809 Pontos: 1,00 / 1,00
As diferentes etapas do raciocínio Fuzzy são:
I. Transformação das variáveis do problema em valores fuzzy, ou fuzzificação
II. Aplicação dos operadores fuzzy
III. Aplicação da implicação 
IV. Combinação de todas as saídas fuzzy possíveis
V. Defuzzificação
Que correspondem a:
A. Aplicar os operadores fuzzy, AND e OR, conhecidos como operadores de relação.
B. Obter um valor numérico dentro da faixa estipulada pela lógica fuzzy.
C. Combinação de todas as saídas em um único conjunto fuzzy, algo semelhante ao processo de união e intersecção, na
teoria dos conjuntos abruptos. 
D. Definir o peso no resultado e remodelar a função. 
E. Determinação do grau de pertinência de cada conjunto (proposição) limitando o valor entre 0 e 1.
Qual é a associação CORRETA entre as diferentes etapas do raciocínio fuzzy?
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23/06/2020 Estácio: Alunos
https://simulado.estacio.br/alunos/?user_cod=1870983&matr_integracao=201707056277 2/3
I (E), II (B) , III (D), IV (C), V (A)
I (A), II (B) , III (C), IV (D), V (E)
 I (E), II (A) , III (D), IV (C), V (B)
I (D), II (E) , III (C), IV (B), V (A)
I (d), II (a) , III (c), IV (e), V (b)
 5. Ref.: 623509 Pontos: 1,00 / 1,00
Em relação a inferência fuzzy, pode-se 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 Takagi-Sugeno propõem utilizar o mínimo ou o produto dos graus de
pertinência.
Assinale a alternativa correta.
Apenas o item II está correto.
Apenas o item I está correto.
 Apenas os itens I e II estão corretos
Apenas os itens II e III estão corretos.
Apenas o item III está correto.
 6. Ref.: 136110 Pontos: 1,00 / 1,00
Em relação aos Algoritmos Genéticos, podemos afirmar que:
I - Em um algoritmo genético uma população de indivíduos (cromossomos) representa um conjunto de soluções candidatas (população)
ao problema que se busca otimizar.
II - Os processos de seleção de soluções candidatas, utilizados pelos algoritmos genéticos, buscam selecionar os candidatos mais aptos,
de forma a manter as melhores características genéticas presentes na população.
III - A escolha da população inicial, para algoritmos genéticos, deve ser criteriosa, gerando somente indivíduos com alto grau de aptidão e
não admitindo nenhum grau de aleatoriedade.
IV - O operador crossover combina cromossomas de indivíduos previamente selecionados, chamados pais, para formar novos indivíduos,
os quais têm uma grande possibilidade de serem mais aptos que os seus genitores.
Somente estão corretas as afirmações:
Somente III e IV
 Somente I, II e IV
Somente I e III
Somente II, III e IV
Somente I e IV
 7. Ref.: 136155 Pontos: 1,00 / 1,00
Considere o problema de se maximizar a função f(x) = 3x+2 no domínio [0, 127]. Qual função deve ser usada para
avaliar os indivíduos?
x/3
 3x+2
x2 + 1
2x
3x+1
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23/06/2020 Estácio: Alunos
https://simulado.estacio.br/alunos/?user_cod=1870983&matr_integracao=201707056277 3/3
 8. Ref.: 235212 Pontos: 1,00 / 1,00
Considerando as Redes Neurais Artificiais, relacione as colunas:
I- Algoritmo Backpropagation. 
II- Perceptron.
III- Redes Recorrentes.
IV- MLPs (Multi Layer Perceptrons).
V- Modelos Conexionistas.
A- Nome dado às redes neurais artificiais que possuem camadas ocultas.
B- Nome alternativo que envolve a teoria de redes neurais artificiais.
C- Técnica que implementa um declínio de gradiente no espaço de parâmetros, a fim de minimizar o erro de saída.
D- Redes neurais de alimentação direta com uma única camada.
E- Redes neurais artificiais com realimentação. 
Assinale a alternativa que contém a associação correta.
I-A, II-B, III-C, IV-D, V-E.
I-A, II-C, III-E, IV-D, V-B.
I-C, II-B, III-A, IV-D, V-E.
 I-C, II-D, III-E, IV-A, V-B.
I-C, II-D, III-E, IV-B, V-A.
 9. Ref.: 623548 Pontos: 1,00 / 1,00
Com relação ao algoritmo de treinamento Backpropagations em redes MLP, pode-se afirmar que:
Quanto ao instante de atualização dos pesos - Se a atualização dos pesos for realizada a cada apresentação de um novo
padrão, ao final de uma iteração é razoável imaginar que a atualização dos pesos corresponda mais às alterações feitas
pelos últimos padrões apresentados do que aos primeiros. 
Se a ordem de apresentação é a mesma a cada iteração, então a alteração será tendenciosa.
Assinale a alternativa correta.
A primeira afirmação está correta e a segunda está incorreta
 Ambas as afirmações estão corretas e a segunda complementa a primeira
A primeira afirmação está incorreta e a segunda está correta
Ambas as afirmações estão corretas, mas as mesmas não possuem correlação
Ambas as afirmações estão incorretas
 10. Ref.: 641185 Pontos: 1,00 / 1,00
Correlacione os itens a seguir:
(S)Treinamento supervisionado 
(N)Treinamento não supervisionado 
com
I- Os padrões apresentados não possuem classificação conhecida
II- Os padrões de treinamento possuem entradas e saídas desejadas
III- O treinamento é direcionado para auto organizar os padrões de entrada semelhantes em grupos (clusters)
Assinale a alternativa que apresenta a correlação CORRETA.
I(S), II (S) e III (S)
I(N), II (N) e III (N)
I(N), II (S) e III (S)
 I(N), II (S) e III (N)
I(S), II (S) e III (N)
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