Inteligência Artificial - teste de conhecimento

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De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, NÃO é uma característica dos sistemas evolucionários: (Escolha a alternativa CORRETA)
		
	
	Algoritmos de otimização global que baseiam-se nos mecanismos da seleção natural
	
	Se baseia nos mecanismos da genética
	 
	São formados por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento
	
	Exploram informações históricas para encontrar novos pontos de busca
	
	Busca paralela e estruturada, que é voltada em direção ao reforço da busca de pontos de "alta aptidão
	Os modelos conexionistas, também conhecidos por Redes Neurais artificiais formam um paradigma de IA que tem inspiração no comportamento do cérebro, além de outras características. Assinale a alternativa abaixo que NÃO representa uma característica deste paradigma:
		
	
	Processam a informação de forma paralela e distribuída
	
	Lidam com conhecimento não simbolicamente representado
	 
	São algoritmos de otimização
	
	Aprendem com treinamento
	
	Generalizam conhecimento aprendido
	De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo simbolista: (Escolha a alternativa CORRETA):
		
	
	Lida apenas com símbolos gráficos
	 
	Lida com conhecimento explícito e representado simbolicamente
	
	Não possui conhecimento representado explicitamente
	
	É formado por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento
	
	É um modelo que aprende a partir dos dados
	De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo conexionista: (Escolha a alternativa CORRETA):
		
	
	Possui conhecimento explicitamente representado com regras
	 
	Aprende a partir dos dados e generaliza o conhecimento aprendido
	
	Reflete o conhecimento de um ou mais especialistas em uma determinada área
	
	É programado com um algoritmo que reflete o conhecimento que se deseja representar
	
	Lida com raciocínio sobre o conhecimento representado e justifica as decisões
	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 - F
	 
	V - V - F - V - V
	
	F - V - F - V - V
	
	V - F - V - V - V
	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?
		
	
	Sistemas especialistas
	
	Algoritmos genéticos
	
	Sistemas fuzzy
	 
	Sistemas integrados
	
	Redes neurais artificiais
	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
	
	segurança - espaço - estados do espaço - estados da busca
	
	controle - espaço - estados do espaço - busca dos estados
	
	controle - estados - espaço de busca  - espaço de estados
	
	segurança - espaço - estados do espaço - busca dos estados
	De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, é uma das principais características dos sistemas nebulosos: (Escolha a alternativa CORRETA)
		
	
	São formados por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento
	
	Armazena as informações em nuvem na rede de dados
	 
	Lidar com o raciocínio aproximado utilizando conceitos imprecisos
	
	É um modelo que aprende a partir dos dados
	
	Modela o funcionamento dos neurônios do cérebro
	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)
		
	
	Conhecer a forma como chegar à resposta
	 
	Que sejam definidos os estados inicial, final(is) e as operações possíveis
	
	Que o grafo seja unidirecionado, ou seja, todas as arestas sejam de ¿mão única¿
	
	Haver uma definição precisa de como proceder a busca pelos estados de interesse
	
	Todos os possíveis estados sejam conhecidos
	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)
		
	
	Lidam com conhecimento explícito, representado simbolicamente e generalizam o conhecimento aprendido.
	
	Realizam o raciocínio aproximado, com proposições imprecisas e descritas em linguagem natural.
	 
	Empregam uma estratégia de busca paralela e estruturada, baseadas nos mecanismos da seleção natural.
	
	Lidam com conhecimento não simbolicamente representado e processam a informação de forma paralela e distribuída.
	
	São inspirados no comportamento do cérebro humano e modelam os modos imprecisos do raciocínio aproximado.
	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
	
	F - V - F - V - V
	 
	V - V - F - V - V
	
	V -  F - V - V - F
	
	V - F - V - V - V
	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:
 
 
 
		
	
	segurança - espaço - estados do espaço - estados da busca
	 
	controle - estados - espaço de estados - espaço de busca
	
	controle - espaço - estados do espaço - busca dos estados
	
	segurança - espaço - estados do espaço - busca dos estados
	
	controle - estados - espaço de busca  - espaço de estados
	De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, é uma das principais características dos sistemas nebulosos: (Escolha a alternativa CORRETA)
		
	
	São formados por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento
	
	Modela o funcionamento dos neurônios do cérebro
	 
	Lidar com o raciocínio aproximado utilizando conceitos imprecisos
	
	Armazena as informações em nuvem na rede de dados
	
	É um modelo que aprende a partir dos dados
	Analise as afirmações a seguir:
I. Muitos processos de decisão humanos exigem o aramazenamentode uma grande quantidade de conhecimento e a existência de  mecanismos de busca ágeis. Para estes sistemas, os grafos se mostram estruturas ideais, na medida em que cresce a quantidade grande de estados e operações possíveis.
II. Nos problemas com representações de grafos, todo o conhecimento necessário à solução do problema está disponível, quer através da enumeração das ações possíveis (representadas pelos operadores), quer através dos estados possíveis (dedutíveis através da aplicação dos operadores), quer ainda pelo conhecimento de um estado inicial e do(s) estado(s) final(is) que se desejava alcançar.
III. Muitos problemas para os quais procuramos respostas, são incompletos. Para estes problemas, é necessária a existência de mecanismos de inferência, que gerem novos conhecimentos a partir de conhecimentos existentes ou que possam considerar fontes exteriores de aquisição de conhecimento.
IV. Para representar o conhecimento devemos possuir formas de representar tanto as informações, como os procedimentos (ações).
V. Redes Semânticas, Objetos Estruturados, Lógica de Primeira Ordem ou Regras de Produção representam formas de represenatação do conhecimento.
Selecione a opção correta:
		
	
	A afirmação II é falsa e as afirmações I, III, IV e V são verdadeiras.
	 
	A afirmação I é falsa e as afirmações II, III, IV e V são verdadeiras.
	
	As afirmações I e III são falsas e as afirmações II,  IV e V são verdadeiras.
	
	Todas as afirmações são verdadeiras.
	
	Todas as afirmações são falsas.
	De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo conexionista: (Escolha a alternativa CORRETA):
		
	 
	Aprende a partir dos dados e generaliza o conhecimento aprendido
	
	Lida com raciocínio sobre o conhecimento representado e justifica as decisões
	
	Possui conhecimento explicitamente representado com regras
	
	Reflete o conhecimento de um ou mais especialistas em uma determinada área
	
	É programado com um algoritmo que reflete o conhecimento que se deseja representar
	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?
		
	
	Sistemas especialistas
	
	Redes neurais artificiais
	
	Sistemas fuzzy
	 
	Sistemas integrados
	
	Algoritmos genéticos
	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)
		
	
	Haver uma definição precisa de como proceder a busca pelos estados de interesse
	
	Que o grafo seja unidirecionado, ou seja, todas as arestas sejam de ¿mão única¿
	
	Todos os possíveis estados sejam conhecidos
	
	Conhecer a forma como chegar à resposta
	 
	Que sejam definidos os estados inicial, final(is) e as operações possíveis
	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.
	
	São inspirados no comportamento do cérebro humano e modelam os modos imprecisos do raciocínio aproximado.
	
	Lidam com conhecimento explícito, representado simbolicamente e generalizam o conhecimento aprendido.
	
	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.
	De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo simbolista: (Escolha a alternativa CORRETA):
		
	
	Não possui conhecimento representado explicitamente
	
	É formado por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento
	
	É um modelo que aprende a partir dos dados
	 
	Lida com conhecimento explícito e representado simbolicamente
	
	Lida apenas com símbolos gráficos
	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:
		
	
	F - V - F - V - V
	
	V - V - V - V - V
	
	V - F - V - V - V
	 
	V - V - F - V - V
	
	V -  F - V - V - F
	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?
		
	
	Sistemas fuzzy
	 
	Sistemas integrados
	
	Redes neurais artificiais
	
	Sistemas especialistas
	
	Algoritmos genéticos
	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:
 
 
 
		
	
	segurança - espaço - estados do espaço - estados da busca
	
	controle - espaço - estados do espaço - busca dos estados
	
	controle - estados - espaço de busca  - espaço de estados
	 
	controle - estados - espaço de estados - espaço de busca
	
	segurança - espaço - estados do espaço - busca dos estados
	De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, é uma das principais características dos sistemas nebulosos: (Escolha a alternativa CORRETA)
		
	
	Armazena as informações em nuvem na rede de dados
	
	Modela o funcionamento dos neurônios do cérebro
	
	São formados por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento
	 
	Lidar com o raciocínio aproximado utilizando conceitos imprecisos
	
	É um modelo que aprende a partir dos dados
	De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, NÃO é uma característica dos sistemas evolucionários: (Escolha a alternativa CORRETA)
		
	 
	São formados por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento
	
	Algoritmos de otimização global que baseiam-se nos mecanismos da seleção natural
	
	Busca paralela e estruturada, que é voltada em direção ao reforço da busca de pontos de "alta aptidão
	
	Se baseia nos mecanismos da genética
	
	Exploram informações históricas para encontrar novos pontos de busca
	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)
		
	
	Lidam com conhecimento não simbolicamente representado e processam a informação de forma paralela e distribuída.
	
	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 explícito, representado simbolicamente e generalizamo conhecimento aprendido.
	 
	Empregam uma estratégia de busca paralela e estruturada, baseadas nos mecanismos da seleção natural.
	Analise as afirmações a seguir:
I. Muitos processos de decisão humanos exigem o aramazenamento de uma grande quantidade de conhecimento e a existência de  mecanismos de busca ágeis. Para estes sistemas, os grafos se mostram estruturas ideais, na medida em que cresce a quantidade grande de estados e operações possíveis.
II. Nos problemas com representações de grafos, todo o conhecimento necessário à solução do problema está disponível, quer através da enumeração das ações possíveis (representadas pelos operadores), quer através dos estados possíveis (dedutíveis através da aplicação dos operadores), quer ainda pelo conhecimento de um estado inicial e do(s) estado(s) final(is) que se desejava alcançar.
III. Muitos problemas para os quais procuramos respostas, são incompletos. Para estes problemas, é necessária a existência de mecanismos de inferência, que gerem novos conhecimentos a partir de conhecimentos existentes ou que possam considerar fontes exteriores de aquisição de conhecimento.
IV. Para representar o conhecimento devemos possuir formas de representar tanto as informações, como os procedimentos (ações).
V. Redes Semânticas, Objetos Estruturados, Lógica de Primeira Ordem ou Regras de Produção representam formas de represenatação do conhecimento.
Selecione a opção correta:
		
	 
	A afirmação I é falsa e as afirmações II, III, IV e V são verdadeiras.
	
	As afirmações I e III são falsas e as afirmações II,  IV e V são verdadeiras.
	
	Todas as afirmações são falsas.
	
	A afirmação II é falsa e as afirmações I, III, IV e V são verdadeiras.
	
	Todas as afirmações são verdadeiras.
	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
	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?
		
