Marcelo Conegero

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Questões referentes aos Módulos 1 2, 3 e Módulos Complementares I,II e III do Banco de Questões
Curso de Ciência da Computação
2020
Nome: Marcelo Pereira Conegero Junior
Turma: C55A22
Curso: Ciência da Computação
Disciplina: Inteligência Artificial
2020
Módulo 1
Questão 1 - Em sistemas de informação o "dado" se transforma em informação através de um processamento. Em IA a informação pode ser transformada em:
Alternativa E: Conhecimento específico acerca de um domínio de problemas
Justificativa: Pois a Inteligência Artificial geralmente é usada com um determinado foco
Questão 2 - Inteligência Artificial resolve diversos problemas que ajudam o ser humano em suas tarefas cotidianas. Qual das alternativas abaixo é a correta?
Alternativa B: Sistema de freios ABS, Comando de voz no celular e ao ligar o carro, Detector de faces e sorrisos em câmeras digitais.
Justificativa: Todas essas opções foram feitas a partir da inteligência artificial como Sistema de freios ABS, Comando de voz no celular e ao ligar o carro, e até Detector de faces e sorrisos em câmeras digitais onde uma inteligência busca informações que já foram definidas no aparelho e vê se confirma com essa nova informação.
Questão 3 - “Inteligência Artificial é uma subárea da ciência da computação que permite criar agentes de software que tentam simular o comportamento humano considerado inteligente.” Tendo como base esta definição, quais as subáreas da Inteligência Artificial? 
Alternativa C: Sistemas Baseados em Conhecimento e Processamento de Linguagem Natural.
Justificativa: O processamento de linguagem natural ajuda computadores a se comunicar com seres humanos em sua própria linguagem e escala outras tarefas relacionadas à linguagem. Por exemplo, possibilita que computadores leiam textos, ouçam e interpretem falas, identifiquem sentimentos e determinem quais trechos são importantes.
Módulo Complementar 1
Questão 2 - Capacitar o computador a executar funções que são desempenhadas pelo ser humano usando conhecimento e raciocínio. A definição acima se refere a que tipo de pesquisa:
Alternativa C: IA - Inteligência Artificial.
Justificativa: Em síntese, a Inteligência Artificial pode ser compreendida como uma ramificação da informática que tem o objetivo de criar máquinas e computadores inteligentes. Neste sentido, os computadores são dotados de programas que são capazes de entender comandos, filtrar dados e, consequentemente, interagir com os humanos (passando informações).
Questão 4 - A característica que melhor apresenta um AGENTE DE RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS é:
Alternativa A: Apresentar (ou retornar) uma sequência de ações para solução de um problema como consequência de uma ou mais percepções extraídas de seu ambiente
Justificativa: A inteligência artificial é o melhor meio de arrumar problemas de nosso cotidiano ou até facilitar alguns deles.
Questão 6 - Para a elaboração de um algoritmo de busca em árvore, os nós são constituídos de 4 elementos (informações). Assinale a alternativa, onde o elemento apresentado NÃO constitui um elemento do nó em uma árvore de busca. 
Alternativa C: Espaço de Estados
Justificativa: Busca no espaço de estados e uma das técnicas mais utilizadas para resolução de problemas em Inteligência Artificial. A ideia consiste em supor a existência de um agente capaz de executar ações que modificam o estado corrente de seu mundo.
Resumo e opinião sobre o artigo
Curso de Ciência da Computação
2020
O fator de inteligência geral
Resumo:
Embora os testes mentais sejam frequentemente projetados para medir domínios específicos da cognição - fluência verbal, digamos, ou habilidade matemática, visualização espacial ou memória - as pessoas que se saem bem em um tipo de teste tendem a se sair bem nos outros, e as pessoas que o fazem geralmente mal o fazem em geral.
	Isso é verdade independentemente da capacidade específica que um teste deve avaliar, independentemente do conteúdo manifesto do teste (sejam palavras, números ou figuras) e independentemente da forma como o teste é administrado (na forma escrita ou oral, a um indivíduo ou a ele). um grupo.
	A capacidade de isolar g revolucionou a pesquisa sobre inteligência geral, porque permitiu que os investigadores mostrassem que o valor preditivo dos testes mentais deriva quase inteiramente desse fator global, e não das aptidões mais específicas medidas pelos testes de inteligência.
	E enquanto g em si descreve aptidão mental em vez de conhecimento acumulado, a reserva de conhecimento de uma pessoa tende a corresponder ao seu nível g, provavelmente porque essa acumulação representa uma habilidade anterior em aprender e compreender novas informações.
