Inteligência artificial - Gabarito

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1. 
 
 
De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, para que um problema possa ser 
representado como um grafo de estados é necessário: (Escolha a alternativa CORRETA) 
 
 
Que o grafo seja unidirecionado, ou seja, todas as arestas sejam de ¿mão única¿ 
 
Que sejam definidos os estados inicial, final(is) e as operações possíveis 
 
 
Conhecer a forma como chegar à resposta 
 
 
Todos os possíveis estados sejam conhecidos 
 
 
Haver uma definição precisa de como proceder a busca pelos estados de interesse 
 
 
 
 
 
 
 
2. 
 
 
Marque (V) Verdadeiro e (F) Falso nas afirmações que seguem: 
( ) Em sistemas de produção, uma solução é um configuração permitida 
para as suas varíáveis, não uma resposta para o problema. 
( ) Os estados, em um sistema de produção, representam as diversas 
configurações que um problema pode assumir. 
( ) Em um sistema de produção o estado inicial representa a solução do 
problema. 
( ) As regras em um sistema de produção são denominadas operadores ou 
regras de produção e representam as ações que podem podem ser 
executadas. 
( ) Um sistema de controle, determina as regras a serem aplicadas a cada 
instante, bem como determina quando o sistema de produção deve parar 
sua execução. 
A sequência correta está representada em: 
 
 V - V - V - V - V 
 
 
V - F - V - V - V 
 
V - V - F - V - V 
 
 
V - F - V - V - F 
 
F - V - F - V - V 
 
 
 
 
 
 
3. 
 
 
Uma das principais técnicas da Computação Evolucionária é o Algoritmo 
Genéticos, que possui como principal atrativo a utilização como ferramenta 
de busca e otimização para a solução dos mais diferentes tipos de 
problemas. Assim, pode-se afirmar que em relação aos Algoritmos 
Genéticos: (Escolha a alternativa CORRETA) 
 
 
Empregam uma estratégia de busca paralela e estruturada, baseadas nos mecanismos da 
seleção natural. 
 
 
Lidam com conhecimento explícito, representado simbolicamente e generalizam o 
conhecimento aprendido. 
 
 
São inspirados no comportamento do cérebro humano e modelam os modos imprecisos do 
raciocínio aproximado. 
 
 
Realizam o raciocínio aproximado, com proposições imprecisas e descritas em linguagem 
natural. 
 
 
Lidam com conhecimento não simbolicamente representado e processam a informação de 
forma paralela e distribuída. 
 
 
 
 
 
 
4. 
 
 
De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, pode-se afirmar que 
um modelo simbolista: (Escolha a alternativa CORRETA): 
 
 É formado por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento 
 
Lida apenas com símbolos gráficos 
 
Lida com conhecimento explícito e representado simbolicamente 
 
 
Não possui conhecimento representado explicitamente 
 
 
É um modelo que aprende a partir dos dados 
 
 
 
 
 
 
 
5. 
 
 
De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, pode-se afirmar que 
um modelo conexionista: (Escolha a alternativa CORRETA): 
 
 Lida com raciocínio sobre o conhecimento representado e justifica as decisões 
 
 
Possui conhecimento explicitamente representado com regras 
 
 
Aprende a partir dos dados e generaliza o conhecimento aprendido 
 
 
É programado com um algoritmo que reflete o conhecimento que se deseja representar 
 
Reflete o conhecimento de um ou mais especialistas em uma determinada área 
 
 
 
 
 
 
6. 
 
 
A partir de uma análise, poderíamos classificar os sitemas que utilizamos 
frequentemente como sendo sistemas convencionais ou então em sistemas 
baseados em métodos de inteligência artificial. Nesse sentido, indique qual 
opção NÃO apresenta um método classificado como IA? 
 
 Algoritmos genéticos 
 
Sistemas integrados 
 
 
Sistemas especialistas 
 
 
Sistemas fuzzy 
 
Redes neurais artificiais 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
7. 
 
 
Complete as lacunas: 
Um sistema de produção é um programa composto de um conjunto de 
soluções possíveis, uma lista de regras e um procedimento de 
_______________ . 
Em um sistema de produção, as possíveis soluções do problema são 
chamadas ____________. 
O conjunto de soluções de um problema, em sistemas de produção é 
chamado de ______________. 
Um espaço de estados é um _______________. 
A sequência correta está representada em: 
 
 
 
 
 
controle - estados - espaço de estados - espaço de busca 
 
 
controle - espaço - estados do espaço - busca dos estados 
 
 
controle - estados - espaço de busca - espaço de estados 
 
 
segurança - espaço - estados do espaço - estados da busca 
 
segurança - espaço - estados do espaço - busca dos estados 
 
 
 
 
 
 
 
8. 
 
 
De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, é uma das 
principais características dos sistemas nebulosos: (Escolha a alternativa 
CORRETA) 
 
 
Lidar com o raciocínio aproximado utilizando conceitos imprecisos 
 
 
Modela o funcionamento dos neurônios do cérebro 
 
 
É um modelo que aprende a partir dos dados 
 
 
São formados por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o 
conhecimento 
 
Armazena as informações em nuvem na rede de dados 
 
 
 
1. 
 
 
Em um determinado problema de busca envolvendo custos, há dados de custo real e de 
heurística. Deseja-se utilizar ambos os dados com o objetivo de encontrar o melhor caminho 
entre o estado inicial e o estado final informados. Assinale abaixo qual método de busca utiliza 
estes dois dados em conjunto: 
 
 ordenada 
 
A* 
 
 
gulosa 
 
 
em Largura 
 
 
em profundidade 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
2. 
 
 
Uma pessoa deseja atravessar o labirinto abaixo. Porém, ela não tem 
qualquer informação sobre o labirinto que a ajude a tomar uma 
decisão que a leve a saída de forma mais eficiente. Mesmo sem ter 
qualquer informação sobre o labirinto, ela sabe que pode usar uma 
técnica de busca não informada para atravessa-lo chamada de busca 
em profundidade. Para isso basta ela seguir a seguinte regra ao tentar 
atravessar o labirinto: 
 Escolher um lado do muro, direito ou esquerda, e sempre 
percorrer o labirinto seguindo o lado muro escolhido como 
referência. 
Com base nessa informação, se usarmos o lado direito do muro 
como referência qual a árvore de busca em profundidade que pode 
ser gerada do labirinto abaixo? 
Fonte: COPPIN,B. - Artificial intelligence illuminated, 2004 
Legenda: 
IN = entrada do labirinto 
OUT = saída do labirinto 
A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, K, L, M, N = vértices 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
3. 
 