	
	Sistemas fuzzy
	
	Redes neurais artificiais
	
	Sistemas especialistas
	
	Algoritmos genéticos
	 
	Sistemas integrados
	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:
 
 
 
		
	
	segurança - espaço - estados do espaço - estados da busca
	
	controle - estados - espaço de busca  - espaço de estados
	 
	controle - estados - espaço de estados - espaço de busca
	
	segurança - espaço - estados do espaço - busca dos estados
	
	controle - espaço - estados do espaço - busca dos estados
	De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, é uma das principais características dos sistemas nebulosos: (Escolha a alternativa CORRETA)
		
	
	São formados por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento
	
	É um modelo que aprende a partir dos dados
	 
	Lidar com o raciocínio aproximado utilizando conceitos imprecisos
	
	Armazena as informações em nuvem na rede de dados
	
	Modela o funcionamento dos neurônios do cérebro
	De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo conexionista: (Escolha a alternativa CORRETA):
		
	
	Possui conhecimento explicitamente representado com regras
	
	É programado com um algoritmo que reflete o conhecimento que se deseja representar
	 
	Aprende a partir dos dados e generaliza o conhecimento aprendido
	
	Lida com raciocínio sobre o conhecimento representado e justifica as decisões
	
	Reflete o conhecimento de um ou mais especialistas em uma determinada área
	De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, NÃO é uma característica dos sistemas evolucionários: (Escolha a alternativa CORRETA)
		
	
	Se baseia nos mecanismos da genética
	 
	São formados por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento
	
	Busca paralela e estruturada, que é voltada em direção ao reforço da busca de pontos de "alta aptidão
	
	Exploram informações históricas para encontrar novos pontos de busca
	
	Algoritmos de otimização global que baseiam-se nos mecanismos da seleção natural
	Os modelos conexionistas, também conhecidos por Redes Neurais artificiais formam um paradigma de IA que tem inspiração no comportamento do cérebro, além de outras características. Assinale a alternativa abaixo que NÃO representa uma característica deste paradigma:
		
	
	Aprendem com treinamento
	
	Lidam com conhecimento não simbolicamente representado
	
	Processam a informação de forma paralela e distribuída
	
	Generalizam conhecimento aprendido
	 
	São algoritmos de otimização
	De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo simbolista: (Escolha a alternativa CORRETA):
		
	
	Lida apenas com símbolos gráficos
	
	É um modelo que aprende a partir dos dados
	
	É formado por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento
	 
	Lida com conhecimento explícito e representado simbolicamente
	
	Não possui conhecimento representado explicitamente
	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
	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?
		
	
	Sistemas especialistas
	
	Sistemas fuzzy
	 
	Sistemas integrados
	
	Algoritmos genéticos
	
	Redes neurais artificiais
	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 largura - (2) Busca revogável em profundidade- (3) Busca irrevogável
	 
	(1) Busca revogável em profundidade - (2) Busca irrevogável - (3) Busca revogável em largura.
	
	(1) Busca revogável em largura - (2) Busca revogável em largura - (3) Busca irrevogável
	
	(1) Busca revogável em profundidade - (2) Busca revogável em largura - (3) Busca irrevogável
	
	(1) Busca revogável em profundidade - (2) Busca revogável em profundidade - (3) Busca irrevogável
	Com relação ao desempenho dos algoritmos de busca em profundidade e de busca em largura é possível afirmar que
		
	
	O desempenho tanto dos algoritmos de busca em profundidade como dos de busca em largura não depende do comprimento caminhos e nem do fator de ramificação.
	
	Algoritmos de busca em profundidade são menos eficientes em arvores com alto fator de ramificação.
	 
	Algoritmos de busca em profundidade e de busca em largura apresentam bom desempenho em arvores onde todos os caminhos têm comprimentos aproximados.
	
	Algoritmos de busca em largura são sempre mais eficientes que os algoritmos de busca em profundidade.
	
	Algoritmos de busca em largura apresentam mau desempenho quando se deparam com caminhos extremamente longos ou infinitos no espaço de estados.
	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.
	
	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.
	
	teve que usar retrocessos na análise dos estados até encontrar o estado objetivo.
	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 gulosa, a rota entre B e L encontrada no problema acima é BEHL e o custo do caminho é 17
	
	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 o algoritmo A*, a rota ente B e L encontrada no problema acima é BEHL e o custo do caminho é 19
	
	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 a busca gulosa, a rota entre B e L encontrada no problema acima é BEHL e o custo do caminho é 19
	Com relação à definição de grafo de estados é incorreto afirmar que
		
	 
	um estado poderá ter apenas duas arestas: uma que vem do estado anterior e outra que vai para o estado seguinte.
	
	as arestas que conectam os estados são chamadas de transições.
	
	os estados são apresentados nos vértices do seu diagrama.
	
	um grafo pode conter ciclos.
	
	um grafo pode ter transições que retornem ao mesmo estado.
	 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 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
	
	(1) Busca Ordenada - (2) Busca Simples - (3) Busca pelo vizinho mais próximo
	Considere as seguintes afirmações sobre resolução de problemas em IA.
I. A* é um conhecido algoritmo de busca heurística.
II. O Minimax é um dos principais algoritmos para jogos de dois jogadores, como o xadrez.
III. Busca em espaço de estados é uma das formas de resolução de problemas em IA.
Assinale a alternativa correta:
		
	
	Apenas III está correta
	
	Apenas II e III estão corretas
	 
	I, II e III estão corretas
	
	Apenas I e III estão corretas
	
	Apenas I e II estão corretas
	Os grafos de estados servem para representar todos os estados e suas transições para um dado sistema. São tipos de grafos as redes semânticas e as árvores semânticas. Com relação especificamente à definição de árvores semânticas é incorreto afirmar que:
		
	
	nas árvores semânticas cada nó tem um predecessor (ou nó pai).
	 
	nas árvores semânticas os sucessores de um nó folha são os nós objetivos.
	
	nas árvores semânticas um nó pode ter um ou mais sucessores (nós filhos).
	
	as árvores semânticas não contêm ciclos.
	
	as árvores semânticas são grafos dirigidos.
	Analise as seguintes afirmativas.
I. A estratégia de busca em largura encontra a solução ótima quando todos os operadores de mudança de estado têm o mesmo custo.
II. A estratégia de busca em profundidade sempre expande um menor número de nós que a estratégia de busca em largura, quando aplicadas ao mesmo problema.
III. A estratégia de busca heurística encontra sempre a solução de menor custo.
IV. A estratégia de busca heurística expande um número de nós em geral menor que o algoritmo de busca em largura, mas não garante encontrar a solução ótima.
V. O algoritmo de busca heurística que utiliza uma função heurística admissível encontra a solução ótima.
A esse respeito, pode-se concluir que: Escolha a alternativa correta
		
	
	Apenas as afirmativas II e V são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I e V são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I e IV são corretas.
	 
	Apenas as afirmativas I, IV e V são corretas.
	
	Apenas a afirmativa V é correta.
	Considere a árvore abaixo obtida pelo algoritmo de busca em profundidade com mecanismo de backtracking. Sendo o estado objetivo o nó de rótulo L selecione uma sequência de expansão dos nós.
		
	 
	A,B,E,F,L
	
	L,F,B,A
	
	A,B,E,F,G,L
	
	A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,L
	
	A,B,C,D,E,F,L
	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 Hill Climbing
	
	Busca Interativa
	
	Busca A* (A estrela)
	
	Busca em Largura
	 
	Busca em Profundidade
	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:
		
	
	gulosa
	
	em Largura
	
	em profundidade
	
	ordenada
	 
	A*
	No grafo ilustrado abaixo, cada nó representa uma cidade distinta, e cada ramo, uma rodovia que interliga as cidades representadas pelos nós que ele une, cujo peso indica a distância, em km, entre essas cidades pela rodovia.
Suponha que se deseje encontrar a melhor rota entre as cidades A e M, indicadas nesse grafo. Considere, ainda, os valores indicados na tabela abaixo como distância em linha reta, em km, de cada cidade para a cidade M.
	nó
	A
	B
	CD
	E
	F
	G
	H
	I
	J
	K
	L
	M
	h(nó)
	44
	20
	33
	25
	30
	22
	14
	10
	11
	5
	40
	20
	0
 
A partir dessas informações, escolha a alternativa CORRETA:
		
	
	Utilizando-se a busca gulosa, a rota encontrada no problema acima é ACDFLM
	
	Para utilizar algoritmos de busca heurística, deve-se definir uma heurística que superestime o custo da solução
	 
	Utilizando-se o algoritmo A*, a rota ente A e M encontrada no problema acima é ACDFLM e o custo do caminho é 56
	
	Utilizando-se a busca gulosa, a rota ente A e M encontrada no problema acima é ACDFLM e o custo do caminho é 56
	
	Utilizando-se o algoritmo A*, a rota ente A e M encontrada no problema acima é ABHGIJM e o custo do caminho é 85
	Considerando que h(N) é o custo estimado do nó N até o objetivo, em relação à busca informada, pode-se afirmar que:
		
	
	A busca de custo uniforme minimiza h(N).
	
	A busca A∗ minimiza h(N) somente se a heurística for admissível.
	 
	A busca gulosa minimiza h(N).
	
	A busca A∗ minimiza h(N).
	
	A busca gulosa minimiza h(N) somente se a heurística for admissível.
	As estradas que unem as cidades abaixo possuem pedágio cujos valores estão próximos às arestas. Uma empresa na cidade D deseja efetuar uma entrega na cidade L, baseando-se em uma tabela de preços do trimestre anterior. Levando em consideração um determinado método de busca, qual é a rota a ser seguida pela empresa de modo a REDUZIR o custo de tarifas?
Nó-h(n)
A-25
B-21
C-18
D-19
E-10
F-14
G-13
H-03
I-07
J-10
K-05
L-00
		
	
	Utilizando-se a busca ordenada, a rota ente A e L encontrada no problema acima é DGHL e o custo do caminho é 23
	
	Utilizando-se a busca gulosa, a rota entre A e L encontrada no problema acima é DGKL e o custo do caminho é 19
	
	Utilizando-se a busca gulosa, a rota entre A e L encontrada no problema acima é DGHL e o custo do caminho é 20
	 
	Utilizando-se o algoritmo A*, a rota entre A e L encontrada no problema acima é DGHL e o custo do caminho é 14
	
	Utilizando-se o algoritmo A*, a rota ente A e L encontrada no problema acima é DGKL e o custo do caminho é 14
	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
 
		
	
	
	
	
	
	
	
	
	 
	
	Avalie as afirmações abaixo:
(1) Em sistemas de produção cada regra representa uma ação que pode ser executada. A determinação da regra aplicada se dá pela avaliação do estado atual do problema. Novos estados são colocados a disposição até que seja gerada uma solução final.
                                                          PORTANTO
(2) a resolução de um problema se dá pela aplicação sucessiva de regras que transformam estados em outros até que um estado final (solução) seja encontrado.
		
	 
	As afirmações (1) e (2) são verdadeiras e (2) justifica (1).
	
	As afirmações (1) e (2) são falsas e (2) não justifica (1).
	
	As afirmações (1) e (2) são verdadeiras e (2)  não justifica (1).
	
	A afirmações (1) é verdadeira e a afirmação (2) é falsa.
	
	As afirmações (1) e (2) são falsas.
	Os métodos de busca informada ao fazerem uso de heurística possuem como vantagem. Assinale a altenativa CORRETA.
		
	
	poder fazer pesquisas em redes semânticas.
	
	poder fazer pesquisas em árvores semânticas.
	
	ter a complexidade do seu algoritmo reduzida.
	
	permitir com que o seu algoritmo seja programado mais facilmente.
	 
	poder examinar o espaço de busca de forma mais eficiente.
	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 largura - (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 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
	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.
		
	 
	ao explorar um espaço de estados, falhou em encontrar o estado objetivo existente.
	
	teve que usar retrocessos na análise dos estados até encontrar o estado objetivo.
	
	dentre várias soluções existentes, não conseguiu encontrar a melhor solução.
	
	levou muito tempo para encontrar o estado objetivo.
	
