Apol 1 - Inteligência Artificial

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Questão 1/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Assinale com “V” ou “F” as alternativas a seguir e depois marque a alternativa correta:
(     ) Nem sempre o método da “força bruta” para calcular todas as rotas no problema de roteirização pode ser uma alternativa de abordagem.
(     ) Problemas do mundo real são aqueles problemas abstraídos do mundo real que tendem a ter uma descrição exata e concisa.
(     ) Uma solução ótima é aquela que apresenta o menor custo dentre todas as soluções possíveis.
(     ) Uma função sucessor pode gerar árvores de busca a partir do estado inicial de um certo problema.
(     )  Enquanto que o puzzle de 24 peças (5x5) pode ser resolvido com facilidade, o de 8 peças (3x3) ainda é bastante difícil de resolver de forma ótima.
Nota: 0.0
	
	A
	V-F-V-F-F
	
	B
	V-F-F-V-F
	
	C
	F-F-V-V-F
	
	D
	V-V-V-F-F
	
	E
	V-F-V-V-F
Nem sempre o método da “força bruta” para calcular todas as rotas no problema de roteirização pode ser uma alternativa de abordagem. Miniproblemas são aqueles problemas abstraídos do mundo real que tendem a ter uma descrição exata e concisa. Uma solução ótima é aquela que apresenta o menor custo dentre todas as soluções possíveis. Uma função sucessor pode gerar árvores de busca a partir do estado inicial de um problema. Enquanto que o puzzle de 8 peças (3x3) pode ser resolvido com facilidade, o de 24 peças (5x5) ainda é bastante difícil de resolver de forma ótima.
Questão 2/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Considere o sistema especialista descrito abaixo para o comportamento de um robô, com um sensor de distância equipado na frente e movido com rodas, monitorando o nível de tensão da bateria e o movimento (se está movendo-se à frente ou está parado). Uma variável guarda a velocidade do robô, que pode ser 5 cm/s ou 10 cm/s. O robô pode se movimentar em um ambiente retangular com paredes. Este sistema é composto das seguintes regras:
 I.  SE distância < 10cm E estado = movendo à frente ENTÃO pare o movimento
II.  SE distância < 10cm E estado = parado ENTÃO dê gire aleatoriamente 
III. SE distância >= 10cm E estado = parado ENTÃO mova-se para frente
IV.  SE nível da bateria < 2 Volts ENTÃO velocidade = 5 cm/s
V.   SE nível da bateria >= 2 Volts ENTÃO velocidade = 10 cm/s
 Supondo que o monitoramento dos sensores alimente os seguintes fatos ao sistema especialista:
 Distância = 12cm.
Estado parado.
Nível da bateria = 2,5 Volts.
Velocidade = 10 cm/s.
Assinale a alternativa que contém quais as regras que serão executadas:
Nota: 10.0
	
	A
	I, II e III
	
	B
	II e IV
	
	C
	III e IV
	
	D
	III e V
Você acertou!
Como a distância é maior do que 10 cm e o estado é parado, a regra III será executada, com o robô fazendo agora o movimento à frente com a velocidade de 10 cm/s. Como o nível da bateria está em 2.5 Volts, a regra V será executada, mantendo a variável de velocidade em 10 cm/s.
	
	E
	I e V
Questão 3/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Examine o quadro a seguir, contendo a representação do cromossomo e o resultado da avaliação pela função objetivo durante uma geração qualquer, em um processo de maximização por AG, e responda às questões:
 
	Cromossomo
	Função objetivo
	001011
	5
	111001
	-3
	011011
	0
	001010
	2
	111110
	-4
	011111
	-1
 
Assinale a alternativa que conterá, após a reordenação, 33% da população a qual será considerada para a próxima geração:
Nota: 10.0
	
	A
	001011 (5) e 001010 (2)
Você acertou!
A reordenação por ordem descendente fará com que a população seja ordenada como 5, 2, 0, -1, -3 e -4. Como 33% refere-se a dois indivíduos da população, a próxima geração contará com os indivíduos 5 e 2.
	
	B
	111110 (-4) e 111001 (-3)
	
	C
	001011 (5) e 111110 (-4)
	
	D
	011011 (2) e 001010 (0)
	
	E
	011011 (3) e 001000 (4)
Questão 4/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Considerando uma busca em extensão para  um problema que tenha expansão b=6 nós com a solução no nível d=4, podemos afirmar que o número de nós gerados será de:
Nota: 10.0
	
	A
	9325
Você acertou!
Para a busca em extensão, devemos calcular o número de nós expandidos com N = 1 + b + b2 + b3 + b4 + ... + bd + (bd+1-b). Substituindo, temos N = 1 + 6 + 62 + 63 + 64 + (64+1-6) . Resolvendo as potências, temos N = 1 + 6 + 36 + 216 + 1296 + 7776 – 6 = 9325 nós.
	