 
Quando se tenta atravessar um labirinto, as pessoas 
vagam aleatoriamente, esperando encontrar o 
caminho da saída. Esta abordagem poderá ser bem-
sucedido, mas não é o mais racional e muitas vezes leva 
a que chamamos de "andar em círculos". Um método 
alternativo para a atravessar um labirinto é tatear com 
a mão o lado direito do seu muro (ou parede), ou 
seja, seguir percorrendo o labirinto sempre 
em paralelo ao seu muro mantendo-se 
a mão direita em contato com sua superficie. 
A descrição acima é uma técnica ou método de busca 
não informada muito conhecido em Inteligência 
Artificial. O nome dessa busca não informada é: 
 
 Busca Interativa 
 
 
Busca em Largura 
 
 
Busca A* (A estrela) 
 
 
Busca Hill Climbing 
 
Busca em Profundidade 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
4. 
 
 
As estradas que unem as cidades abaixo possuem distâncias cujos valores 
estão próximos às arestas. Um turista na cidade B deseja realizar uma 
viagem até a cidade L, baseando-se em uma tabela de preços de passagens 
disponibilizada por ums empresa de ônibus. Levando em consideração um 
determinado método de busca, qual é a rota a ser seguida pelo turista de 
modo a REDUZIR o custo com passagens? 
 
Nó-h(n) 
A-18 
B-16 
C-12 
D-14 
E-11 
F-16 
G-09 
H-03 
I-07 
J-10 
K-05 
L-00 
 
 
Utilizando-se a busca ordenada, a rota ente B e L encontrada no problema acima é BFIL e 
o custo do caminho é 19 
 
 
Utilizando-se o algoritmoA*, a rota ente B e L encontrada no problema acima é BEHL e o 
custo do caminho é 19 
 
 
Utilizando-se o algoritmo A*, a rota entre B e L encontrada no problema acima é BFIL e o 
custo do caminho é 20 
 
Utilizando-se a busca gulosa, a rota entre B e L encontrada no problema acima é BEHL e o 
custo do caminho é 17 
 
Utilizando-se a busca gulosa, a rota entre B e L encontrada no problema acima é BEHL e o 
custo do caminho é 19 
 
 
 
 
 
 
 
5. 
 
 
Considere o caso em que um método de busca que foi testado e definido 
como não completo. Isso se deve ao fato de que o método de busca: 
Assinale a altenativa CORRETA. 
 
 
dentre várias soluções existentes, não conseguiu encontrar a melhor solução. 
 
 
teve que usar retrocessos na análise dos estados até encontrar o estado objetivo. 
 
 
é obrigado a testar todos os estados existentes. 
 
 
levou muito tempo para encontrar o estado objetivo. 
 
ao explorar um espaço de estados, falhou em encontrar o estado objetivo existente. 
 
 
 
 
 
 
 
6. 
 
 
As definições a seguir representam, respectivamente, os métodos de busca: 
1) Inicialmente, o método expande o nó raíz, gerando todos os seus filhos. 
Se um desses filhos for a solução do problema, o método é interrompido. 
Caso contrário,um deles é escolhido, segundo algum critério, para ser 
expandido e seus filhos são novamente testados. O processo continua até 
qua soluçõa seja encontrada ou até que um nó selecionado não possa mais 
ser expandido. A solução é alcançada (se ela existir), mas não se pode 
garantir que seja a melhor. 
2) A partir do nó raíz os operadores são aplicados, sucessivamente, de 
acordo com a estratégia definida, até que a solução seja encontrada ou até 
o momento em o método não puder mais continuar. Não garante que a 
solução do problema seja encontrada. 
3) Expande os nós na ordem em que são gerados fazendo com que os nós 
de um determinado nível somente sejam gerados e avaliados se os nós do 
nível anterior já tiverem sido abordados. Avalia todos os ramos da árvore, 
portanto, além de garantir a determinação da solução do problema (se ela 
existir), garante que a solução é ótima. 
 
 
 
(1) Busca revogável em profundidade - (2) Busca revogável em largura - (3) Busca 
irrevogável 
 
(1) Busca revogável em profundidade - (2) Busca irrevogável - (3) Busca revogável em 
largura. 
 
(1) Busca revogável em profundidade - (2) Busca revogável em profundidade - (3) Busca 
irrevogável 
 
 
(1) Busca revogável em largura - (2) Busca revogável em largura - (3) Busca irrevogável 
 
 
(1) Busca revogável em largura - (2) Busca revogável em profundidade - (3) Busca 
irrevogável 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
7. 
 
 
 As definições a seguir representam, respectivamente, os métodos de 
busca: 
(1) A estratégia de busca guarda a soma do custo de cada caminho e 
procura, 
a cada passo, o caminho que implicará na menor soma. 
(2) A estratégia de busca utiliza uma estimativa do custo do caminho até o 
nó destino, calculando o caminho de menor custo ou que implicará na 
menor soma. 
(3) A estratégia de busca é visitar o nó com menor custo vinculado ao 
percurso. 
 
 
 (1) Busca Heurística - (2) Busca pelo vizinho mais próximo - (3) Busca Ordenada 
 
 
(1) Busca Ordenada - (2) Busca Simples - (3) Busca pelo vizinho mais próximo 
 
 
(1) Busca Heurística - (2) Busca Ordenada - (3) Busca pelo vizinho mais próximo 
 
(1) Busca Ordenada - (2) Busca Heurística - (3) Busca pelo vizinho mais próximo 
 
(1) Busca Simples - (2) Busca Completa - (3) Busca pelo vizinho mais próximo 
 
 
 
 
 
 
8. 
 
 
Com relação à definição de grafo de estados é incorreto afirmar que 
 
 um grafo pode ter transições que retornem ao mesmo estado. 
 
um estado poderá ter apenas duas arestas: uma que vem do estado anterior e outra que 
vai para o estado seguinte. 
 
 
os estados são apresentados nos vértices do seu diagrama. 
 
 
as arestas que conectam os estados são chamadas de transições. 
 
 
um grafo pode conter ciclos. 
1. 
 
 
Um especialista em economia definiu o conjunto de regras: 
R1: Se Taxa de Desemprego é alta então Consumo é baixo. 
R2: Se Taxa de Desemprego é baixa então Consumo é alto. 
R3: Se Investimento Estrangeiro é baixo então Taxa de Desemprego é alta. 
R4: Se Investimento Estrangeiro é alto então Taxa de Desemprego é baixa. 
Levando-se em consideração que o fato 1 é "Investimento Estrangeiro é alto" e que deseja-se 
uma resposta à pergunta "Como está o Consumo?", informe a quantidade de regras 
investigadas utilizando-se a estratégia orientada a objetivos até que a pergunta acima seja 
respondida. 
 