	é obrigado a testar todos os estados existentes.
	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 a busca gulosa, a rota entre B e L encontrada no problema acima é BEHL e o custo do caminho é 19
	 
	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 o algoritmo A*, 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
	Com relação à definição de grafo de estados é incorreto afirmar que
		
	
	os estados são apresentados nos vértices do seu diagrama.
	
	um grafo pode conter ciclos.
	 
	um estado poderá ter apenas duas arestas: uma que vem do estado anterior e outra que vai para o estado seguinte.
	
	as arestas que conectam os estados são chamadas de transições.
	
	um grafo pode ter transições que retornem ao mesmo estado.
	Com relação ao desempenho dos algoritmos de busca em profundidade e de busca em largura é possível afirmar que
		
	
	Algoritmos de busca em largura são sempre mais eficientesque os algoritmos de busca em profundidade.
	
	O desempenho tanto dos algoritmos de busca em profundidade como dos de busca em largura não depende do comprimento caminhos e nem do fator de ramificação.
	 
	Algoritmos de busca em profundidade e de busca em largura apresentam bom desempenho em arvores onde todos os caminhos têm comprimentos aproximados.
	
	Algoritmos de busca em largura apresentam mau desempenho quando se deparam com caminhos extremamente longos ou infinitos no espaço de estados.
	
	Algoritmos de busca em profundidade são menos eficientes em arvores com alto fator de ramificação.
	 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 Ordenada - (2) Busca Heurística - (3) Busca pelo vizinho mais próximo
	
	(1) Busca Heurística - (2) Busca pelo vizinho mais próximo - (3) Busca Ordenada
	
	(1) Busca Heurística - (2) Busca Ordenada - (3) Busca pelo vizinho mais próximo
	
	(1) Busca Ordenada - (2) Busca Simples - (3) Busca pelo vizinho mais próximo
	
	(1) Busca Simples - (2) Busca Completa - (3) Busca pelo vizinho mais próximo
	Considere as seguintes afirmações sobre resolução de problemas em IA.
I. A* é um conhecido algoritmo de busca heurística.
II. O Minimax é um dos principais algoritmos para jogos de dois jogadores, como o xadrez.
III. Busca em espaço de estados é uma das formas de resolução de problemas em IA.
Assinale a alternativa correta:
		
	
	Apenas I e III estão corretas
	 
	I, II e III estão corretas
	
	Apenas III está correta
	
	Apenas II e III estão corretas
	
	Apenas I e II estão corretas
	Os grafos de estados servem para representar todos os estados e suas transições para um dado sistema. São tipos de grafos as redes semânticas e as árvores semânticas. Com relação especificamente à definição de árvores semânticas é incorreto afirmar que:
		
	 
	nas árvores semânticas os sucessores de um nó folha são os nós objetivos.
	
	nas árvores semânticas um nó pode ter um ou mais sucessores (nós filhos).
	
	as árvores semânticas não contêm ciclos.
	
	nas árvores semânticas cada nó tem um predecessor (ou nó pai).
	
	as árvores semânticas são grafos dirigidos.
	As estradas que unem as cidades abaixo possuem pedágio cujos valores estão próximos às arestas. Uma empresa na cidade D deseja efetuar uma entrega na cidade L, baseando-se em uma tabela de preços do trimestre anterior. Levando em consideração um determinado método de busca, qual é a rota a ser seguida pela empresa de modo a REDUZIR o custo de tarifas?
Nó-h(n)
A-25
B-21
C-18
D-19
E-10
F-14
G-13
H-03
I-07
J-10
K-05
L-00
		
	 
	Utilizando-se o algoritmo A*, a rota entre A e L encontrada no problema acima é DGHL e o custo do caminho é 14
	
	Utilizando-se o algoritmo A*, a rota ente A e L encontrada no problema acima é DGKL e o custo do caminho é 14
	
	Utilizando-se a busca gulosa, a rota entre A e L encontrada no problema acima é DGHL e o custo do caminho é 20
	
	Utilizando-se a busca ordenada, a rota ente A e L encontrada no problema acima é DGHL e o custo do caminho é 23
	
	Utilizando-se a busca gulosa, a rota entre A e L encontrada no problema acima é DGKL e o custo do caminho é 19
	Analise as seguintes afirmativas.
I. A estratégia de busca em largura encontra a solução ótima quando todos os operadores de mudança de estado têm o mesmo custo.
II. A estratégia de busca em profundidade sempre expande um menor número de nós que a estratégia de busca em largura, quando aplicadas ao mesmo problema.
III. A estratégia de busca heurística encontra sempre a solução de menor custo.
IV. A estratégia de busca heurística expande um número de nós em geral menor que o algoritmo de busca em largura, mas não garante encontrar a solução ótima.
V. O algoritmo de busca heurística que utiliza uma função heurística admissível encontra a solução ótima.
A esse respeito, pode-se concluir que: Escolha a alternativa correta
		
	
	Apenas as afirmativas I e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas II e V são corretas.
	
	Apenas a afirmativa V é correta.
	
	Apenas as afirmativas I e V são corretas.
	 
	Apenas as afirmativas I, IV e V são corretas.
	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 em Largura
	
	Busca Hill Climbing
	 
	Busca em Profundidade
	
	Busca Interativa
	
	Busca A* (A estrela)
	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:
		
	
	em Largura
	 
	A*
	
	gulosa
	
	ordenada
	
	em profundidade
	Considere a árvore abaixo obtida pelo algoritmo de busca em profundidade com mecanismo de backtracking. Sendo o estado objetivo o nó de rótulo L selecione uma sequência de expansão dos nós.
		
	
	A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,L
	
	A,B,C,D,E,F,L
	
	A,B,E,F,G,L
	 
	A,B,E,F,L
	
	L,F,B,A
	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
 
		
	
	
	 
	
	
	
	
	
	
	
	Considere a árvore abaixo obtida pelo algoritmo de busca em profundidade com mecanismo de backtracking. Sendo o estado objetivo o nó de rótulo L selecione uma sequência de expansão dos nós.
		
	
	A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,L
	
	A,B,C,D,E,F,L
	
	A,B,E,F,G,L
	 
	A,B,E,F,L
	
	L,F,B,A
	No grafo ilustrado abaixo, cada nó representa uma cidade distinta, e cada ramo, uma rodovia que interliga as cidades representadas pelos nós que ele une, cujo peso indica a distância, em km, entre essas cidades pela rodovia.
Suponha que se deseje encontrar a melhor rota entre as cidades A e M, indicadas nesse grafo. Considere, ainda, os valores indicados na tabela abaixo como distância em linha reta, em km, de cada cidade para a cidade M.
	nó
	A
	B
	C
	D
	E
	F
	G
	H
	I
	J
	K
	L
	M
	h(nó)
	44
	20
	33
	25
	30
	22
	14
	10
	11
	5
	40
	20
	0
 
A partir dessas informações, escolha a alternativa CORRETA:
		
	 
	Utilizando-se o algoritmo A*, a rota ente A e M encontrada no problema acima é ACDFLM e o custo do caminho é 56
	
	Para utilizar algoritmos de busca heurística, deve-se definir uma heurística que superestime o custo da solução
	
	Utilizando-sea busca gulosa, a rota ente A e M encontrada no problema acima é ACDFLM e o custo do caminho é 56
	
	Utilizando-se a busca gulosa, a rota encontrada no problema acima é ACDFLM
	
	Utilizando-se o algoritmo A*, a rota ente A e M encontrada no problema acima é ABHGIJM e o custo do caminho é 85
	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 largura - (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 profundidade - (2) Busca revogável em profundidade - (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 largura - (3) Busca irrevogável
	 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 Ordenada - (2) Busca Simples - (3) Busca pelo vizinho mais próximo
	
	(1) Busca Simples - (2) Busca Completa - (3) Busca pelo vizinho mais próximo
	
	(1) Busca Heurística - (2) Busca Ordenada - (3) Busca pelo vizinho mais próximo
	
	(1) Busca Heurística - (2) Busca pelo vizinho mais próximo - (3) Busca Ordenada
	 
	(1) Busca Ordenada - (2) Busca Heurística - (3) Busca pelo vizinho mais próximo
	Considere as seguintes afirmações sobre resolução de problemas em IA.
I. A* é um conhecido algoritmo de busca heurística.
II. O Minimax é um dos principais algoritmos para jogos de dois jogadores, como o xadrez.
III. Busca em espaço de estados é uma das formas de resolução de problemas em IA.
Assinale a alternativa correta:
		
	 
	I, II e III estão corretas
	
	Apenas I e III estão corretas
	
	Apenas III está correta
	
	Apenas II e III estão corretas
	
	Apenas I e II estão corretas
	Os grafos de estados servem para representar todos os estados e suas transições para um dado sistema. São tipos de grafos as redes semânticas e as árvores semânticas. Com relação especificamente à definição de árvores semânticas é incorreto afirmar que:
		
	 
	nas árvores semânticas os sucessores de um nó folha são os nós objetivos.
	
	as árvores semânticas não contêm ciclos.
	
	as árvores semânticas são grafos dirigidos.
	
	nas árvores semânticas um nó pode ter um ou mais sucessores (nós filhos).
	
	nas árvores semânticas cada nó tem um predecessor (ou nó pai).
	Analise as seguintes afirmativas.
I. A estratégia de busca em largura encontra a solução ótima quando todos os operadores de mudança de estado têm o mesmo custo.
II. A estratégia de busca em profundidade sempre expande um menor número de nós que a estratégia de busca em largura, quando aplicadas ao mesmo problema.
III. A estratégia de busca heurística encontra sempre a solução de menor custo.
IV. A estratégia de busca heurística expande um número de nós em geral menor que o algoritmo de busca em largura, mas não garante encontrar a solução ótima.
V. O algoritmo de busca heurística que utiliza uma função heurística admissível encontra a solução ótima.
A esse respeito, pode-se concluir que: Escolha a alternativa correta
		
	
	Apenas as afirmativas I e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I e V são corretas.
	 
	Apenas as afirmativas I, IV e V são corretas.
	
	Apenas as afirmativas II e V são corretas.
	
	Apenas a afirmativa V é correta.
	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:
		
	
	gulosa
	
	em Largura
	
	ordenada
	
	em profundidade
	 
	A*
	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?
		
	 
	Si
	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.
		
	
	3
	
	2
	 
	6
	
	4
	
	5
	
	Sistema de construção de rede neurais.
	
	Sistema de criação de lógica de primeira ordem.
	
	Sistema de criação de regras de busca em árvores semânticas.
	
	Sistema de derivação de lógica fuzzy.
	Dadas as Regras e Fatos abaixo, informe a opção correta. Utilize o método min-máx e como limite de verdade GC=40%.
R1: SE velocidade > 150 ou chuva > 100 ENTÃO acionar_freio = 1 (GC = 90%)
R2: SE velocidade > 120 e chuva < 80 ENTÃO não_acionar_freio = 1 (GC = 60%)
FATOS:
velocidade = 180 (GC = 80%)
chuva = 120 (GC = 70%)
		
	
	R1 será disparada gerando não_acionar_freio = 1 (GC = 63 %) e R2 não será disparada.
	 
	R1 será disparada gerando acionar_freio = 1 (GC = 72%) e R2 não será disparada.
	
	R1 não será disparada e R2 será disparada gerando acionar_freio = 1 (GC = 42%)
	
	R1 não será disparada e R2 será disparada gerando acionar_freio = 1 (GC = 75%)
	
	R1 não será disparada e R2 não será disparada
	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 respostaà 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.
		
