Trabalho semestral com respostas

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Trabalho Semestral - Inteligência Artificial - 2021
Ciência da Computação
Campus Paraíso / Paulista
Campus Paraíso / Paulista - Noturno
4º/5º Semestre – Prof. Dr. Pedro Luiz Santos Serra
Leia com atenção
• Trabalho individual
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Obrigatória
11,
CÓDIGO DA DISCIPLINARequer resposta. Opção única.
J903
22,
RARequer resposta. Texto de linha única.
33,
NOME COMPLETORequer resposta. Texto Multilinha.
44,
Código de Honra (Exclusivo para realização de provas on-line):
O aluno declara que fez uso exclusivo de seus próprios conhecimentos sobre os assuntos abordados para a realização deste trabalho semestral sem qualquer interferência, abordagem, comunicação com terceiros e/ou consulta a material não permitido, quer seja impresso ou por qualquer outro instrumento, equipamento ou dispositivo conectado em qualquer tipo de rede.Requer resposta. Opção única.
Ciente e de acordo
55,
Turma:Requer resposta. Texto de linha única.
66,
3. Baseado no algoritmo ilustrado na figura, analise as afirmações:
I - O algoritmo é um modelo clássico de busca em árvore. Nele define se a borda como consequência da expansão de um nó em um conjunto de nós, ordenados segundo uma lista linear.
II - Pode se observar claramente os elementos que compõe um nó: ESTADO, NÓ PAI, AÇÃO, CUSTO DO CAMINHO e PROFUNDIDADE. 
III - O teste de verificação do NÓ OBJETIVO ocorre de forma sequencial, à medida que os nós são gerados.
IV - O custo de caminho de cada nó é dado pelo CUSTO DE CAMINHO[nó] adicionado 1. Isto nos mostra que o exemplo aplica se à um modelo de busca em extensão com custo uniforme.
V - A PROFUNDIDADE de cada nó, denotada pela variável PROFUNDIDADE[s] é dada pela PROFUNDIDADE DO NÓ-PAI adicionado 1 ao seu valor.
Estão erradas:Requer resposta. Opção única.
(0.5 Pontos)
As afirmações I e III
Apenas a afirmação IV
As afirmações IV e V
Apenas a afirmação II
As afirmações II e III
77,
A Inteligência
Artificial é uma realidade na vida das pessoas. Ela está presente em diversas
aplicações de uso diário. Exemplos como os sistemas de reconhecimento de
padrões biométricos, de faces em câmeras fotográficas, sistema de operações
metroviárias, freios ABS, sistemas GPS, jogos em computadores empregam os mais
diversos conceitos de algoritmos inteligentes. Algoritmos de busca realizam uma
busca de um estado objetivo (ou estado desejado pelo usuário) a partir da
varredura em uma árvore de possibilidades construída com base em todos os estados
possíveis na definição do problema e suas possíveis conexões (espaço de
estados). O mapa da Romênia ilustrado na FIGURA abaixo é um exemplo da
representação de um espaço de estados. É com base nele e na execução de uma
função conhecida por função sucessor, na verificação progressiva do estado
objetivo e no cálculo do custo de cada ação executada na árvore de
possibilidades que se constrói e obtém a solução de um problema. 
Assinale a alternativa ERRADA que
trata sobre a construção de um grafo representativo da execução de um algoritmo
de busca tendo a cidade de "Arad" como estado inicial, ou nó raiz, e
a cidade de Bucharest como estado objetivo.
Requer resposta. Opção única.
(0.5 Pontos)
A execução da função SUCESSOR (RIMNEU_VILCEA) resultaria em {(Ir SIBIU,Em SIBIU),(Ir PITESTI,Em PITESTI),(Ir CRAIOVA,Em CRAIOVA)}. 
O CUSTO_DE_CAMINHO do nó representativo da cidade de PITESTI, pode ser calculado com base no CUSTO_DE_CAMINHO da cidade de RIMNIEU VILCEA adicionado o CUSTO_DE_PASSO entre as duas cidades, somente nas ocasiões em que a cidade de RIMNIEU VILCEIA é um nó pai da cidade de PITESTI, ele pode ter diversos valores distintos e depende do caminho executado do sistema.
A variável "s" que representaria o nó com o estado CRAIOVA proveniente da EXPANSÃO do estado DOBRETA teriam os seguintes campos: estado[s] ='CRAIOVA'; nó_pai[s]='DOBRETA; CUSTO_DE_CAMINHO[s]=414;PROFUNDIDADE[s]= 6
Apenas uma solução será apresentada pelo algoritmo e consiste de todas as ações que levariam o usuário do estado inicial até o estado objetivo. Estas ações estariam condicionadas à estratégia estabelecida para o algoritmo, que poderia condicionar o algoritmo à busca de uma solução ótima.
As medidas de desempenho dos algoritmos dizem respeito unicamente à busca por uma solução completa e ótima. A complexidade de tempo e de espaço representam seu desempenho computacional podem depender da estratégia adotada na construção do algoritmo.
88,
Uma heurística h(n) é dita admissível se, e somente se:Requer resposta. Opção única.
(0.5 Pontos)
Possui um comportamento exponencial em relação ao custo
Nunca superestima o custo para chegar ao objetivo
Nunca subestima o custo para chegar ao objetivo
Resulta sempre no custo ótimo para chegar ao objetivo
Calcula a soma de todos os custos de passo do objetivo
99,
Um agente inteligente pode ser definido por:Requer resposta. Opção única.