 
4 
 
 
2 
 
 
6 
 
 
3 
 
5 
 
 
 
Explicação: 
Estratégia dirigida a objetivos - backward chain, investiga-se as regras que possuam na conclusão 
os objetivos que procuramos e Caso o fato da premissa da regra seja desconhecido, esse será o 
novo objetivo e passamos a buscar uma regra que o contenha na conclusão. 
Assim como o fato é investimento alto, como é o consumo? teremos: 
R1 novo objetivo a taxa de desemprego 
R3 é investigado mas não é ativada a regra 
R4 é investigado e é ativada a regra, novo fato - taxa de desemprego baixa 
R1 é investigado mas não é ativada a regra 
R2 é investigado e é ativada a regra, consumo alto 
 
 
 
 
 
 
2. 
 
 
Dadas as Regras e Fatos abaixo, informe a opção correta. Utilize o método 
min-máx e como limite de verdade GC=40%. 
 
R1: SE passageiros > 100 ou atraso > 30 ENTÃO liberar_embarcação = 1 
(GC = 80%) 
 
R2: SE passageiros < 90 e atraso < 10 ENTÃO reter_embarcação = 1 (GC = 
70%) 
 
FATOS: passageiros = 95 (GC = 70%) atraso = 20 (GC = 80%) 
 
 
R1 será disparada gerando reter_embarcação = 1 (GC = 56%) e R2 não será disparada. 
 
 
R1 será disparada gerando liberar_embarcação = 1 (GC = 81%) e R2 será disparada 
gerando reter_embarcação = 1 (GC = 49%) 
 
 
R1 será disparada gerando liberar_embarcação = 1 (GC = 64%) e R2 não será disparada. 
 
 
R1 não será disparada e R2 será disparada gerando reter_embarcação = 1 (GC = 64%) 
 
R1 não será disparada e R2 não será disparada 
 
 
 
 
 
 
 
3. 
 
 
A arquitetura mostrada na figura abaixo é composta 
por: 
 knowledge base (base do conhecimento), que 
é o domínio do conhecimento expressado em 
regras; 
 Fact Database (Base de dados de Fatos), que 
são os dados que serão usados para derivação 
de conclusões; 
 Inference engine (Motor de inferência), que é 
parte do sistema que usa regras e fatos para 
derivação de conclusões; 
 Explanation system (Explicação do sistema), 
fornece informações para usuário sobre como o 
motor de inferência chegou as conclusões; 
 knowledge-base editor (Editor da base de 
conhecimento), que permite o usuário editar a 
informação que está esta contida na base de 
conhecimento; 
 User interface (Interface de usuário), que 
permite a interação do sistema com usuários; 
 
Baseado nessas informações, A arquitetura descrita 
acima é típica de que sistema? 
 
 Sistema Especialistas de regras de produção. 
 Sistema de criação de lógica de primeira ordem. 
 Sistema de criação de regras de busca em árvores semânticas. 
 Sistema de construção de rede neurais. 
 Sistema de derivação de lógica fuzzy. 
 
 
 
 
 
 
 
4. 
 
 
Um especialista em economia definiu o conjunto de regras: 
R1: Se Taxa de Desemprego é alta então Consumo é baixo. 
R2: Se Taxa de Desemprego é baixa então Consumo é alto. 
R3: Se Investimento Estrangeiro é baixo então Taxa de Desemprego é alta. 
R4: Se Investimento Estrangeiro é alto então Taxa de Desemprego é baixa. 
Levando-se em consideração que o fato 1 é "Investimento Estrangeiro é 
alto" e que deseja-se uma resposta à pergunta "Como está o Consumo?", 
informe a quantidade de regras investigadas utilizando-se a estratégia 
orientada a fatos até que a pergunta acima seja respondida. 
 
 4 
 
6 
 
 
2 
 
 
3 
 
5 
 
 
Gabarito 
Comentado5. 
 
 
Uma das formas de representar o conhecimento é através de regras. Os 
sistemas que usam esta técnica de representação empregam técnicas de 
busca por regras e inferência de novos fatos, de forma a encontrar os fatos 
que tenham sido definidos como objetivos. A partir das regras abaixo, que 
define um sistema de segurança de uma caldeira. 
 
Regra 1: Se temperatura > 60 então pressão é alta. 
Regra 2: Se pressão entre 30 e 60 então pressão é média. 
Regra 3: Se pressão menor que 30 então pressão é baixa. 
Regra 4: Se Temperatura > 100 então temperatura é alta. 
Regra 5: Se Temperatura entre 50 e 100 então temperatura é média. 
Regra 6: Se Temperatura < 50 então temperatura é baixa. 
Regra 7: Se Pressão é Alta ou Temperatura é Alta então Diminuir 
combustível. 
Regra 8: Se Pressão é Baixa ou Temperatura é Baixa então Aumentar 
combustível. 
 
Foi realizada uma medição na qual a temperatura é de 120 e a pressão é de 
50, identifique os fatos gerados. 
 
 
Pressão: Alta 
Temperatura: Alta 
Ação: Diminuir Combustível 
 
 
Pressão: Média 
Temperatura: Média 
Ação: Diminuir Combustível 
 
 
Pressão: Alta 
Temperatura: Média 
Ação: Aumentar Combustível 
 
Pressão: Média 
Temperatura: Alta 
Ação: Diminuir Combustível 
 
Pressão: Média 
Temperatura: Alta 
Ação: Aumentar Combustível 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
6. 
 
 
Dadas as Regras e Fatos abaixo, informe a opção correta. Utilize o método 
min-máx e como limite de verdade GC=40%. 
R1: SE peso > 180 ou capacidade > 90 ENTÃO parar_elevador = 1 (GC = 
70%) 
R2: SE peso > 120 e capacidade < 80 ENTÃO liberar_elevador = 1 (GC = 
60%) 
FATOS: 
peso = 130 (GC = 80%) 
capacidade = 75 (GC = 90%) 
 
 R1 não será disparada e R2 não será disparada 
 
 
R1 não será disparada e R2 será disparada gerando parar_elevador = 1 (GC = 63%) 
 
R1 não será disparada e R2 será disparada gerando liberar_elevador = 1 (GC = 48%) 
 
 
R1 será disparada gerando parar_elevador = 1 (GC = 72%) e R2 não será disparada. 
 
R1 será disparada gerando parar_elevador = 1 (GC = 56%) e R2 não será disparada. 
 
 
 
 
 
 
 
7. 
 
 
Dadas as Regras e Fatos abaixo, informe a opção correta. Utilize o método 
min-máx e como limite de verdade GC=40%. 
R1: SE pressão > 200 ou temperatura > 120 ENTÃO abrir_válvula = 1 (GC 
= 70%) 
R2: SE pressão > 120 e temperatura < 90 ENTÃO fechar_válvula = 1 (GC = 
80%) 
FATOS: 
pressão = 210 (GC = 70%) 
temperatura = 130 (GC = 90%) 
 
 
R1 será disparada gerando fechar_válvula = 1 (GC = 81%) e R2 será disparada gerando 
abrir_válvula = 1 (GC = 49%) 
 
 
R1 não será disparada e R2 não será disparada 
 
R1 será disparada gerando abrir_válvula = 1 (GC = 63%) e R2 não será disparada. 
 