	
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	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 não será disparada 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%)
	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.
		
	
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	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: Média
Temperatura: Média
Ação: Diminuir Combustível
	
	Pressão: Média
Temperatura: Alta
Ação: Aumentar Combustível
	
	Pressão: Alta
Temperatura: Média
Ação: Aumentar Combustível
	 
	Pressão: Média
Temperatura: Alta
Ação: Diminuir Combustível
	
	Pressão: Alta
Temperatura: Alta
Ação: Diminuir Combustível
	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 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.
	 
	R1 não será disparada e R2 será disparada gerando liberar_elevador = 1 (GC = 48%)
	
	R1 não será disparada e R2 será disparada gerando parar_elevador = 1 (GC = 63%)
	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 será disparada gerando abrir_válvula = 1 (GC = 42%)
	
	R1 não será disparada e R2 não será disparada
	
	R1 será disparada gerando abrir_válvula = 1 (GC = 72%) e R2 não será disparada.
	 
	R1 será disparada gerando abrir_válvula = 1 (GC = 63%) e R2 não será disparada.
	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:
		
	
	Banco de Dados
	 
	Base de Conhecimento
	
	Motor de Inferência
	
	Base de Dados
	
	Motor de Conhecimento
	Dadas as Regras e Fatos abaixo, informe a opção correta. Utilize o método min-máx e como limite de verdade GC=40%.
R1: SE clientes > 100 ou temperatura > 30 ENTÃO ligar_ar_condicionado = 1 (GC = 80%)
R2: SE clientes > 90 e temperatura < 20 ENTÃO desligar_ar_condicionado = 1 (GC = 90%)
FATOS:
clientes = 80 (GC = 70%)
temperatura = 25 (GC = 60%)
		
	
	R1 será disparada gerando ligar_ar_condicionado = 1 (GC = 63 %) e R2 não será disparada.
	 
	R1 não será disparada e R2 não será disparada
	
	R1 será disparada gerando ligar_ar_condicionado = 1 (GC = 72 %) e R2 não será disparada.
	
	R1 não será disparada e R2 será disparada gerando ligar_ar_condicionado = 1 (GC = 42%)
	
	R1 será disparada gerando desligar_ar_condicionado = 1 (GC = 81%) e R2 será disparada gerando desligar_ar_condicionado = 1 (GC = 49%)
	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.
		
	
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	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 liberar_embarcação = 1 (GC = 64%) e R2 não será disparada.
	
	R1 será disparada gerando reter_embarcação = 1 (GC = 56%) e R2 não será disparada.
	
	R1 não será disparada e R2 será disparada gerando reter_embarcação = 1 (GC = 64%)
	
	R1 será disparada gerando liberar_embarcação = 1 (GC = 81%) e R2 será disparada gerando reter_embarcação = 1 (GC = 49%)
	 
	R1 não será disparada e R2 não será disparada
	Dadas as Regras e Fatos abaixo, informe a opção correta. Utilize o método min-máx e como limite de verdade GC=40%.
R1: SE velocidade > 150 ou chuva > 100 ENTÃO acionar_freio = 1 (GC = 90%)
R2: SE velocidade > 120 e chuva < 80 ENTÃO não_acionar_freio = 1 (GC = 60%)
FATOS:
velocidade = 180 (GC = 80%)
chuva = 120 (GC = 70%)
		
	
	R1 não será disparada e R2 será disparada gerando acionar_freio = 1 (GC = 42%)
	 
	R1 será disparada gerando acionar_freio = 1 (GC = 72%) e R2 não será disparada.
	
	R1 não será disparada e R2 não será disparada
	
	R1 não será disparada e R2 será disparada gerando acionar_freio = 1 (GC = 75%)
	
	R1 será disparada gerando não_acionar_freio = 1 (GC = 63 %) e R2 não será disparada.
	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 consideraçãoque 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.
		
	 
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	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: Média
Temperatura: Média
Ação: Diminuir Combustível
	
	Pressão: Média
Temperatura: Alta
Ação: Aumentar Combustível
	
	Pressão: Alta
Temperatura: Alta
Ação: Diminuir Combustível
	 
	Pressão: Média
Temperatura: Alta
Ação: Diminuir Combustível
	
	Pressão: Alta
Temperatura: Média
Ação: Aumentar Combustível
	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 não será disparada e R2 não será disparada
	
	R1 será disparada gerando reter_embarcação = 1 (GC = 56%) e R2 não será disparada.
	
	R1 será disparada gerando liberar_embarcação = 1 (GC = 64%) 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 não será disparada e R2 será disparada gerando reter_embarcação = 1 (GC = 64%)
	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.
		
	
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	Dadas as Regras e Fatos abaixo, informe a opção correta. Utilize o método min-máx e como limite de verdade GC=40%.
R1: SE clientes > 100 ou temperatura > 30 ENTÃO ligar_ar_condicionado = 1 (GC = 80%)
R2: SE clientes > 90 e temperatura < 20 ENTÃO desligar_ar_condicionado = 1 (GC = 90%)
FATOS:
clientes = 80 (GC = 70%)
temperatura = 25 (GC = 60%)
		
	
	R1 será disparada gerando desligar_ar_condicionado = 1 (GC = 81%) e R2 será disparada gerando desligar_ar_condicionado = 1 (GC = 49%)
	
	R1 não será disparada e R2 será disparada gerando ligar_ar_condicionado = 1 (GC = 42%)
	
	R1 será disparada gerando ligar_ar_condicionado = 1 (GC = 72 %) e R2 não será disparada.
	 
	R1 não será disparada e R2 não será disparada
	
	R1 será disparada gerando ligar_ar_condicionado = 1 (GC = 63 %) e R2 não será disparada.
	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 não será disparada e R2 não será disparada
	
	R1 não será disparada e R2 será disparada gerando abrir_válvula = 1 (GC = 42%)
	
	R1 será disparada gerando fechar_válvula = 1 (GC = 81%) e R2 será disparada gerando abrir_válvula = 1 (GC = 49%)
	
	R1 será disparada gerando abrir_válvula = 1 (GC = 72%) e R2 não será disparada.
	 
	R1 será disparada gerando abrir_válvula = 1 (GC = 63%) e R2 não será disparada.
	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:
		
	
	Motor de Conhecimento
	
	Motor de Inferência
	
	Banco de Dados
	 
	Base de Conhecimento
	
	Base de Dados
	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 será disparada gerando parar_elevador = 1 (GC = 56%) e R2 não será disparada.
	
	R1 será disparada gerando parar_elevador = 1 (GC = 72%) e R2 não será disparada.
	
	R1 não será disparada e R2 não será disparada
	 
	R1 não será disparada e R2 será disparada gerando liberar_elevador = 1 (GC = 48%)
	
	R1 não será disparada e R2 será disparada gerando parar_elevador = 1 (GC = 63%)
	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: Média
Temperatura: Média
Ação: Diminuir Combustível
	
	Pressão: Alta
Temperatura: Alta
Ação: Diminuir Combustível
	
	Pressão: Alta
Temperatura: Média
Ação: Aumentar Combustível
	 
	Pressão: Média
Temperatura: Alta
Ação: Diminuir Combustível
	
	Pressão: Média
Temperatura: Alta
Ação: Aumentar Combustível
	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.
		
	 
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	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 será disparada gerando parar_elevador = 1 (GC = 56%) e R2 não será disparada.
	
	R1 será disparada gerando parar_elevador= 1 (GC = 72%) e R2 não será disparada.
	 
	R1 não será disparada e R2 será disparada gerando liberar_elevador = 1 (GC = 48%)
	
	R1 não será disparada e R2 será disparada gerando parar_elevador = 1 (GC = 63%)
	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 abrir_válvula = 1 (GC = 72%) e R2 não será disparada.
	
	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 não será disparada e R2 será disparada gerando abrir_válvula = 1 (GC = 42%)
	 
	R1 será disparada gerando abrir_válvula = 1 (GC = 63%) e R2 não será disparada.
	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 não será disparada 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%)
	Dadas as Regras e Fatos abaixo, informe a opção correta. Utilize o método min-máx e como limite de verdade GC=40%.
R1: SE velocidade > 150 ou chuva > 100 ENTÃO acionar_freio = 1 (GC = 90%)
R2: SE velocidade > 120 e chuva < 80 ENTÃO não_acionar_freio = 1 (GC = 60%)
FATOS:
velocidade = 180 (GC = 80%)
chuva = 120 (GC = 70%)
		
	
	R1 será disparada gerando não_acionar_freio = 1 (GC = 63 %) e R2 não será disparada.
	
	R1 não será disparada e R2 será disparada gerando acionar_freio = 1 (GC = 75%)
	 
	R1 será disparada gerando acionar_freio = 1 (GC = 72%) e R2 não será disparada.
	
	R1 não será disparada e R2 será disparada gerando acionar_freio = 1 (GC = 42%)
	
	R1 não será disparada e R2 não será disparada
	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: Média
Temperatura: Alta
Ação: Diminuir Combustível
	
	Pressão: Média
Temperatura: Média
Ação: Diminuir Combustível
	
	Pressão: Alta
Temperatura: Média
Ação: Aumentar Combustível
	
	Pressão: Alta
Temperatura: Alta
Ação: Diminuir Combustível
	
	Pressão: Média
Temperatura: Alta
Ação: Aumentar Combustível
	Complete as lacunas: Na Lógica Nebulosa um elemento pertence a um conjunto com um certo grau de __________. As operações com conjuntos fuzzy podem ser utilizadas em regras lógicas que, a partir de modelos de ___________ diversos, produzem conclusões a partir de conhecimentos expressos de forma _____________. A sequência correta está representada em:
		
	
	pertinência, interação, imprecisa
	
	incerteza, inferência, precisa
	 
	pertinência, inferência, imprecisa
	
	pertinência, interação, precisa
	
	incerteza, inferência, imprecisa
	Um sistema Fuzzy possui entradas escalares e deve ser capaz de produzir uma saída também escalar. Após serem realizadas as inferências com as regras e após se haver determinado o conjunto Fuzzy resultante. A este processo chama-se:
		
	
	Inferência de sistemas
	 
	Defuzzificação
	
	Fuzzificação
	
	Operação nebulosa
	
	Regras acionadas
	Complete as lacunas: As operações com os conjuntos Fuzzy visam encontrar o grau de veracidade das afirmativas que fazem parte dos ____________ das regras. Essas operações básicas (União, Interseção, Complemento) são realizadas com o grau de __________ (µ) de um valor ao conjunto. Para saber se um valor pertence ao conjunto Fuzzy, devemos saber se o valor pertence ao _________ do conjunto, ao seu __________ e se está acima do limite α-cut. A sequência correta está representada em:
		
	
	consequentes, incerteza, domínio, universo
	 
	antecedentes, pertinência, domínio, suporte
	
	antecedentes, pertinência, universo, conjunto
	
	consequentes, pertinência, domínio, suporte
	
	antecedentes, incerteza, universo, suporte
	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 Tollens, premissa, falsa, diferente de
	
	Modus Tollens, conclusão, verdadeira, igual a
	 
	Modus Ponens, premissa, verdadeira, diferente de
	
	Modus Ponens, premissa, falsa, igual a
	Dada a representação abaixo da variável linguística,
Podemos afirmar que:
I - O suporte do conjunto fuzzy meia idade e o suporte do conjunto fuzzy adulto são, respectivamente: 15 a 42 e 28 a 56.
II - O universo do discurso corresponde dos valores 0 a 100.
III - O valor da função de pertinência para o valor linguístico adolescente na idade 42 é igual 0.
Assinale a alternativa correta
		
	 
	Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
	
	Apenas a afirmativa III está correta.
	
	Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
	
	Todas as afirmativas estão corretas
	
	Apenas a afirmativa II está correta.
	Um especialista de um time de futebol mapeou um conjunto de funções de pertinências baseado na idade dos jogadores entre 18 e 45 anos. As funções e o gráfico podem ser visualizados na figura. Sabendo-se que João tem 32 anos, Arnaldo 26 e que ambos são jogadores deste time, assinale a alternativa correta que apresenta o grau de pertinência da idade de João no conjunto velha e de Arnaldo no conjunto nova, respectivamente:
 
		
	 
	0,4 e 0,25
	
	0,5 e 0,25
	
	0,4 e 0,5
	
	0,5 e 1
	
	0,5 e 0,5
	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 a afirmativa II está correta.
	 
	Todas as afirmativas estão corretas.
	
	Apenas a afirmativa III está correta.
	
	Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
	
	Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
	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)1
	 
	5
	
	100
	
	0
	
	10
	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; 0,2; 0,3; 0
	
	1; 0,4; 0,4; 0
	
	1; 0,4; 0,3; 0,9
	 
	0; 0,3; 0,4; 0,9
	
	0; 0,3; 0,4; 1
	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 I e III
	
	Somente II e III
	
	Somente II
	
	Somente I e II
	
	Somente I
	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.
		
	
	As afirmativas I, II e, III são corretas.
	 
	Somente as afirmativas I e II são corretas.
	
	Somente as afirmativas I e III são corretas.
	
	Somente a afirmativa I é correta.
	
	Somente as afirmativas II e III são corretas.
	Analise o gráfico abaixo.
O grau de pertinência de pessoas acima de 1,90 m e abaixo de 1,70 m, respectivamente é:
		
	 
	1 e 0
	
	1 e 0,5
	
	0 e 0,5
	
	0 e 1
	
	0,5 e 1
	
Analise as seguintes afirmações:
I.   O suporte deste conjunto é 20-40
II. O suporte deste conjunto é 25-35
III. O grau de pertinência de uma pessoa com idade de 23 anos é 0
IV. O grau de pertinência de uma pessoa com idade de 30 anos é 1
V. O grau de pertinência de uma pessoa com idade de 23 anos é aproximadamente 0,5.
		
	
	As afirmações I, III, IV e V são verdadeiras e a afirmação II é falsa.
	
	As afirmações I e V são verdadeiras e as afirmações II, III e IV são falsas.
	
	A afirmação I é verdadeira e as demais são falsas.
	
	As afirmações II, IV e V são verdadeiras e as afirmações I e III são falsas.
	 
	As afirmações I, IV e V são verdadeiras e as afirmações II e III são falsas.
	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 os itens I e III estão corretos.
	 
	Os itens I, II e III estão corretos.
	
	Apenas o item III está correto.
	
	Apenas os itens II e III estão corretos.
	
	Apenas o item II está correto.
	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)
 
		
	
	10
	
	100
	
	1
	
	0
	 
	5
	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
		
	 
	Todas as afirmativas estão corretas.
	
	Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
	
	Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
	
	Apenas a afirmativa II está correta.
	
	Apenas a afirmativa III está correta.
	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 I e II
	
	Somente II e III
	
	Somente I
	
	Somente II
	 
	Somente I e III
	
Analise as seguintes afirmações:
I.   O suporte deste conjunto é 20-40
II. O suporte deste conjunto é 25-35
III. O grau de pertinência de uma pessoa com idade de 23 anos é 0
IV. O grau de pertinência de uma pessoa com idade de 30 anos é 1
V. O grau de pertinência de uma pessoa com idade de 23 anos é aproximadamente 0,5.
		
	 
	As afirmações I, IV e V são verdadeiras e as afirmações II e III são falsas.
	
	A afirmação I é verdadeira e as demais são falsas.
	
	As afirmações I, III, IV e V são verdadeiras e a afirmação II é falsa.
	
	As afirmações I e V são verdadeiras e as afirmações II, III e IV são falsas.
	
	As afirmações II, IV e V são verdadeiras e as afirmações I e III são falsas.
	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.
		
	 
	Os itens I, II e III estão corretos.
	
	Apenas os itens I e III estão corretos.
	
	Apenas o item III está correto.
	
	Apenas os itens II e III estão corretos.
	
	Apenas o item II está correto.
	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
	
	0,5 e 1
	 
	1 e 0
	
	0 e 0,5
	
	1 e 0,5
	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
	 
	0; 0,3; 0,4; 0,9
	
	1; 0,2; 0,3; 0
	
	1; 0,4; 0,4; 0
	
	0; 0,3; 0,4; 1
	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 assuas conclusões e é formada por operadores lógicos.
Assinale a alternativa CORRETA.
		
	
	Somente as afirmativas I e III são corretas.
	
	Somente as afirmativas II e III são corretas.
	 
	Somente as afirmativas I e II são corretas.
	
	As afirmativas I, II e, III são corretas.
	
	Somente a afirmativa I é correta.
	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, premissa, verdadeira, diferente de
	
	Modus Tollens, conclusão, verdadeira, igual a
	
	Modus Ponens, premissa, falsa, igual a
	
	Modus Ponens, conclusão, verdadeira, diferente de
	
	Modus Tollens, premissa, falsa, diferente de
	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)
 
		
	
	0
	
	100
	 
	5
	
	1
	
	10
	Respondido em 14/10/2021 03:13:37
	Complete as lacunas: Na Lógica Nebulosa um elemento pertence a um conjunto com um certo grau de __________. As operações com conjuntos fuzzy podem ser utilizadas em regras lógicas que, a partir de modelos de ___________ diversos, produzem conclusões a partir de conhecimentos expressos de forma _____________. A sequência correta está representada em:
		
	
	incerteza, inferência, imprecisa
	
	pertinência, interação, imprecisa
	 
	pertinência, inferência, imprecisa
	
	incerteza, inferência, precisa
	
	pertinência, interação, precisa
	Um sistema Fuzzy possui entradas escalares e deve ser capaz de produzir uma saída também escalar. Após serem realizadas as inferências com as regras e após se haver determinado o conjunto Fuzzy resultante. A este processo chama-se:
		
	
	Operação nebulosa
	 
	Defuzzificação
	
	Regras acionadas
	
	Inferência de sistemas
	
	Fuzzificação
	Complete as lacunas: As operações com os conjuntos Fuzzy visam encontrar o grau de veracidade das afirmativas que fazem parte dos ____________ das regras. Essas operações básicas (União, Interseção, Complemento) são realizadas com o grau de __________ (µ) de um valor ao conjunto. Para saber se um valor pertence ao conjunto Fuzzy, devemos saber se o valor pertence ao _________ do conjunto, ao seu __________ e se está acima do limite α-cut. A sequência correta está representada em:
		
	
	consequentes, incerteza, domínio, universo
	
	antecedentes, incerteza, universo, suporte
	
	antecedentes, pertinência, universo, conjunto
	
	consequentes, pertinência, domínio, suporte
	 
	antecedentes, pertinência, domínio, suporte
	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 III está correta.
	
	Apenas a afirmativa II está correta.
	 
	Todas as afirmativas estão corretas.
	Dada a representação abaixo da variável linguística,
Podemos afirmar que:
I - O suporte do conjunto fuzzy meia idade e o suporte do conjunto fuzzy adulto são, respectivamente: 15 a 42 e 28 a 56.
II - O universo do discurso corresponde dos valores 0 a 100.
III - O valor da função de pertinência para o valor linguístico adolescente na idade 42 é igual 0.
Assinale a alternativa correta
		
	
	Apenas a afirmativa III está correta.
	
	Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
	
	Apenas a afirmativa II está correta.
	
	Todas as afirmativas estão corretas
	 
	Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
	Um especialista de um time de futebol mapeou um conjunto de funções de pertinências baseado na idade dos jogadores entre 18 e 45 anos. As funções e o gráfico podem ser visualizados na figura. Sabendo-se que João tem 32 anos, Arnaldo 26 e que ambos são jogadores deste time, assinale a alternativa correta que apresenta o grau de pertinência da idade de João no conjunto velha e de Arnaldo no conjunto nova, respectivamente:
 
		
	 
	0,4 e 0,25
	
	0,5 e 1
	
	0,5 e 0,5
	
	0,5 e 0,25
	
	0,4 e 0,5
	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 Tollens, conclusão, verdadeira, igual a
	
	Modus Tollens, premissa, falsa, diferente de
	 
	Modus Ponens, premissa, verdadeira, diferente de
	
	Modus Ponens, conclusão, verdadeira, diferente de
	
	Modus Ponens, premissa, falsa, igual a
	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
	
	10
	
	100
	
	1
	
	0
	Em relação a lógica fuzzy, podemos afirmar que o processo transforma valores linguísticos em valores da lógica fuzzy é: ______________________. Marque a opção CORRETA:
		
	
	Defuzzificação
	
	Booleano
	 
	Fuzzificação
	
	Pertinência
	
	Inferência
	Em um sistema Fuzzy a inferência é responsável por (assinale a alternativa correta):
		
	
	Transformar os conjuntos fuzzy gerados pela aplicação das regras
	
	Produzir uma saída escalar desejada
	
	Transformar a entrada em pertinências usadas para a ativação das regras
	 
	Realizar a combinação das regras e dos valores de entrada
	
	Aplicar as regras que lidam com os valores linguísticos da entrada
	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.
		
	
	A primeira afirmação está correta e a segunda está incorreta
	
	Ambas as afirmações estão corretas, mas as mesmas não possuem correlação
	 
	Ambas as afirmações estão corretas e a segunda complementa a primeira
	
	Ambas as afirmações estão incorretas
	
	A primeira afirmação está incorreta e a segunda está correta
	Em relação a sistemas fuzzy, assinale a opção que indica um método de defuzzificação.
		
	
	Centro dos máximos
	
	Mínimo-máximo
	 
	Média dos máximos
	
	Centro de carga
	
	Média dos mínimos
	Para calcular a relação de implicação, a forma mais usada é a sugerida por:
		
	 
	Mandani
	
	Takagi-Sugeno
	
	Von Newman
	
	Tsukamoto
	
	Zadeh
	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:
		
	
	19
	
	21
	
	23
	
	27
	 
	25
	
                                                 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 0,5.
	
	O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 0.
	
	O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTAé 1.
	
	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 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
	
	Altura Modificada
	
	Centróide
	
	Média dos Máximos
	 
	Média dos Mínimos
	Em relação a lógica fuzzy, podemos afirmar que o processo transforma valores linguísticos em valores da lógica fuzzy é: ______________________. Marque a opção CORRETA:
		
	
	Defuzzificação
	
	Booleano
	 
	Fuzzificação
	
	Pertinência
	
	Inferência
	Em um sistema Fuzzy a inferência é responsável por (assinale a alternativa correta):
		
	
	Transformar os conjuntos fuzzy gerados pela aplicação das regras
	
	Produzir uma saída escalar desejada
	
	Transformar a entrada em pertinências usadas para a ativação das regras
	 
	Realizar a combinação das regras e dos valores de entrada
	
	Aplicar as regras que lidam com os valores linguísticos da entrada
	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.
		
