Inteligência Artificial apol1

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Questão 1/10 - 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 2/10 - 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: 0.0
	
	A
	001011 (5) e 001010 (2)
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 3/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Podemos conceituar uma rede neural artificial como um processador maciçamente e paralelamente distribuído constituído de unidades de processamento simples, que têm a propensão natural para armazenar conhecimento experimental e torná-lo disponível para o uso. São propriedades de uma rede neural artificial:
Nota: 0.0
	
	A
	Não-linearidade, mapeamento entrada-saída, seleção, mutação e resposta a evidências
	
	B
	Não-linearidade, mapeamento entrada-saída, mecanismo de inferência e adaptabilidade
	
	C
	Não-linearidade, mapeamento entrada-saída, adaptabilidade e resposta a evidências
Pela não-linearidade, os neurônios podem ser lineares ou não-lineares, deste forma permitindo aproximações robustas de funções de mapeamento que tenham característica não-linear. Pelo mapeamento entrada-saída, a rede aprende a partir de exemplos, estabelecendo mapeamento entre os padrões apresentados na entrada com as saídas dadas pelos exemplos. Pela adaptabilidade, as redes neurais podem ser treinadas e armazenar o conhecimento nos pesos sinápticos, podendo adaptar-se caso o conjunto de amostras utilizado para o treinamento se modifique ao longo do tempo. E pela resposta a evidências uma rede neural pode perfazer uma tarefa de seleção de um padrão, mas também informar sobre o garu de confiança ou crença referente ao padrão escolhido.
	
	D
	Seleção, mutação, crossover, população e fitness
Questão 4/10 - 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 5/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Assinale as afirmações abaixo com “V” para verdadeiro ou “F” para falso e depois marque a alternativa correta:
 
(     ) Sistema Especialista consiste numa técnica da IA desenvolvida para resolver problemas em um determinado domínio, cujo conhecimento utilizado é obtido de pessoas que são especialistas naquele domínio
(     ) DENDRAL foi um sistema desenvolvido em 1965 contendo redes neurais artificiais para resolver problemas relacionados à química orgânica.
(     ) MYCIN foi um sistema especialista desenvolvido para resolver o problema do diagnóstico e tratamento de doenças infecciosas do sangue através de um conjunto de 450 regras.
(     ) A fase da implementação do Sistema Especialista é considerada a parte mais sensível no desenvolvimento de um SE, muitas vezes o gargalo do processo.
(     ) Nas regras determinísticas, quando a premissa for verdadeira, sempre acontecerá a ação da conclusão da regra.
Nota: 0.0
	
	A
	V-F-V-F-V
Sistema Especialista consiste numa técnica da IA desenvolvida para resolver problemas em um determinado domínio, cujo conhecimento utilizado é obtido de pessoas que são especialistas naquele domínio. O DENDRAL foi um sistema desenvolvido em 1965 contendo regras para resolver problemas relacionados à química orgânica. MYCIN foi um sistema especialista desenvolvido para resolver o problema do diagnóstico e tratamento de doenças infecciosas do sangue através de um conjunto de 450 regras. A fase da aquisição de conhecimento é considerada a parte mais sensível no desenvolvimento de um SE, muitas vezes o gargalo do processo. E nas regras determinísticas, quando a premissa for verdadeira, sempre acontecerá a ação da conclusão da regra.
	
	B
	V-F-V-F-F
	
	C
	F-F-V-F-V
	
	D
	V-V-F-F-V
Questão 6/10 - 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: 10.0
	
	A
	F-V-V-F-F
	
	B
	V-F-V-F-V
	
	C
	V-F-V-V-F
	
	D
	V-F-V-F-F
Você acertou!
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 7/10 - Inteligência Artificial AplicadaRelacione as afirmações com as estratégias de busca a seguir e depois marque a alternativa com a sequência correta:
I. Busca em amplitude 
II. Busca de custo uniforme
III. Busca em profundidade
IV. Busca em profundidade limitada
V. Busca em aprofundamento iterativo
 
(     ) Caso se tenha algum conhecimento sobre o problema, pode-se restringir a busca a um nível limite de expansão dos nós.
(     ) Combina os benefícios da busca em profundidade e da busca em extensão.
(     ) O nó raiz é expandido, depois os nós sucessores do nó raiz, depois os sucessores dos sucessores e assim por diante.
(     ) Variante da busca em amplitude por considerar a expansão do nó que possui o custo mais baixo.
(     ) Pode ser implementada por um algoritmo de busca em árvore com uma estrutura de pilha.
Nota: 0.0
	
	A
	III-IV-V-II-I
	
	B
	V-IV-I-III-II
	
	C
	IV-V-I-II-III
No caso da busca em profundidade limitada, caso se tenha algum conhecimento sobre o problema, pode-se restringir a busca a um nível limite de expansão dos nós. O aprofundamento iterativo combina os benefícios da busca em profundidade e da busca em extensão. Na busca em amplitude, o nó raiz é expandido, depois os nós sucessores do nó raiz, depois os sucessores dos sucessores e assim por diante. A busca de custo uniforme é uma variante da busca em amplitude por considerar a expansão do nó que possui o custo mais baixo. A busca em profundidade pode ser implementada por um algoritmo de busca em árvore com uma estrutura de pilha.
	
	D
	IV-V-III-II-I
	
	E
	I-II-III-V-IV
Questão 8/10 - 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 9/10 - 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: 0.0
	
	A
	Algoritmo de campo local induzido.
	
	B
	Algoritmo de sinal funcional.
	
	C
	Algoritmo de erro contínuo.
	
	D
	Algoritmo de retropropagação
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 10/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Os sistemas especialistas podem ser classificados quanto às definições da IA no quadrante “agir como humanos”. Consiste assim numa ferramenta que possui a capacidade de entender o conhecimento sobre um problema específico e usar este conhecimento de maneira inteligente para sugerir alternativas de ação. Podemos enumerar assim os componentes de um SE:
Nota: 0.0
	
	A
	Base de conhecimento, quadro negro e neurônios.
	
	B
	Base de conhecimento, mecanismo de inferência e o domínio.
	
	C
	Base de conhecimento, quadro negro e mecanismo de inferência.
Os componentes de um SE são a base de conhecimento (que contém os fatos e as regras), o quadro negro (onde são feitas as consultas à base de conhecimento) e o mecanismo de inferência (modo pelo qual o sistema especialista “raciocina” sobre o problema).
	
	D
	Base de conhecimento, mecanismo de inferência e antecedentes.
	
	E
	Base de conhecimento, antecedentes e mecanismo de inferência.
Questão 1/10 
-
 
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 classificaç
ão 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 cla
ssificação com uma reta. No 
método de apren
dizagem por correção de erros a informação do erro é utilizada para modificar os pesos sinápticos. A função sigmoide é um tip
o de função 
de transferência para RNA. A taxa de aprendizagem permite que uma pequena parcela do erro de classificação seja propaga
da 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
 
 
Ques
tão 2/10 
-
 
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:
 
 
 
Crom
ossomo
 
Função objetivo
 
001011
 
5
 
111001
 
-
3
 
011011
 
0
 
001010
 
2
 
Questão 1/10 - 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 2/10 - Inteligência ArtificialAplicada 
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