 
R1 não será disparada e R2 será disparada gerando abrir_válvula = 1 (GC = 42%) 
 
R1 será disparada gerando abrir_válvula = 1 (GC = 72%) e R2 não será disparada. 
 
 
 
 
 
 
 
8. 
 
 
Em relação as estratégias de inferência, um sistemas especialistas possui 
uma área (parte) responsável por armazenar de forma explícita em regras 
de produção o conhecimento de uma área específica de aplicação. Esta área 
é denominada: 
 
 
Base de Dados 
 
 
Motor de Inferência 
 
Base de Conhecimento 
 
 
Motor de Conhecimento 
 
 
Banco de Dados 
1. 
 
 
Dada a representação abaixo da variável linguística, 
Podemos afirmar que: 
I - O suporte do conjunto fuzzy adulto e o suporte do conjunto fuzzy idoso são, respectivamente 15 
a 42 e 49 a 100. 
II - O valor da função de pertinência para o valor linguístico adulto na idade 42 é igual 0. 
III - O universo do discurso corresponde dos valores 0 a 100. 
Assinale a alternativa correta 
 
 
Apenas as afirmativas I e II estão corretas. 
 
 
Apenas as afirmativas II e III estão corretas. 
 
 
Apenas a afirmativa II está correta. 
 
 
Apenas a afirmativa III está correta. 
 
Todas as afirmativas estão corretas. 
 
 
 
 
 
 
 
2. 
 
 
Os sistemas nebulosos de acordo com os paradigmas em Inteligência 
Artificial possuem como principais características: 
I- Lidar com o raciocínio aproximado utilizando conceitos imprecisos 
II- Modelar o funcionamento dos neurônios do cérebro 
III- Capturar informações descritas em linguagem natural e convertê-las 
para um formato numérico. 
Estão corretas as afirmações: 
 
 Somente II e III 
 
Somente I e III 
 
 
Somente I 
 
 
Somente I e II 
 
 
Somente II 
 
 
 
 
 
 
 
3. 
 
 
Suponha que tenhamos uma variável Idade (medida em anos) 
que tenha sido modelada com os valores linguísticos dos 
conjuntos fuzzy representados na figura abaixo. 
Em quantos valores linguísticos foi dividida a variável? 
(Escolha a alternativa CORRETA) 
 
 
 
5 
 
 
0 
 
100 
 
 
1 
 
 
10 
 
 
 
 
 
 
 
4. 
 
 
Complete as lacunas: A inferência Fuzzy é uma relação lógica que obedece à 
mesma tabela verdade da Implicação ___________ da lógica proposicional 
tradicional (lógica crisp). A diferença é que na lógica crisp, a regra é 
acionada somente se a ________ for ________ e na lógica fuzzy a regra é 
acionada quando a premissa possui um grau de pertinência _________ 
zero. A sequência correta está representada em: 
 
 Modus Ponens, conclusão, verdadeira, diferente de 
 
Modus Ponens, premissa, verdadeira, diferente de 
 
 
Modus Tollens, premissa, falsa, diferente de 
 
Modus Ponens, premissa, falsa, igual a 
 
 
Modus Tollens, conclusão, verdadeira, igual a 
 
 
 
 
 
 
 
5. 
 
 
Um sistema fuzzy lida com conjuntos fuzzy para fazer as tarefas de 
fuzzyficação dos valores escalares do mundo real, para que possam ser 
manipulados como entidades linguísticas e, após a aplicação de regras de 
inferência que são expressas com essas entidades linguísticas, mas lidam na 
verdade com os valores de pertinência, produzir através de um processo 
chamado defuzzyficação os valores escalares que se apliquem à saída para o 
mundo real. 
A partir dessa afirmação podem-se extrair as seguintes características dos 
componentes de um sistema fuzzy: 
I- As regras são fornecidas por especialistas ou extraídas de dados 
numéricos 
II- O defuzzificador transforma o conjunto nebuloso obtido pela Inferência e 
transforma em um valor preciso. 
III- Na inferência pondera-se o valor típico com o seu com o seu grau de 
pertinência. 
Escolha a alternativa correta. 
 
 Apenas o item II está correto. 
 
 
Apenas o item III está correto. 
 
 
Apenas os itens II e III estão corretos. 
 
Os itens I, II e III estão corretos. 
 
Apenas os itens I e III estão corretos. 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
6. 
 
 
Seja x = {0, 1, 2, 3, 4} e A e B dois subconjuntos nebulosos de X, dados 
pelas funções de pertinência µA e µB, respectivamente. 
x 0 1 2 3 4 
µA(x) 1 0,5 0,3 0,9 1 
µB(x) 0 0,2 0,4 0,3 0 
Considerando a fórmula de cálculo sugerida por Zadeh para os operadores 
lógicos E e OU, qual é o resultado da pertinência dos valores das três 
expressões a seguir: µA(0) E µB(0); µA(2) E µB(2); µA(2) OU µB(2); µA(3) 
OU µB(4) 
 
 
1; 0,4; 0,3; 0,9 
 
 
1; 0,4; 0,4; 0 
 
 
1; 0,2; 0,3; 0 
 
 
0; 0,3; 0,4; 1 
 
0; 0,3; 0,4; 0,9 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
7. 
 
 
Analise o gráfico abaixo. 
 
O grau de pertinência de pessoas acima de 1,90 m e abaixo de 1,70 m, 
respectivamente é: 
 
 0 e 1 
 
 
0 e 0,5 
 
0,5 e 1 
 
 
1 e 0,5 
 
1 e 0 
 
 
 
 
 
 
 
8. 
 
 
Com base na Lógica Nebulosa ou Lógica Fuzzy pode-
se afirmar que: 
 
I. A representação de regras é baseada nas implicações 
lógicas e constitui uma das formas mais naturais do 
homem expor o seu conhecimento. 
II. A regra é composta por uma parte chamada de 
consequente, que realiza conclusões a partir das 
condições que foram postuladas. 
III. A regra é composta por uma parte chamada 
antecedente, que descreve as suas conclusões e é 
formada por operadores lógicos. 
Assinale a alternativa CORRETA. 
 
 
Somente as afirmativas I e II são corretas. 
 
Somenteas afirmativas I e III são corretas. 
 
 
Somente a afirmativa I é correta. 
 
 
Somente as afirmativas II e III são corretas. 
 