	
	A primeira afirmação está correta e a segunda está incorreta
	
	Ambas as afirmações estão corretas, mas as mesmas não possuem correlação
	 
	Ambas as afirmações estão corretas e a segunda complementa a primeira
	
	Ambas as afirmações estão incorretas
	
	A primeira afirmação está incorreta e a segunda está correta
	Em relação a sistemas fuzzy, assinale a opção que indica um método de defuzzificação.
		
	
	Centro dos máximos
	
	Mínimo-máximo
	 
	Média dos máximos
	
	Centro de carga
	
	Média dos mínimos
	Para calcular a relação de implicação, a forma mais usada é a sugerida por:
		
	 
	Mandani
	
	Takagi-Sugeno
	
	Von Newman
	
	Tsukamoto
	
	Zadeh
	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:
		
	
	19
	
	21
	
	23
	
	27
	 
	25
	
                                                 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 0,5.
	
	O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 0.
	
	O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 1.
	
	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 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
	
	Altura Modificada
	
	Centróide
	
	Média dos Máximos
	 
	Média dos Mínimos
	Em relação a lógica fuzzy, podemos afirmar que o processo transforma valores linguísticos em valores da lógica fuzzy é: ______________________. Marque a opção CORRETA:
		
	
	Booleano
	
	Inferência
	
	Pertinência
	 
	Fuzzificação
	
	Defuzzificação
	Em um sistema Fuzzy a inferência é responsável por (assinale a alternativa correta):
		
	 
	Realizar a combinação das regras e dos valores de entrada
	
	Transformar os conjuntos fuzzy gerados pela aplicação das regras
	
	Transformar a entrada em pertinências usadas para a ativação das regras
	
	Produzir uma saída escalar desejada
	
	Aplicar as regras que lidam com os valores linguísticos da entrada
	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 e a segunda complementa a primeira
	
	A primeira afirmação está correta e a segunda está incorreta
	
	Ambas as afirmações estão incorretas
	
	A primeira afirmação está incorreta e a segunda está correta
	
	Ambas as afirmações estão corretas, mas as mesmas não possuem correlação
	Em relação a sistemas fuzzy, assinale a opção que indica um método de defuzzificação.
		
	
	Mínimo-máximo
	
	Centro de carga
	 
	Média dos máximos
	
	Centro dos máximos
	
	Média dos mínimos
	Para calcular a relação de implicação, a forma mais usada é a sugerida por:
		
	
	Von Newman
	
	Takagi-Sugeno
	 
	Mandani
	
	Zadeh
	
	Tsukamoto
	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:
		
	
	27
	 
	25
	
	19
	
	21
	
	23
	
                                                 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 1.
	 
	O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 0,5.
	
	O resultado da operação SE TEMPERATURA = MÉDIA E PRESSÃO = ALTA é 0,1.
	
	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.
	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.
		
	
	Média dos Máximos
	 
	Média dos Mínimos
	
	Centro de Área
	
	Altura Modificada
	
	Centróide
	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 a afirmativa III é correta.
	
	Somente a afirmativa II é correta.
	
	Somente as afirmativas I e II são corretas.
	 
	As afirmativas I, II e III são corretas.
	
	Somente as afirmativas I e III são corretas.
	O operador genético que atua aleatoriamente nos genes do cromossomo, gerando diversidade em uma cópia do cromossomo é:
		
	
	Adaptação
	
	Criação
	
	Seleção
	
	Crossover
	 
	Mutação
	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:
		
	 
	cruzamento e mutação
	
	seleção e mutação
	
	cruzamento e seleção
	
	mutação e adaptação
	
	seleção e adaptação
	O operador genético que é o responsável pela recombinação de características dos pais durante a reprodução é:
		
	
	Adaptação
	
	Mutação
	 
	Crossover
	
	Seleção
	
	Criação
		
          Questão
	
	
	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:
		
	 
	Todas as sugestões
	
	Somente I e II
	
	Somente I, III e IV
	
	Somente I e III
	
	Somente I, II e IV
	O operador genético que permite a escolha de indivíduos, aleatoriamente, proporcionalmente a aptidão é:
		
	
	Criação
	 
	Seleção
	
	Adaptação
	
	Crossover
	
	Mutação
	O operador genético que permite que os cromossomos filhos herdem características genéticas dos cromossomos pais é:
		
	
	Seleção
	
	Mutação
	
	Criação
	 
	Crossover
	
	Adaptação
	Os algoritmos genéticos são técnicas de busca de Inteligência Artificial e tiveram um amplo impacto sobre problemas de otimização, como layout de circuitos e escalonamento de prestação de serviços.
Com relação à versão mais comum dessa técnica, considere as afirmativas a seguir.
I. O funcionamento dos algoritmos genéticos começam com um conjunto de k estados gerados aleatoriamente chamado de população.
II. Para cada par selecionado, é escolhido ao acaso um ponto de crossover dentre as posições na cadeia do indivíduo.
III. A função fitness de cada indivíduo deverá definir qual é o melhor ponto de crossover dos pares selecionados.
IV. A fase de mutação dos algoritmos genéticos é obrigatória e deve seguir uma ordem aleatória para garantir vantagens em seus resultados.
 
Assinale a alternativa CORRETA.
		
	
	Somente as afirmativas I, II e III são corretas.
	
	Somente as afirmativas III e IV são corretas.
	
	Somente as afirmativas I e IV são corretas.
	
	Somente as afirmativas II, III e IV são corretas.
	 
	Somente as afirmativas I e II são corretas.
	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 I e IV
	
	Somente I e III
	
	Somente III e IV
	
	Somente I
	 
	Somente II
	O operador genético que torna possível o processo artificial de ¿casamento¿ de cromossomos escolhidos de uma certa população é:
		
	
	Adaptação
	
	Criação
	 
	Crossover
	
	Mutação
	
	Seleção
	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 a afirmativa II é correta.
	 
	As afirmativas I, II e III são corretas.
	
	Somente a afirmativa III é correta.
	
	Somente as afirmativas I e III são corretas.
	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:
		
	
	cruzamento e seleção
	
	mutação e adaptação
	
	seleção e adaptação
	 
	cruzamento e mutação
	
	seleção e mutação
	O operador genético que atua aleatoriamente nos genes do cromossomo, gerando diversidade em uma cópia do cromossomo é:
		
	
	Crossover
	 
	Mutação
	
	Criação
	
	Seleção
	
	Adaptação
	O operador genético que é o responsável pela recombinação de características dos pais durante a reprodução é:
		
	
	Adaptação
	
	Seleção
	 
	Crossover
	
	Criação
	
	Mutação
	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, III e IV
	
	Somente I e II
	
	Somente I e III
	
	Somente I, II e IV
	 
	Todas as sugestões
	O operador genético que permite a escolha de indivíduos, aleatoriamente, proporcionalmente a aptidão é:
		
	
	Adaptação
	
	Mutação
	 
	Seleção
	
	Criação
	
	Crossover
	O operador genético que permite que os cromossomos filhos herdem características genéticas dos cromossomos pais é:
		
	
	Seleção
	
	Mutação
	 
	Crossover
	
	Criação
	
	Adaptação
	Os algoritmos genéticos são técnicas de busca de Inteligência Artificial e tiveram um amplo impacto sobre problemas de otimização, como layout de circuitos e escalonamento de prestação de serviços.
Com relação à versão mais comum dessa técnica, considere as afirmativas a seguir.
I. O funcionamento dos algoritmos genéticos começam com um conjunto de k estados gerados aleatoriamente chamado de população.
II. Para cada par selecionado, é escolhido ao acaso um ponto de crossover dentre as posições na cadeia do indivíduo.
III. A função fitness de cada indivíduo deverá definir qual é o melhor ponto de crossover dos pares selecionados.
IV. A fase de mutação dos algoritmos genéticos é obrigatória e deve seguir uma ordem aleatória para garantir vantagens em seus resultados.
 
Assinale a alternativa CORRETA.
		
	
	Somente as afirmativas III e IV são corretas.
	 
	Somente as afirmativas I e II são corretas.
	
	Somente as afirmativas I, II e III são corretas.
	
	Somente as afirmativas I e IV são corretas.
	
	Somente as afirmativas II, III e IV são corretas.
	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:
		
	 
	cruzamento e mutação
	
	cruzamento e seleção
	
	seleção e adaptação
	
	mutação e adaptação
	
	seleção e mutação
	O operador genético que atua aleatoriamente nos genes do cromossomo, gerando diversidade em uma cópia do cromossomo é:
		
	
	Crossover
	 
	Mutação
	
	Criação
	
	Seleção
	
	Adaptação
	O operador genético que é o responsável pela recombinação de características dos pais durante a reprodução é:
		
	 
	Crossover
	
	Adaptação
	
	Mutação
	
	SeleçãoCriação
	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, II e IV
	
	Somente I e III
	
	Somente I e II
	 
	Todas as sugestões
	
	Somente I, III e IV
	O operador genético que permite a escolha de indivíduos, aleatoriamente, proporcionalmente a aptidão é:
		
	
	Adaptação
	
	Mutação
	 
	Seleção
	
	Criação
	
	Crossover
	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.
	 
	As afirmativas I, II e III são corretas.
	
	Somente a afirmativa III é correta.
	O operador genético que permite que os cromossomos filhos herdem características genéticas dos cromossomos pais é:
		
	
	Seleção
	
	Mutação
	 
	Crossover
	
	Criação
	
	Adaptação
	Os algoritmos genéticos são técnicas de busca de Inteligência Artificial e tiveram um amplo impacto sobre problemas de otimização, como layout de circuitos e escalonamento de prestação de serviços.
Com relação à versão mais comum dessa técnica, considere as afirmativas a seguir.
I. O funcionamento dos algoritmos genéticos começam com um conjunto de k estados gerados aleatoriamente chamado de população.
II. Para cada par selecionado, é escolhido ao acaso um ponto de crossover dentre as posições na cadeia do indivíduo.
III. A função fitness de cada indivíduo deverá definir qual é o melhor ponto de crossover dos pares selecionados.
IV. A fase de mutação dos algoritmos genéticos é obrigatória e deve seguir uma ordem aleatória para garantir vantagens em seus resultados.
 
Assinale a alternativa CORRETA.
		
	
	Somente as afirmativas III e IV são corretas.
	 
	Somente as afirmativas I e II são corretas.
	
	Somente as afirmativas I, II e III são corretas.
	
	Somente as afirmativas I e IV são corretas.
	
	Somente as afirmativas II, III e IV são corretas.
	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:
		
	 
	cruzamento e mutação
	
	cruzamento e seleção
	
	seleção e adaptação
	
	mutação e adaptação
	
	seleção e mutação
	O operador genético que atua aleatoriamente nos genes do cromossomo, gerando diversidade em uma cópia do cromossomo é:
		
	
	Crossover
	 
	Mutação
	
	Criação
	
	Seleção
	
	Adaptação
	O operador genético que é o responsável pela recombinação de características dos pais durante a reprodução é:
		
	 
	Crossover
	
	Adaptação
	
	Mutação
	
	Seleção
	
	Criação
	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, II e IV
	
	Somente I e III
	
	Somente I e II
	 
	Todas as sugestões
	
	Somente I, III e IV
	O operador genético que permite a escolha de indivíduos, aleatoriamente, proporcionalmente a aptidão é:
		
	
	Adaptação
	
	Mutação
	 
	Seleção
	
	Criação
	
	Crossover
	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.
	 
	As afirmativas I, II e III são corretas.
	