	As evidências, resumidas com mais eficácia no livro de Carroll de 1993, Human Cognitive Ababilities, colocam g no ápice deste modelo, com aptidões mais específicas dispostas em níveis sucessivamente mais baixos: os chamados fatores de grupo, como habilidade verbal, raciocínio matemático, espacial. visualização e memória, estão logo abaixo de ge, e abaixo estão habilidades mais dependentes de conhecimento ou experiência, como os princípios e práticas de um trabalho ou profissão em particular.
	Alguns críticos da pesquisa em inteligência sustentam que a noção de inteligência geral é ilusória: que não existe tal capacidade mental global e que a "inteligência" aparente é realmente apenas um subproduto das oportunidades de aprender habilidades e informações valorizadas em um contexto cultural específico.
	São realizadas duas medições: o número de milissegundos entre a iluminação da luz e o botão de liberação do sujeito, chamado tempo de decisão, e o número de milissegundos entre o disparo do botão de inicialização do sujeito e o pressionamento do botão de resposta, que é chamado de tempo de movimento.
	As crianças pequenas têm as circunstâncias de suas vidas impostas a eles pelos pais, escolas e outros agentes da sociedade, mas, à medida que as pessoas envelhecem, tornam-se mais independentes e tendem a procurar os nichos de vida mais agradáveis ​​às suas tendências genéticas.
	Esses céticos argumentam que, mesmo que exista uma entidade global, ela não possui valor funcional intrínseco e se torna importante apenas na medida em que as pessoas o tratam como tal: por exemplo, usando as pontuações de QI para classificar, rotular e atribuir alunos e funcionários.
	Por exemplo, um estudo de 1969 feito pelo Exército dos EUA pelo Departamento de Pesquisa de Recursos Humanos constatou que os inscritos no quinto inferior da distribuição de habilidades exigiam de duas a seis vezes mais ensaios e solicitações de ensino do que seus colegas de maior capacidade para obter proficiência mínima na montagem de espingardas, monitoramento de sinais, plotagem de combate e outras tarefas militares básicas.
	O Projeto A do exército, um estudo de sete anos realizado na década de 1980 para melhorar o processo de recrutamento e treinamento, descobriu que a capacidade mental geral se correlacionava fortemente com a proficiência técnica e com o soldado nas nove especialidades estudadas, entre elas infantaria, polícia militar e médico especialista.
	O grau em que o nível g de uma pessoa afetará a vida diária depende de quanta novidade e ambiguidade as tarefas cotidianas e o ambiente da pessoa apresentam e quanto aprendizado, julgamento e tomada de decisão contínuos exigem.
Opinião sobre o artigo:
	
	Eu achei o texto muito bom, bem informativo, me mostrando como pode ser usado aplicado em problemas práticos e conhecidos como por exemplo os testes mentais que devem ser mais frequentes, e como a capacidade se isolar o G revolucionou a pesquisa sobre inteligência em geral, como outros vários pontos achados no artigo que se aplicam e achei um texto muito completo para o que ele é proposto a nos mostrar sua pesquisa com bons embasamentos e mencionados pesquisas feitas como no livro de Carroll de 1993, e também tem um estudo de 1969 feito pelo Exército dos EUA pelo Departamento de Pesquisa de Recursos Humanos e o projetoA do exército, que era um estudo de sete anos na década de 1980, e não vejo muitos pontos acrescentar, apenas que todas as referências partem dos EUA porem como é uma pesquisa do mesmo pais e na época como até hoje em dia o pais é o epicentro de pesquisas e evoluções na área então está perfeito o artigo na minha opinião.
Problema do Homem de Vendas
Curso de Ciência da Computação
2020
Problema do homem de vendas
· Suponha que um homem de vendas tenha que visitar cinco cidades e depois voltar para casa.
· A meta do problema é encontrar o caminho mais curto para a viajem, visitando cada cidade e depois retornando à cidade inicial.
· Os nós são as cidades.
· Os arcos são marcados com pesos que representam o custo de viajar por aquele arco. Este custo é uma representação da distância necessária de viajem de carro.
· Consideremos que o homem de vendas viva na cidade A e tenha que retornar ali.
Distância Mínima: 270
Caminho: A>E>D>C>B>A
Arvore de possibilidades 
Lista de exercícios
Curso de Ciência da Computação
2020
1. A característica que melhor apresenta um AGENTE DE RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS é:
a) Apresentar (ou retornar) uma sequência de ações para solução de um problema como consequência de uma ou mais percepções extraídas de seu ambiente
b) Trata-se de agentes baseados em funções de busca e tem como exemplo um aspirador de pó que pode executar aleatoriamente qualquer ação, independente do estado em que se encontra.
c) Apresentar como resultado uma árvore de busca tendo como o nó mais profundo o que apresenta a solução ótima do problema.
d) É um agente de busca por soluções em extensão. Tem como principal característica seu modelo de formulação de problema baseado em um custo de passo igual para todas as ações.
e) Tem em seu algoritmo uma lista linear encadeada do tipo FIFO (First in-First out) que representa seu algoritmo de busca pela melhor solução do problema.