 
As afirmativas I, II e, III são corretas. 
1. 
 
 
Em relação a lógica fuzzy, podemos afirmar que o processo transforma valores linguísticos em 
valores da lógica fuzzy é: ______________________. Marque a opção CORRETA: 
 
 
Inferência 
 
 
Booleano 
 
 
Defuzzificação 
 
Fuzzificação 
 
 
Pertinência 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
2. 
 
 
Em um sistema Fuzzy a inferência é responsável por (assinale a alternativa 
correta): 
 
 
Aplicar as regras que lidam com os valores linguísticos da entrada 
 
 
Produzir uma saída escalar desejada 
 
 
Transformar os conjuntos fuzzy gerados pela aplicação das regras 
 
 
Transformar a entrada em pertinências usadas para a ativação das regras 
 
Realizar a combinação das regras e dos valores de entrada 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
3. 
 
 
Na inferência fuzzy: 
A regra é uma composição de relações Fuzzy onde a primeira relação é um 
conjunto fuzzy (possivelmente resultante de uma operação Fuzzy) 
e a segunda relação é de implicação. 
 
Assinale a alternativa correta. 
 
 Ambas as afirmações estão corretas, mas as mesmas não possuem correlação 
 
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 incorretas 
 
A primeira afirmação está correta e a segunda está incorreta 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
4. 
 
 
Em relação a sistemas fuzzy, assinale a opção que indica um método de 
defuzzificação. 
 
 Centro de carga 
 
Mínimo-máximo 
 
Média dos máximos 
 
 
Média dos mínimos 
 
 
Centro dos máximos 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
5. 
 
 
Para calcular a relação de implicação, a forma mais usada é a sugerida por: 
 
 
Mandani 
 
 
Tsukamoto 
 
 
Takagi-Sugeno 
 
 
Von Newman 
 
Zadeh 
 
 
 
 
 
 
 
6. 
 
 
Considere o conjunto abaixo, resultante da composição 
de várias regras ativadas pelo método de composição 
pelo MAXIMO: 
 
 
 
O valor final da variável calculado com base 
no método de defuzzyficação MÉDIA DOS 
MÁXIMOS é: 
 
 21 
 
23 
 
 
27 
 
 
19 
 
25 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
7. 
 
 
 
 TEMPERATURA 
 
 PRESSÃO 
 Sabendo-se que a TEMPERATURA = 75 e a PRESSÃO = 180 e aplicando-se 
as formas de cálculo sugeridas por Zadeh (min-max) podemos afirmar 
que: 
 
 
O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 0,1. 
 
O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 0,8. 
 
O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 0,5. 
 
 
O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 0. 
 
 
O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 1. 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
8. 
 
 
O processo de defuzzificação produz uma saída precisa, a partir do conjunto 
fuzzy de saída obtido pelo sistema de inferência. 
 
Assinale o item que não é método de defuzzificação. 
 
 Centro de Área 
 
 
Centróide 
 
Altura Modificada 
 
 
Média dos Máximos 
 
Média dos Mínimos 
1. 
 
 
Em relação aos Algoritmos Genéticos, podemos afirmar que: 
I - Os processos de seleção de soluções candidatas, utilizados pelos algoritmos genéticos, 
buscam selecionar exclusivamente os candidatos mais aptos, descartando totalmente os menos 
aptos, de forma a sempre manter as melhores características genéticas sempre presentes na 
população. 
II - Em um algoritmo genético uma população de indivíduos (cromossomos) representa um 
conjunto de soluções candidatas (população) ao problema que se busca otimizar. 
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 genético mutação combina cromossomas de indivíduos previamente 
selecionados, chamados pais, para formar dois novos indivíduos, os quais têm uma grande 
possibilidade de serem mais aptos que os seus genitores. Somente estão corretas as 
afirmações: 
 
 
Somente II 
 
Somente III e IV 
 
 
Somente I 
 
 
Somente I e III 
 
 
Somente I e IV 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
2. 
 
 
O operador genético que torna possível o processo artificial de ¿casamento¿ 
de cromossomos escolhidos de uma certa população é: 
 
 Criação 
 
 
Adaptação 
 
 
Seleção 
 
 
Mutação 
 
Crossover 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
3. 
 
 
O operador genético que permite a escolha de indivíduos, aleatoriamente, 
proporcionalmente a aptidão é: 
 
 Crossover 
 
Seleção 
 
 
Mutação 
 
 
Criação 
 
Adaptação 
 
 
 
 
 
 
 
4. 
 
 
Com relação às técnicas de buscas usadas em inteligência artificial, 
considere as afirmativas a seguir. 
I. Um algoritmo genético é uma busca de subida de encosta (Hill Climbing) 
estocástica em que é mantida uma grande população de estados. Novos 
estados são gerados por mutação e por crossover, que combina pares de 
estados da população. 
II. A busca em largura, em profundidade e de custo uniforme são casos 
especiais de busca pela melhor escolha (Best First). 
III. A busca A* expande nós com valor mínimo para f(n) = g(n) + h(n). A* 
é completa e ótima, desde que se possa garantir que h(n) seja admissível. 
Assinale a alternativa correta. 
 
 Somente as afirmativas I e II são corretas. 
 
 
Somente as afirmativas I e III são corretas. 
 
 
Somente a afirmativa II é correta. 
 
Somente a afirmativa III é correta. 
 
As afirmativas I, II e III são corretas. 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
5. 
 
 
Os operadores genéticos mais importantes, que se forem corretamente 
aplicados nos indivíduos permitem gerar diversidade na população e 
facilitam a busca por indivíduos mais bem adaptados no espaço de busca, 
são: 
 
 seleção e adaptação 
 
seleção e mutação 
 
 
cruzamento e seleção 
 
cruzamento e mutação 
 
 
mutação e adaptação 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
6. 
 
 
O operador genético que atua aleatoriamente nos genes do cromossomo, 
gerando diversidade em uma cópia do cromossomo é: 
 
 Adaptação 
 
Seleção 
 
 
Criação 
 
Mutação 
 
 
Crossover 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
7. 
 
 
O operador genético que é o responsável pela recombinação de 
características dos pais durante a reprodução é: 
 
 Criação 
 
 
Seleção 
 
 
Adaptação 
 
Crossover 
 
Mutação 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
8. 
 