	Somente a afirmativa III é correta.
	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 C.
	
	Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e B.
	
	Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e B seguido de mutação de um bit em cada novo indivíduo (D e E).
	 
Em um problema de otimização cujo objetivo é encontrar o máximo global de uma função, uma primeira geração de algoritmos genéticos foi gerada e avaliada de acordo com os dados que exibidos na tabela. Sabendo-se que o método de seleção utilizado será o método da roleta, assinale a alternativa que apresenta a avaliação relativa correta dos indivíduos 3 e 4 respectivamente:
		
	
	0,30 E 0,32
	 
	0,32 e 0,27
	
	0,27 E 0,32
	
	0,35 E 0,30
	
	0,32 e 0,30
	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 ?
		
	
	111001
	 
	001101
	
	110011
	
	111000
	
	011011
	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 ?
		
	
	111001
	 
	001101
	
	110011
	
	111000
	
	011011
	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 ?
		
	
	111001
	 
	001101
	
	110011
	
	111000
	
	011011
	Considerando que um problema de Algoritmo Genético possui, em um determinado instante, uma população de quatro indivíduosde 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?
		
	
	0110 e 0101
	
	1011 e 0110
	
	1010 e 0110
	 
	0110 e 0010
	
	0111 e 0010
	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)?
		
	 
	127
	
	0
	
	383
	
	2
	
	381
	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?
		
	
	21
	 
	70
	
	35
	
	53
	
	50
	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 = [11011101] e E = [11001000] Os novos indivíduos foram gerados através de:
		
	
	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 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 B e C seguido de mutação de um bit em cada novo indivíduo (D e E).
	Considere o problema de se maximizar a função f(x) = 3x+2 no domínio [0, 127], utilizando uma representação inteira para x. O cromossomo deve ser composto por quantos bits?
		
	
	9
	 
	7
	
	128
	
	16
	
	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 ?
		
	
	111000
	 
	001101
	
	111001
	
	011011
	
	110011
		
          Questão
	
	
	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?
		
	 
	20%
	
	30%
	
	40%
	
	4%
	
	25%
	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?
		
	 
	56
	
	21
	
	57
	
	0
	
	49
	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 A e B.
	
	Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e C.
	
	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 B 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).
	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
	
	0110 e 0101
	
	0111 e 0010
	
	1011 e 0110
	 
	0110 e 0010
	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)?
		
	
	0
	
	2
	
	381
	
	383
	 
	127
	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?
		
	 
	70
	
	50
	
	35
	
	21
	
	53
	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?
		
	
	25%
	
	4%
	
	30%
	
	40%
	 
	20%
	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?
		
	 
	56
	
	57
	
	0
	
	21
	
	49
	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 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).
	
	Crossover pelo ponto central dos indivíduos A e B.
	 
	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 B e C seguido de mutação de um bit em cada novo indivíduo (D e E).
	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?
		
	
	0111 e 0010
	
	1010 e 0110
	 
	0110 e 0010
	
	0110 e 0101
	
	1011 e 0110
	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
	 
	127
	
	0
	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 ?
		
	
	011011
	 
	001101
	
	111000
	
	110011
	
	111001
	Em relação ao modelo conexionista podemos afirmar que:
		
	
	Cada problema requer do projetista que sejam feitas escolhas adequadas para propiciar a correta evolução das soluções ao longo das sucessivas gerações.
	
	Possui todo o conhecimento necessário para resolver o problema.
	
	Cada problema não necessariamente requer do projetista que sejam feitas escolhas adequadas para propiciar a correta evolução das soluções ao longo das sucessivas gerações.
	 
	Não tem conhecimento algum armazenado, até que seja treinado par resolver um problema.
	
	Possui parte do conhecimento necessário para resolver o problema.
	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 dospesos é feito a cada padrão entrada/saída para produzir a saída desejada
Assinale a alternativa CORRETA
		
	 
	Somente a alternativa III está correta.
	
	Somente as alternativas II e III estão corretas.
	
	Somente a alternativa II está correta.
	
	Somente a alternativa I está correta.
	
	Somente as alternativas I e III estão corretas.
	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 é verdadeira
	
	I e III são verdadeiras
	
	I e II são verdadeiras
	
	II é verdadeira
	 
	III verdadeira
	O conhecimento aprendido por uma rede neural artificial encontra-se armazenado:
		
	
	Na camada de saída
	 
	Nos pesos das conexões da rede
	
	Na camada de entrada
	
	Nos neurônios
	
	Nas camadas internas
	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.
	
	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.
	São considerados parâmetros importantes no projeto de uma rede neural artificial:
Assinale e alternativa INCORRETA.
		
	
	Quantidade de neurônios
	
	Representação dos dados
	 
	Função de pertinência
	
	Quantidade de camadas
	
	Topologia da rede
	Em relação ao modelo conexionista podemos afirmar que:
		
	 
	Não tem conhecimento algum armazenado, até que seja treinado par resolver um problema.
	
	Cada problema não necessariamente requer do projetista que sejam feitas escolhas adequadas para propiciar a correta evolução das soluções ao longo das sucessivas gerações.
	
	Cada problema requer do projetista que sejam feitas escolhas adequadas para propiciar a correta evolução das soluções ao longo das sucessivas gerações.
	
	Possui todo o conhecimento necessário para resolver o problema.
	
	Possui parte do conhecimento necessário para resolver o problema.
	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 as alternativas I e III estão corretas.
	
	Somente a alternativa I está correta.
	
	Somente as alternativas II e III estão corretas.
	 
	Somente a alternativa III está correta.
	
	Somente a alternativa II está correta.
	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 é verdadeira
	 
	III verdadeira
	
	I e II são verdadeiras
	
	II é verdadeira
	O conhecimento aprendido por uma rede neural artificial encontra-se armazenado:
		
	
	Nas camadas internas
	 
	Nos pesos das conexões da rede
	
	Na camada de saída
	
	Nos neurônios
	
	Na camada de entrada
	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):
		
	
	Empregam uma estratégia de busca paralela e estruturada, baseadas nos mecanismos da seleção natural.
	 
	Lidam com conhecimento não simbolicamente representado e processam a informação de forma paralela e distribuída.
	
	São inspirados no comportamento do cérebro humano e modelam os modos imprecisos do raciocínio aproximado.
	
	Lidam com conhecimento explícito, representado simbolicamente e generalizam o conhecimento aprendido.
	
	Realizam o raciocínio aproximado, com proposições imprecisas e descritas em linguagem natural.
	São considerados parâmetros importantes no projeto de uma rede neural artificial:
Assinale e alternativa INCORRETA.
		
	
	Representação dos dados
	
	Quantidade de camadas
	
	Quantidade de neurônios
	
	Topologia da rede
	 
	Função de pertinência
	Em relação ao modelo conexionista podemos afirmar que:
		
	
	Possui todo o conhecimento necessário para resolver o problema.
	 
	Não tem conhecimento algum armazenado, até que seja treinado par resolver um problema.
	
	Cada problema não necessariamente requer do projetista que sejam feitas escolhas adequadas para propiciar a correta evolução das soluções ao longo das sucessivas gerações.
	
	Possui parte do 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.
	São considerados parâmetros importantes no projeto de uma rede neural artificial:
Assinale e alternativa INCORRETA.
		
	 
	Função de pertinência
	
	Quantidade de neurônios
	
	Quantidade de camadas
	
	Representação dos dados
	
	Topologia da rede
	O conhecimento aprendido por uma rede neural artificial encontra-se armazenado:
		
	
	Na camada de entrada
	
	Nos neurônios
	
	Na camada de saída
	 
	Nos pesos das conexões da rede
	
	Nas camadas internas
	Com relação ao conjunto de dados utilizados por uma rede neural artificial de aprendizado supervisionado, analise as seguintes afirmativas:
I - A atualização dos pesos dos neurônios ocorre em ambos os conjuntos de treinamento e validação.
II - O conjunto de treinamento deve ser apresentado à rede diversas vezes, isto é, em diversas épocas.
III - O conjunto de validação é utilizado para testar a capacidade de generalização da rede, isto é, se ela aprendeu padrões testando-se dados não presentes no conjunto de treinamento.
Assinale a alternativa correta:
		
	
	Somente a afirmativa I está correta
	 
	As afirmativas II e III estão corretas
	
	Somente a afirmativa III está correta
	
	Somente a afirmativa II está correta
	
	As afirmativas I e II estão corretas
	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:
		
	
	Todas as afirmativas estão corretas.
	
	Apenas a afirmativa III está correta.
	
	Apenas a afirmativa II está correta.
	 
	Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
	
	Apenas as afirmativasII e III estão corretas.
	Considere a rede com neurônios de McCulloch-Pitts abaixo, na qual cada neurônio possui o patamar q = 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?
 
 
		
	 
	(0,1,1,0)
	
	(0,0,0,1)
	
	(0,1,0,1)
	
	(1,0,0,1)
	
	(1,1,1,0)
	Respondido em 14/10/2021 03:55:43
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		4
          Questão
	
	
	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 o item III está correto.
	
	Somente o item I está correto.
	
	Somente os itens I e III estão corretos.
	
	Somente o item II está correto.
	
	Somente os itens I e II estão corretos.
	Respondido em 14/10/2021 03:55:45
	
	
	 
		5
          Questão
	
	
	Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, por que tal tipo de treinamento é chamado de treinamento supervisionado?
		
	
	todo o processo deve ser supervisionado por um especialista
	
	as respostas são revisadas utilizando o conjunto de validação
	
	é utilizado um algoritmo de supervisão dos pesos durante o treinamento
	
	as entradas e saídas são embaralhadas pelo supervisor antes do treinamento
	 
	as saídas desejadas são fornecidas e utilizadas para correção dos pesos
	Respondido em 14/10/2021 03:56:02
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		6
          Questão
	
	
	O algoritmo de treinamento Backpropagation consiste em uma sequência de fases.
Assinale a alternativa INCORRETA sobre este algoritmo.
		
	
	Modificar os pesos das conexoões sinápticas de forma a minimizar o erro médio, considerando todos os padrões da amostra.
	 
	Apresentar um padrão na camada de entrada e calcular o valor do seu peso na camada de saída.
	
	Se um erro máximo desejado não tiver sido atingido, retornar ao passo inicial para a próxima iteração (apresentação de todos os padrões novamente).
	
	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 .
	
	Retropropagar o erro na rede calculando de que forma as mudanças nos pesos afetam o erro.
	Respondido em 14/10/2021 03:56:04
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		7
          Questão
	
	
	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 as afirmativas I e II estão corretas.
	
	Todas as afirmativas estão corretas.
	
	Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
	 
	Apenas a afirmativa II está correta.
	
	Apenas a afirmativa III está correta.
	Respondido em 14/10/2021 03:55:50
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		8
          Questão
	
	
	Considere a rede com neurônios de McCulloch-Pitts abaixo, na qual cada neurônio possui o patamar q = 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?
		
	
	(0,0,0,1)
	
	(1,0,0,1)
	 
	(0,1,1,1)
	
	(0,1,0,1)
	
	(0,1,1,0)
	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
	Respondido em 14/10/2021 03:56:34
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		2
          Questão
	
	
	Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, entre os padrões de dados usados, uma parte, conhecida como padrões de validação, é tratado em separado e não é aplicado na fase de treinamento para ajuste dos pesos sinápticos. Qual é o objetivo principal em utilizar estes padrões?
I - Validar as saídas da rede para determinar o erro por ela produzido
II - Determinar o ponto de parada do treinamento para evitar o sobre-treinamento
III - Ajudar a obter a resposta mais rapidamente
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:
		
	
	Somente os itens II e III estão corretos.
	