	B
	9331
	
	C
	1561
	
	D
	1555
	
	E
	8766
Questão 5/10 - 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: 10.0
	
	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.
Questão 6/10 - 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: 10.0
	
	A
	11AF09921B
Você acertou!
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 7/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Assinale as afirmações a seguir com “V” para verdadeiro ou “F” para falso e depois marque a alternativa correta:
 
(     ) A separabilidade linear de um perceptron simples permite constatar se o mesmo conseguirá dividir corretamente o espaço de classificação com uma reta.
(     ) O método de aprendizagem por correção de erros aumenta a força dos pesos positivamente correlacionados ou diminui daqueles negativamente correlacionados.
(     ) A função sigmoide é um tipo de função de transferência para RNA.
(     ) A taxa de aprendizagem permite que uma pequena parcela do erro de classificação seja propagada de volta no perceptron.
(     ) O problema do XOR só consegue ser classificado corretamente por um perceptron simples se colocarmos uma camada oculta.
Nota: 0.0
	
	A
	V-F-V-V-V
A separabilidade linear de um perceptron simples permite constatar se o mesmo conseguirá dividir corretamente o espaço de classificação com uma reta. No método de aprendizagem por correção de erros a informação do erro é utilizada para modificar os pesos sinápticos. A função sigmoide é um tipo de função de transferência para RNA. A taxa de aprendizagem permite que uma pequena parcela do erro de classificação seja propagada de volta no perceptron. O problema do XOR só consegue ser classificado corretamente por um perceptron simples se colocarmos uma camada oculta.
	
	B
	V-F-V-V-F
	
	C
	F-F-F-V-V
	
	D
	F-V-V-F-V
	
	E
	F-F-F-V-F
Questão 8/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Assinale as afirmações a seguir com “V” para verdadeiro ou “F” para falso e depois marque a alternativa correta:
 
(     ) Num sistema PROLOG, o componente de controle estabelece como a solução pode ser obtida.
(     ) Num sistema PROLOG, o componente lógico estabelece como a solução pode ser obtida.
(     ) Uma cláusula pode ser um fato, regra ou consulta.
(     ) “filho(X,Y) :- pai(Y,X). “ é um fato.
(     )A programação procedural é o paradigma fundamental da programação em lógica.
Nota: 0.0
	
	A
	F-V-V-F-F
	
	B
	V-F-V-F-V
	
	C
	V-F-V-V-F
	
	D
	V-F-V-F-F
Num sistema PROLOG, o componente de controle estabelece como a solução pode ser obtida. Num sistema PROLOG, o componente lógico corresponde à definição do que deve ser solucionado.  Uma cláusula pode ser um fato, regra ou consulta.A cláusula “filho(X,Y) :- pai(Y,X). “ é uma regra.A programação declarativa é o paradigma fundamental da programação em lógica.
	
	E
	V-V-V-V-F
Questão 9/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Um perceptron simples, com duas entradas e uma saída para classificar “+1” ou “-1”, sem camada oculta, possui os valores de pesos e a tabela com as 4 (quatro) amostras descritos a seguir. Com base no preenchimento da tabela de amostras de acordo com as fórmulas o perceptron simples, marque as afirmações com “V” ou “F” e depois assinale a alternativa correta.
 
	w1
	w2
	w0
	0.45
	0.10
	-1
 
	Amostra
	x1
	x2
	d
	f
	o
	e
	e2
	1
	8
	3
	 
	 
	1
	 
	 
	2
	1
	3
	 
	 
	-1
	 
	 
	3
	4
	2
	 
	 
	-1
	 
	 
	4
	1
	1
	 
	 
	1
	 
	 
 
(     ) O perceptron classifica erroneamente as amostras “2” e “3”.
(     ) O perceptron tem o somatório do erro quadrático igual a 8.
(     ) As amostras “1” e “2” são classificadas corretamente.
(     ) Para a amostra 2, d=2,9.
(     ) Para a amostra “3”, d=1.
Nota: 10.0
	
	A
	V-V-V-F-F
	
	B
	F-F-F-V-V
	
	C
	F-V-V-F-V
Você acertou!
O perceptron classifica erroneamente as amostras “3” e “4”. O somatório do erro quadrático igual a 0+0+4+4=8. As amostras “1” e “2” são classificadas corretamente (1 e -1). Para a amostra 2, d=-0,25. E para a amostra “3”, d=1.
	
	D
	V-V-F-F-V
	
	E
	V-V-V-F-V
Questão 10/10 - 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: 10.0
	
	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