 
A estrutura geral de um algoritmo genético é bastante 
simples e consiste na aplicação iterativa dos 
operadores genéticos. Para interromper a evolução da 
população um critério de parada deve ser utilizado. 
Um grupo de estudantes de Inteligência Artificial 
tenta desenvolver um software de otimização com 
algoritmos genéticos e, um dos problemas 
encontrados é justamente sobre o critério de parada a 
ser utilizado. Alguns estão sendo sugeridos. Analise as 
sugestões abaixo: 
I - Número máximo de gerações. 
II - Tempo máximo de processamento. 
III - Melhor indivíduo, da população atual, ser 
satisfatório. 
IV - Interrupção do processamento quando a 
população não mais evoluir após certo número de 
gerações consecutivas. 
Assinale a alternativa que indica quais sugestões 
acima podem ser utilizadas como critério de parada 
em algoritmos genéticos: 
 
 
Somente I e III 
 
 
Somente I, III e IV 
 
 
Somente I, II e IV 
 
Todas as sugestões 
 
 
Somente I e II 
1. 
 
 
Considere o problema de se maximizar a função f(x) = 3x+2 no domínio [0, 127], utilizando 
uma representação inteira para x. O cromossomodeve ser composto por quantos bits? 
 
 9 
 
7 
 
 
16 
 
 
3 
 
 
128 
 
 
 
 
 
 
 
2. 
 
 
1- Seja a função a seguir, que queremos maximizar (encontrar o valor de x 
que propicia o maior valor para f(x): 
f(x) = x2 + 3x. 
Qual é o valor máximo de desta função no domíno de 0 a 7? 
 
 53 
 
70 
 
21 
 
 
35 
 
 
50 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
3. 
 
 
Em um processo de seleção utilizando por exemplo o método da roleta 
viciada, qual dos indivíduos terá o maior valor de aptidão para a função 
objetivo f(x)= 1/x ? 
 
 110011 
 
111001 
 
001101 
 
 
011011 
 
 
111000 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
4. 
 
 
Considerando que um problema de Algoritmo 
Genético possui, em um determinado instante, 
uma população de quatro indivíduos de 4 bits 
(primeira coluna) cada com os seguintes valores 
de avaliação (segunda coluna): 
0010 1 
0101 4 
0110 5 
1011 10 
 
Qual é o percentual de área da roleta que o 
segundo indivíduo (0101) deve receber para 
proceder ao mecanismo de seleção? 
 
 
30% 
 
 
4% 
 
20% 
 
 
40% 
 
 
25% 
 
 
 
 
 
 
 
5. 
 
 
Seja uma função objetivo dada por f(x)=x2+x, definida 
no intervalo [0,7], isto é, o cromossomo é 
representado com 3 bits. Qual é o valor do máximo 
global de f(x) no intervalo, utilizando o algoritmo 
genético? 
 
 
21 
 
56 
 
 
57 
 
 
49 
 
 
0 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
6. 
 
 
Considere um algoritmo genético que opera sobre três indivíduos A, B, C, 
descritos respectivamente pelos vetores binários A = [11011000], B = 
[00010000], C = [11001101], gerando dois novos indivíduos D = 
[11011001] e 
E = [11011000] Os novos indivíduos foram gerados através de: 
 
 
Crossover pelo ponto central dos indivíduos B e C seguido de mutação de um bit em cada 
novo indivíduo (D e E). 
 
Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e C seguido de mutação de um bit em cada 
novo indivíduo (D e E). 
 
 
Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e B. 
 
 
Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e C. 
 
 
Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e B seguido de mutação de um bit em cada 
novo indivíduo (D e E). 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
7. 
 
 
Considerando que um problema de Algoritmo 
Genético possui, em um determinado instante, 
uma população de quatro indivíduos de 4 bits 
(primeira coluna) cada com os seguintes valores 
de avaliação (segunda coluna): 
0010 1 
0101 4 
0110 5 
1011 10 
 
Definindo um ponto de corte entre o segundo e o 
terceiro gene (a partir do bit mais representativo) 
do cromossomo, quais seriam os filhos gerados 
pelo cruzamento de um ponto entre o primeiro 
(0010) e o terceiro (0110) indivíduos? 
 
 1010 e 0110 
 
 
1011 e 0110 
 
0110 e 0101 
 
 
0111 e 0010 
 
0110 e 0010 
 
 
 
Explicação: 
Ao efetuar o crossover o resultado será 0110 e 0010 
 
 
 
 
 
 
 
8. 
 
 
Considere o problema de se maximizar a função f(x) = 3x+2 no domínio [0, 
127]. Qual a melhor solução para o problema (valor de x que maximiza a 
função)? 
 
 381 
 
2 
 
 
383 
 
 
0 
 
127 
1. 
 
 
Em relação ao modelo conexionista podemos afirmar que: 
 
 
Possui parte do conhecimento necessário para resolver o problema. 
 
Não tem conhecimento algum armazenado, até que seja treinado par resolver um 
problema. 
 
 
Possui todo o conhecimento necessário para resolver o problema. 
 
 
Cada problema requer do projetista que sejam feitas escolhas adequadas para propiciar a 
correta evolução das soluções ao longo das sucessivas gerações. 
 
 
Cada problema não necessariamente requer do projetista que sejam feitas escolhas 
adequadas para propiciar a correta evolução das soluções ao longo das sucessivas 
gerações. 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
2. 
 
 
Em relação às redes neurais artificiais pode-se afirmar que 
I- Redes recorrentes - são redes com neurônios que competem pelo direito de 
produzir a saída são chamadas de 
II- Redes competitivas - possuem neurônios dinâmicos 
III- Redes com aprendizado supervisionado - o ajuste dos pesos é feito a cada 
padrão entrada/saída para produzir a saída desejada 
Assinale a alternativa CORRETA
 
 
 Somente a alternativa II está correta. 
 
 
Somente as alternativas II e III estão corretas. 
 
 
Somente a alternativa I está correta. 
 
Somente as alternativas I e III estão corretas. 
 
Somente a alternativa III está correta. 
 
 
 
 
 
 
 
 
3. 
 
 
As redes neurais possuem arquiteturas baseadas em blocos 
construtivos semelhantes entre si e que realizam o 
processamento de forma paralela. Em relação às redes 
neurais: 
 
I - No aprendizado não supervisionado, os exemplos de 
entradas e suas respectivas saídas são usados no treinamento 
da rede neural. 
II - As regras de aprendizado são esquemas de atualização 
dos valores do pesos das sinapses de um algoritmo genético. 
III - O treinamento é o modo pelo qual o sistema 
computacional neural aprende a respeito da informação que 
ele precisará, a fim de resolver certos problemas. 
 
É correto afirmar que: 
 
 I e III são verdadeiras 
 
 
I e II são verdadeiras 
 
I é verdadeira 
 
III verdadeira 
 
 
II é verdadeira 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
4. 
 
 
O conhecimento aprendido por uma rede neural artificial 
encontra-se armazenado: 
 
 Nas camadas internas 
 
 
Nos neurônios 
 
 
Na camada de saída 
 
 
Na camada de entrada 
 
Nos pesos das conexões da rede 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
5. 
 