(0.5 Pontos)
Assinale a alternativa correspondente a afirmação correta (0,5 ponto):
Uma entidade inteligente capaz de agir sobre um ambiente qualquer partindo de um modelo de decisão e aprendizagem própria.
 Um sistema capaz de realizar pesquisas, investigações e inferências (aplicar regras) conclusivas sobre um determinado ambiente.
Uma arquitetura racional para aprendizagem capaz de identificar situações e atuar com experiências passadas e futuras.
Uma entidade com a capacidade de percepção de um ambiente através de sensores, processamento das informações coletadas e ação sobre o ambiente através de atuadores.
Uma entidade que só pode ser computacional, pois atua com o processamento de informações especificamente digitais coletadas de uma imagem.
1010,
Considere a leitura dos artigos postados para leitura no grupo do Microsoft Teams. Segundo Minsky os   pensamentos humanos consistem em:Requer resposta. Opção única.
(0.5 Pontos)
Uma simples árvore de decisão com base em regras e informações binárias, ou seja, com caminhos muito bem estabelecidos sem a menor hipótese de variações.
Uma rede circular e dependente de pensamentos dos quais são estabelecidas definições próprias.
Sensores que mantém os pensamentos conectados por atos. 
Um problema de “tentativa e erro”, podendo ou não ser direcionada de acordo com a aplicação de uma estratégia.
Um sistema de chaveamento próprio sem qualquer interferência externa ou de outros componentes cerebrais.
1111,
NÃO são medidas de avaliação e desempenho de um algoritmo de busca (Valor da questão: 0,5 ponto): I - Completeza II - Função O ( . ) III - Complexidade de Tempo e Espaço IV - Custo de passo V - OtimizaçãoRequer resposta. Opção única.
(0.5 Pontos)
I e III
II e IV
III e V
V e I
II e III
1212,
Para resolução desta questão, você deverá realizar a leitura dos artigos postados no grupo do Microsoft Teams. Segundo Minsky: "A ordenação do pensamento pode estar relacionado à uma atividade específica que faz o indivíduo sobressair em relação a sociedade. Esta habilidade é, na maioria dos casos, desenvolvida de forma inconsciente, ou seja, tais gênios são dotados de uma habilidade administrativa inconsciente.". Nesta afirmação, Minsky está se referindo a:Requer resposta. Opção única.
(0.5 Pontos)
Generalização
Criatividade
Esperteza
Inteligência
Natureza Humana
1313,
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:Requer resposta. Opção única.
(0.5 Pontos)
NÓ PAI
ESTADO
CUSTO DO CAMINHO
FATOR DE RAMIFICAÇÃO
AÇÃO
1414,
Com base no algoritmorepresentado em linguagem natural na figura abaixo. Assinale a alternativa que contenha a afirmação ERRADA:Requer resposta. Opção única.
(0.5 Pontos)
Este algoritmo consiste na combinação dos benefícios da busca em profundidade com a busca em extensão. Ele também é conhecido como busca de aprofundamento iterativo.
A aplicação do algoritmo de busca de aprofundamento iterativo como uma combinação de busca em profundidade com a busca uniforme resultaria em um algoritmo ótimo, incompleto e com uma expressiva complexidade de espaço visto tratar-se de uma variante da busca em extensão.
A execução deste algoritmo é realizada por níveis de verificação. Ele aumenta gradualmente o limite de profundidade para cada nível de verificação até encontrar o nó-objetivo. Para cada nível o algoritmo é reinicializado.
Apesar dos estados serem gerados várias vezes, este fator não implica na geração de um custo computacional muito alto, pois, em uma árvore com o mesmo fator de ramificação em cada nível, a maior parte dos nós estão nos níveis inferiores.
Trata-se de uma combinação do algoritmo de busca em profundidade para a reinicialização de cada nível combinado com o algoritmo de busca em profundidade limitada, resultando em um algoritmo ótimo e completo, com um mínimo de custo computacional (complexidade em espaço e memória).
1515,
(ENADE 2008) Considere um jogo do tipo 8-puzzle (quebra cabeças de peças deslizantes), cujo objetivo é conduzir o tabuleiro para o estado final (ou estado objetivo) conforme esquematizado na figura. Considere, ainda, que, em determinado instante do jogo, se tenha o estado E0. Pelas regras desse jogo, sabe-se que os próximos estados possíveis são os estados E1, E2 e E3, também ilustrados na figura abaixo. Considere uma função heurística h embasada na soma das distâncias das peças em relação ao estado final desejado, em que a distância d a que uma peça p está da posição final é dada pela soma do número de linhas com o número de colunas que a separam da posição final desejada. Por exemplo, em E1, d(1) = 2 + 1 = 3. A partir dessas informações analise as duas asserções a seguir. 
I - Utilizando-se um algoritmo de busca gulosa pela melhor escolha que utiliza a função h, o próximo estado no desenvolvimento do jogo a partir do estado E0 tem de ser E3 ...
II - porque, dos três estados E1, E2 e E3 possíveis, o estado com menor soma das distâncias entre a posição atual das peças e a posição final é o estado E3.
Assinale a alternativa correspondente à opção correta a respeito dessas duas asserções: 
Requer resposta. Opção única.
(0.5 Pontos)
A primeira asserção é uma proposição verdadeira, e a segunda é uma proposição falsa.
A primeira asserção é uma proposição falsa, e a segunda é uma proposição verdadeira.
As duas asserções são proposições falsas.
As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda é uma justificativa correta da primeira.
As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda não é uma justificativa correta da primeira.