Alternativa A: Apresentar (ou retornar) uma sequência de ações para solução de um problema como consequência de uma ou mais percepções extraídas de seu ambiente
Justificativa: 
Agente: É um elemento qualquer capaz de perceber seu ambiente por meio de sensores e de agir sobre este ambiente por intermédio de atuadores
Agentes de resolução de problemas: Trata-se de agentes com poder de decisão, ou seja, decidem o que fazer quando encontra sequência de ações que levam a estados desejáveis.
2. Assinale a alternativa ERRADA nas afirmações abaixo:
a) A grande dificuldade na implementação de um modelo racional em Inteligência Artificial é a implementação da condição de um raciocínio lógico que resulte em um resultado exato. Para tanto o algoritmo de Aristóteles ainda é atual e aplicado no desenvolvimento de muitos Sistemas Inteligentes conhecidos atualmente.
b) A Ciência cognitiva consiste na captura dos pensamentos humanos na medida em que eles se desenvolvem a partir de experimentos psicológicos. Esta é a base da Modelagem cognitiva que caracteriza uma das abordagens da Inteligência artificial ➔ “Pensando de forma humana”.
c) O teste de Turing consiste em uma equiparação da ação de uma máquina similar à forma humana. Para tanto o sistema deverá desenvolver habilidades como comunicação, armazenamento de conhecimento, raciocínio e aprendizado. Também deverá ter a capacidade de percepção e manipulação de objetos.
d) A probabilidade de Bayes, ou método Bayesiano, permite a implementação matemática em algoritmos que tratam informações incertas resultando em condições mais próximas da esperada com uma probabilidade de erro mínima (raciocínio incerto).
e) A neurociência deu uma importante contribuição à Inteligência Artificial. Alguns algoritmos foram modelados com base no modelo de funcionamento cerebral. Tais modelos, denominados redes-neurais, operam em duas fases, uma primeira de autoaprendizado e uma segunda de aplicação propriamente dita.
Alternativa A: A grande dificuldade na implementação de um modelo racional em Inteligência Artificial é a implementação da condição de um raciocínio lógico que resulte em um resultado exato. Para tanto o algoritmo de Aristóteles ainda é atual e aplicado no desenvolvimento de muitos Sistemas Inteligentes conhecidos atualmente.
Justificativa: A grande dificuldade em algoritmos inteligentes é a implementação de modelos que representam resultado incertos (ou aproximados). O método bayesiano é um importante conceito para este tipo de modelamento
3. Para a elaboração de um algoritmo de busca em árvore, os nós são constituídos de 4 elementos (informações). Assinale a alternativa, onde o elemento apresentado NÃO constitui um elemento do nó em uma árvore de busca.
a) NÓ-PAI
b) ESTADO
c) ESPAÇO DE ESTADOS
d) CUSTO-DO-CAMINHO
e) AÇÃO
Alternativa C: Espaço de Estados
Justificativa: Os nos podem ser variáveis estruturadas com os seguintes campos: estado nó pai, ação, custo de caminho e profundidade
4. Baseado no algoritmo abaixo, assinale a alternativa com a afirmação ERRADA:
a) O algoritmo é um modelo clássico de busca em árvore. Nele define-se a borda como consequência da expansão de um nó em diversos outros nós, ordenados segundo uma lista linear.
b) Pode-se observar claramente os elementos que compõe um nó: ESTADO, NÓ-PAI, AÇÃO, CUSTO-DO-CAMINHO e PROFUNDIDADE.
c) O teste de verificação do NÓ-OBJETIVO ocorre de forma sequencial, à medida que os nós são gerados
d) O custo de caminho de cada nó é dado pelo CUSTO-DE-CAMINHO [nó] adicionado 1. Isto nos mostra que o exemplo se aplica à um modelo de busca em extensão com custo uniforme.
e) A PROFUNDIDADE de cada nó, denotada pela variável PROFUNDIDADE[s] é dada pela PROFUNDIDADE DO NÓ-PAI adicionado o valor 1.
Alternativa D: O custo de caminho de cada nó é dado pelo CUSTO-DE-CAMINHO [nó] adicionado 1. Isto nos mostra que o exemplo se aplica à um modelo de busca em extensão com custo uniforme.
Justificativa: No algoritmo CUSTO -DO-CAMINHO [s] <- CUSTO-DO-CAMINHO [NÓ] + CUSTO-DO-PASSO (nó, ação, s).