 
Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que 
apresentam um modelo matemático inspirado na estrutura 
neural de organismos inteligentes, assim pode-se afirmar que 
um modelo conexionista: (Escolha a alternativa CORRETA): 
 
 
Lidam com conhecimento não simbolicamente representado e processam a informação de 
forma paralela e distribuída. 
 
 
Lidam com conhecimento explícito, representado simbolicamente e generalizam o 
conhecimento aprendido. 
 
 
São inspirados no comportamento do cérebro humano e modelam os modos imprecisos 
do raciocínio aproximado. 
 
 
Empregam uma estratégia de busca paralela e estruturada, baseadas nos mecanismos da 
seleção natural. 
 
Realizam o raciocínio aproximado, com proposições imprecisas e descritas em linguagem 
natural. 
 
 
 
 
 
 
 
 
6. 
 
 
São considerados parâmetros importantes no projeto de uma 
rede neural artificial: 
Assinale e alternativa INCORRETA. 
 
 
Representação dos dados 
 
 
Quantidade de camadas 
 
 
Quantidade de neurônios 
 
Função de pertinência 
 
 
Topologia da rede 
1. 
 
 
Considere a rede com neurônios de McCulloch-Pitts abaixo, na 
qual cada neurônio possui o patamar  = 0. Para os pares de 
valores das entradas (xA e xB) de (0,0), (0,1), (1,0) e (1,1), quais 
seriam os respectivos valores de saída do neurônio z3? 
 
 
 
 (0,1,0,1) 
 
(0,1,1,0) 
 
 
(1,1,1,0) 
 
 
(1,0,0,1) 
 
 
(0,0,0,1) 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2. 
 
 
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o 
algoritmo Backpropagation, o que pode acarretar para a 
qualidade da rede treinada, o treinamento além do ponto 
desejado? 
I - A rede começa a confundir os padrões de entrada 
II - A rede se torna melhor e mais genérica, mas há um custo 
computacional grande 
III - Diminuição da capacidade de generalização da rede 
 
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA: 
 
 Somente os itens I e III estão corretos. 
 
 
Somente o item II está correto. 
 
 
Somente os itens I e II estão corretos. 
 
Somente o item III está correto. 
 
Somente o item I está correto. 
 
 
 
 
 
 
 
 
3. 
 
 
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o 
algoritmo Backpropagation, por que tal tipo de treinamento é 
chamado de treinamentosupervisionado? 
 
 é utilizado um algoritmo de supervisão dos pesos durante o treinamento 
 
 
todo o processo deve ser supervisionado por um especialista 
 
 
as respostas são revisadas utilizando o conjunto de validação 
 
 
as entradas e saídas são embaralhadas pelo supervisor antes do treinamento 
 
as saídas desejadas são fornecidas e utilizadas para correção dos pesos 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
4. 
 
 
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o 
algoritmo Backpropagation, qual é o principal função do termo 
de momento aplicado à formula de ajuste dos pesos? 
 
 
Para frear a convergência, inibindo a atração de mínimos locais e permitindo a 
convergência para o mínimo global 
 
Para acelerar a convergência utilizando a tendência de correção do ciclo anterior 
 
 
Para frear a convergência para o valor de mínimo da função de erro, uma vez que uma 
descida mais lenta impede que se passe do ponto desejado 
 
Para acelerar a convergência utilizando um fator multiplicador arbitrado pelo algoritmo 
 
 
Para explorar múltiplos pontos de mínimo da função 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
5. 
 
 
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o 
algoritmo Backpropagation, o que pode acarretar para a 
qualidade da rede treinada, o treinamento além do ponto 
desejado? 
I - A rede memoriza os padrões aprendidos 
II - Diminuição da capacidade de generalização da rede 
III - Otimização do tempo computacional no treinamento 
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA: 
 
 
Apenas as afirmativas I e II estão corretas. 
 
 
Apenas a afirmativa III está correta. 
 
 
Apenas as afirmativas II e III estão corretas. 
 
 
Todas as afirmativas estão corretas. 
 
 
Apenas a afirmativa II está correta. 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
6. 
 
 
O algoritmo de treinamento Backpropagation consiste em uma 
sequência de fases. 
Assinale a alternativa INCORRETA sobre este algoritmo. 
 
 
Calcular o erro na saída da rede, que equivale a uma diferença entre o valor de saída 
obtida na rede e o valor de saída desejado . 
 
 
Se um erro máximo desejado não tiver sido atingido, retornar ao passo inicial para a 
próxima iteração (apresentação de todos os padrões novamente). 
 
Apresentar um padrão na camada de entrada e calcular o valor do seu peso na camada de 
saída. 
 
 
Retropropagar o erro na rede calculando de que forma as mudanças nos pesos afetam o 
erro. 
 
 
Modificar os pesos das conexoões sinápticas de forma a minimizar o erro médio, 
considerando todos os padrões da amostra. 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
7. 
 
 
Analise as seguintes afirmativas sobre redes neurais sem 
ciclos dirigidos, sendo n o número de neurônios e m o número 
de conexões. 
I. Uma vez treinada, o uso da rede consiste em aplicar uma 
entrada e esperar até que ocorra convergência para que seja 
obtida a saída. 
II. O processo de treinamento consiste em obter um vetor em 
um espaço pelo menos m -dimensional. Esse vetor é obtido 
por meio de um processo de otimização que busca minimizar 
o erro sobre as instâncias de treino. 
III. O processo de treinamento consiste em obter um vetor 
em um espaço pelo menos m -dimensional. Esse vetor é 
obtido por meio de um processo de otimização que busca 
minimizar o erro de generalização. 
A análise permite concluir que: 
Escolha a alternativa correta 
 
 
Apenas a afirmativa II está correta. 
 
 
Todas as afirmativas estão corretas. 
 
 
Apenas as afirmativas I e II estão corretas. 
 
 
Apenas a afirmativa III está correta. 
 
 
Apenas as afirmativas II e III estão corretas. 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
8. 
 
 
Considere a rede com neurônios de 
McCulloch-Pitts abaixo, na qual cada 
neurônio possui o patamar  = 0. Para os 
pares de valores das entradas (x1 e x2) 
de (0,0), (0,1), (1,0) e (1,1), quais seriam 
os respectivos valores de saída do 
neurônio z3? 
 
 
(0,1,1,1) 
 
 
(0,1,0,1) 
 
(1,0,0,1) 
 
 
(0,1,1,0) 
 
 
(0,0,0,1) 
1. 
 
 
Em relação as redes neurais artificiais com aprendizado competitivo, pode-se afirmar que: 
I- As redes para este tipo de problema possuem uma camada de nós de saída que estão ligados 
a uma só camada (de entrada, portanto), de tal forma que podem existir um número qualquer 
de nós na entrada independente da quantidade de características dos padrões de entrada. 
II- A informação é extraída sem que haja um par entrada/saída alvo. 
III- O aprendizado competitivo é um algoritmo que divide uma série de dados de entradas em 
grupos (clusters) que são inerentes aos dados de entrada. 
Assinale a alternativa correta. 
 
 Apenas o item II está correto. 
 
Apenas os itens II e III estão corretos. 
 
Apenas o item III está correto. 
 
 
Apenas os itens I e II estão corretos 
 
 
Apenas o item I está correto. 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2. 
 
 
São consideradas características das Redes de Aprendizado 
Competitivo 
I- Aprendizado supervisionado 
II- Um única camada 
III- Competição entre neurônios 
IV- Divisão de dados em clusters 
A esse respeito, pode-se concluir que: 
Escolha a alternativa CORRETA 
 
 As as afirmativas I, II, III e IV são corretas. 
 
Apenas as afirmativas I, II e III são corretas. 
 
 
Apenas as afirmativas I, III e IV são corretas. 
 
Apenas as afirmativas II, III e IV são corretas. 
 
 
Apenas as afirmativas I e IV são corretas. 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
3. 
 
 
O aprendizado competitivo é um algoritmo que divide uma 
série de dados de entradas (clusters) que são inerentes aos 
dados de entrada. As redes para este tipo de problema 
possuem: 
 
 
Possuem uma camada de nós de saída que estão ligados a uma só camada de entrada. 
 
 
Possuem uma camada de nós de entrada que estão ligados a uma só camada de saída. 
 
 
Possuem uma camada de nós de entrada que estão ligados a várias camadas de saída. 
 
 
Possuem uma camada de nós de saída que estão ligados a uma várias camadas de 
entrada. 
 
Possuem várias camada de nós de saída que estão ligados a uma só camada de entrada. 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
4. 
 
 
Em relação aos mapas auto organizáveis, relacione os termos 
técnicos, na coluna da esquerda, com suas definições, na 
coluna da direita. 
I- Agrupamento. 
II- Aprendizado competitivo. 
III- Neurônio vencedor. 
IV- Redes recorrentes. 
V- Vizinhança. 
A- Define quantos neurônios em torno do vencedor terão seus 
pesos ajustados, ou seja, define a área de influência do nó 
vencedor. Sua arquitetura pode assumir vários formatos 
diferentes. 
B- Organização das classes na camada de saída de um Mapa 
de Kohonen. Embora não seja essencial, os nós dessa camada 
normalmente são organizados em forma de grade. 
C- Rede Neural que pode ter conexões que voltem dos nós de 
saída aos nós de entrada e que pode ter também conexões 
arbitrárias entre quaisquer nós. Desse modo, seu estado 
interno pode ser alterado conforme conjuntos de entradas são 
apresentados à rede. 
D- Resultado de um mecanismo que permite o direito de 
responder a um específico subconjunto de dados, de forma 
que somente um neurônio de saída, ou um neurônio por 
grupo, esteja ativo em um determinado instante. 
E- Técnica que usa o princípio de que apenas um neurônio 
fornece a saída da rede em resposta a uma entrada. 
Assinale a alternativa que contém a associação CORRETA. 
 
 
I-B, II-A, III-E, IV-C, V-D. 
 
 
I-A, II-C, III-E, IV-D, V-B. 
 
I-E, II-C, III-D, IV-A, V-B. 
 
I-B, II-E, III-D, IV-C, V-A. 
 
 
I-E, II-A, III-B, IV-D, V-C. 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
5. 
 
 
Em relação as Redes de Kohonen, podemos afirmar que: 
 
 
O comportamento de um determinado nó é diretamente afetado somente pelo 
comportamento de um nó vizinho. 
 
 
O comportamento de um determinado nó não é diretamente afetado pelo comportamento 
dos nósvizinhos. 
 
O comportamento de um determinado nó é diretamente afetado pelo comportamento dos 
nós vizinhos. 
 
 
O comportamento de um determinado nó é igual ao comportamento dos nós vizinhos. 
 
 
O treinamento de um determinado nó é diretamente afetado pelo comportamento dos nós 
vizinhos. 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
6. 
 
 
Em relação as redes neurais artificiais com aprendizado 
competitivo, pode-se utilizar alguns métodos para determinar 
a distância que existe entre o vetor de entrada (padrão de 
entrada) e cada um dos nós de saída, como: 
A- método que pressupõe tanto o vetor de entrada, quanto o 
vetor de pesos que liga o nó às entradas, estejam 
normalizados para o valor unitário (isto é, o comprimento 
destes vetores deve ser 1) 
B- método de determinar qual o vetor de pesos mais próximo 
ao vetor de entrada, de uma forma simplificada utiliza o 
cálculo do quadrado da diferença de distâncias. 
C- método de determinar qual o vetor de pesos mais próximo 
ao vetor de entrada, calculando o erro na saída da rede, que 
equivale a uma diferença entre o valor de saída obtida na 
rede e o valor de saída desejado. 
Que correspondem a: 
I- Distância Euclidiana 
II- Backpropagation 
III- Produto escalar 
Assinale a alternativa que indica corretamente os métodos 
indicados para a determinação desta distância. 
 
 A (II), B (III) e C (I). 
 
 
A(III), B(II) e C(I). 
 
A(III) e B (I), apenas. 
 
B(II) e C(III), apenas. 
 
 
A(I) e C (II), apenas. 
 
 
 
 
 
 
 
 
7. 
 
 
São consideradas características das Redes de Kohonen 
I- Aprendizado não supervisionado 
II- Um única camada 
III- Correlação com os neurônios vizinhos 
IV- Distância de Manhatan 
A esse respeito, pode-se concluir que: 
Escolha a alternativa CORRETA 
 
 Apenas as afirmativas II, III e IV são corretas. 
 
As as afirmativas I, II, III e IV são corretas. 
 
 
Apenas as afirmativas I e IV são corretas. 
 
 
Apenas as afirmativas I, III e IV são corretas. 
 
 
Apenas as afirmativas I, II e III são corretas. 
 
 
Gabarito 
Comentado 
 
 
 
 
 
 
 
 
8. 
 
 
Correlacione os itens a seguir: 
 
(S)Treinamento supervisionado 
(N)Treinamento não supervisionado 
 
com 
 
I- A rede aprenda a partir de padrões conhecidos 
II- O treinamento é direcionado para diminuir o erro na saída 
III- Os padrões de treinamento possuem apenas entradas 
 
Assinale a alternativa que apresenta a correlação CORRETA. 
 
 I(N), II (S) e III (S) 
 
I(S), II (S) e III (N) 
 
I(N), II (S) e III (N) 
 
 
I(N), II (N) e III (N) 
 
 
I(S), II (S) e III (S)