	Somente os itens I e III estão corretos.
	 
	Somente o item II está correto.
	
	Somente o item III está correto.
	
	Somente o item I está correto.
	Respondido em 14/10/2021 03:56:36
	
	
	 
		3
          Questão
	
	
	Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, entre os padrões de dados usados, uma parte, conhecida como padrões de validação, é tratado em separado e não é aplicado na fase de treinamento para ajuste dos pesos sinápticos. Qual é o objetivo principal em utilizar estes padrões?
I - Aumentar a precisão das respostas produzidas pelo aumento dos padrões utilizados
II - Validar as entradas da rede para determinar o erro por ela produzido
III - Determinar o ponto de parada do treinamento para evitar o sobre-treinamento
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:
		
	
	Somente o item I está correto.
	
	Somente o item II está correto.
	
	Somente os itens I e III estão corretos.
	 
	Somente o item III está correto.
	
	Somente os itens II e III estão corretos.
	Respondido em 14/10/2021 03:56:39
	
	
	 
		4
          Questão
	
	
	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:
		
	
	Todas as afirmativas estão corretas.
	 
	Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
	
	Apenas a afirmativa III está correta.
	
	Apenas a afirmativa II está correta.
	
	Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
	Respondido em 14/10/2021 03:56:23
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		5
          Questão
	
	
	O algoritmo de treinamento Backpropagation consiste em uma sequência de fases.
Assinale a alternativa INCORRETA sobre este algoritmo.
		
	
	Se um erro máximo desejado não tiver sido atingido, retornar ao passo inicial para a próxima iteração (apresentação de todos os padrões novamente).
	
	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.
	 
	Apresentar um padrão na camada de entrada e calcular o valor do seu peso na camada de saída.
	
	Calcular o erro na saída darede, que equivale a uma diferença entre o valor de saída obtida na rede e o valor de saída desejado .
	Respondido em 14/10/2021 03:56:41
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		6
          Questão
	
	
	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.
	
	Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
	
	Todas as afirmativas estão corretas.
	
	Apenas a afirmativa III está correta.
	
	Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
	Respondido em 14/10/2021 03:56:44
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		7
          Questão
	
	
	Considere a rede com neurônios de McCulloch-Pitts abaixo, na qual cada neurônio possui o patamar q = 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?
		
	
	(1,0,0,1)
	
	(0,0,0,1)
	
	(0,1,0,1)
	 
	(0,1,1,1)
	
	(0,1,1,0)
	Respondido em 14/10/2021 03:56:46
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		8
          Questão
	
	
	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 o item III está correto.
	
	Somente os itens I e II estão corretos.
	
	Somente o item II está correto.
	
	Somente os itens I e III estão corretos.
	
	Somente o item I está correto.
	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
	Respondido em 14/10/2021 03:56:34
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		2
          Questão
	
	
	Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, entre os padrões de dados usados, uma parte, conhecida como padrões de validação, é tratado em separado e não é aplicado na fase de treinamento para ajuste dos pesos sinápticos. Qual é o objetivo principal em utilizar estes padrões?
I - Validar as saídas da rede para determinar o erro por ela produzido
II - Determinar o ponto de parada do treinamento para evitar o sobre-treinamento
III - Ajudar a obter a resposta mais rapidamente
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:
		
	
	Somente os itens II e III estão corretos.
	
	Somente os itens I e III estão corretos.
	 
	Somente o item II está correto.
	
	Somente o item III está correto.
	
	Somente o item I está correto.
	Respondido em 14/10/2021 03:56:36
	
	
	 
		3
          Questão
	
	
	Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, entre os padrões de dados usados, uma parte, conhecida como padrões de validação, é tratado em separado e não é aplicado na fase de treinamento para ajuste dos pesos sinápticos. Qual é o objetivo principal em utilizar estes padrões?
I - Aumentar a precisão das respostas produzidas pelo aumento dos padrões utilizados
II - Validar as entradas da rede para determinar o erro por ela produzido
III - Determinar o ponto de parada do treinamento para evitar o sobre-treinamento
De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:
		
	
	Somente o item I está correto.
	
	Somente o item II está correto.
	
	Somente os itens I e III estão corretos.
	 
	Somente o item III está correto.
	
	Somente os itens II e III estão corretos.
	Respondido em 14/10/2021 03:56:39
	
	
	 
		4
          Questão
	
	
	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:
		
	
	Todas as afirmativas estão corretas.
	 
	Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
	
	Apenas a afirmativa III está correta.
	
	Apenas a afirmativa II está correta.
	
	Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
	Respondido em 14/10/2021 03:56:23
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		5
          Questão
	
	
	O algoritmo de treinamento Backpropagation consiste em uma sequência de fases.
Assinale a alternativa INCORRETA sobre este algoritmo.
		
	
	Se um erro máximo desejado não tiver sido atingido, retornar ao passo inicial para a próxima iteração (apresentação de todos os padrões novamente).
	
	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.
	 
	Apresentar um padrão na camada de entrada e calcular o valor do seu peso na camada de saída.
	
	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 .
	Respondido em 14/10/2021 03:56:41
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		6
          Questão
	
	
	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.
	
	Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
	
	Todas as afirmativas estão corretas.
	
	Apenas a afirmativa III está correta.
	
	Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
	Respondido em 14/10/2021 03:56:44
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		7
          Questão
	
	
	Considere a rede com neurônios de McCulloch-Pitts abaixo, na qual cada neurônio possui o patamar q = 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?
		
	
	(1,0,0,1)
	
	(0,0,0,1)
	
	(0,1,0,1)
	 
	(0,1,1,1)
	
	(0,1,1,0)
	Respondido em 14/10/2021 03:56:46
	
		
	Gabarito
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		8
          QuestãoNas 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 o item III está correto.
	
	Somente os itens I e II estão corretos.
	
	Somente o item II está correto.
	
	Somente os itens I e III estão corretos.
	
	Somente o item I está correto.
	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-E, III-D, IV-C, V-A.
	
	I-E, II-C, III-D, IV-A, V-B.
	
	I-B, II-A, III-E, IV-C, V-D.
	
	I-A, II-C, III-E, IV-D, V-B.
	
	I-E, II-A, III-B, IV-D, V-C.
	Respondido em 15/10/2021 00:56:48
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		2
          Questão
	
	
	Em relação as Redes de Kohonen, podemos afirmar que:
		
	 
	O comportamento de um determinado nó é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos.
	
	O comportamento de um determinado nó não é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos.
	
	O comportamento de um determinado nó é diretamente afetado somente pelo comportamento de um nó vizinho.
	
	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.
	Respondido em 15/10/2021 00:56:49
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		3
          Questão
	
	
	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(I) e C (II), apenas.
	
	A (II), B (III) e C (I).
	
	B(II) e C(III), apenas.
	
	A(III), B(II) e C(I).
	 
	A(III) e B (I), apenas.
	Respondido em 15/10/2021 00:57:05
	
	
	 
		4
          Questão
	
	
	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
		
	 
	As as afirmativas I, II, III e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas II, III e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I, III e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I, II e III são corretas.
	Respondido em 15/10/2021 00:56:54
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		5
          Questão
	
	
	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 (N)
	
	I(N), II (N) e III (N)
	
	I(S), II (S) e III (S)
	 
	I(S), II (S) e III (N)
	
	I(N), II (S) e III (S)
	Respondido em 15/10/2021 00:57:08
	
	
	 
		6
          Questão
	
	
	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 o item I está correto.
	 
	Apenas os itens II e III estão corretos.
	
	Apenas o item III está correto.
	
	Apenas os itens I e II estão corretos
	Respondido em 15/10/2021 00:57:10
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		7
          Questão
	
	
	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
		
	
	Apenas as afirmativas I, 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, II e III são corretas.
	 
	Apenas as afirmativas II, III e IV são corretas.
	Respondido em 15/10/2021 00:57:12
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		8
          Questão
	
	
	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 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.
	
	Possuem uma camada de nós de entrada que estão ligados a várias camadas de saída.
	
	Possuem uma camada de nós de entrada que estão ligados a uma só camada de saída.
	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
		
	
	Apenas as afirmativas I, II e III são corretas.
	 
	Apenas as afirmativas II, III e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I, III e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I e IV são corretas.
	
	As as afirmativas I, II, III e IV são corretas.
	Respondido em 14/10/2021 03:58:35
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		2
          Questão
	
	
	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-E, III-D, IV-C, V-A.
	
	I-B, II-A, III-E, IV-C, V-D.
	
	I-E, II-A, III-B, IV-D, V-C.
	
	I-E, II-C, III-D, IV-A, V-B.
	
	I-A, II-C, III-E, IV-D, V-B.
	Respondido em 14/10/2021 03:58:21
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		3
          Questão
	
	
	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 I está correto.
	
	Apenas os itens I e II estão corretos
	 
	Apenas os itens II e III estão corretos.
	
	Apenas o item III está correto.
	
	Apenas o item II está correto.
	Respondido em 14/10/2021 03:58:38
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		4
          Questão
	
	
	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 (N) e III (N)
	
	I(S), II (S) e III (S)
	
	I(N), II (S) e III (N)
	Respondido em 14/10/2021 03:58:41
	
	
	 
		5
          Questão
	
	
	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.
	
	Apenas as afirmativas I, III e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I, II e III são corretas.
	 
	As as afirmativas I, II, III e IV são corretas.
	Respondido em 14/10/2021 03:58:26
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		6
          Questão
	
	
	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.
		
	
	B(II) e C(III), apenas.
	
	A(I) e C (II), apenas.
	
	A(III), B(II) e C(I).
	
	A (II), B (III) e C (I).
	 
	A(III) e B (I), apenas.
	Respondido em 14/10/2021 03:58:44
	
	
	 
		7
          Questão
	
	
	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 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.
	 
	O comportamento de um determinado nó é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos.
	Respondido em 14/10/2021 03:58:46
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		8
          Questão
	
	
	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 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 várias camada de nós de saída que estão ligados a uma só camada de entrada.
	
	Possuem uma camada de nós de saída que estão ligados a uma várias camadas de entrada.
	 
	Possuem uma camada de nós de saída que estão ligados a uma só camada de entrada.
	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
		
	 
	Apenas as afirmativas II, III e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I, III e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I, II e III são corretas.
	
	As as afirmativas I, II, III e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I e IV são corretas.
	Respondido em 14/10/2021 03:59:02
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		2
          Questão
	
	
	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-E, III-D, IV-C, V-A.
	
	I-A, II-C, III-E, IV-D, V-B.
	
	I-E, II-C, III-D, IV-A, V-B.
	
	I-B,II-A, III-E, IV-C, V-D.
	
	I-E, II-A, III-B, IV-D, V-C.
	Respondido em 14/10/2021 03:59:04
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		3
          Questão
	
	
	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 I está correto.
	
	Apenas os itens I e II estão corretos
	
	Apenas o item II está correto.
	 
	Apenas os itens II e III estão corretos.
	
	Apenas o item III está correto.
	Respondido em 14/10/2021 03:59:19
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		4
          Questão
	
	
	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 (N) e III (N)
	
	I(S), II (S) e III (S)
	
	I(N), II (S) e III (N)
	
	I(N), II (S) e III (S)
	 
	I(S), II (S) e III (N)
	Respondido em 14/10/2021 03:59:23
	
	
	 
		5
          Questão
	
	
	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 I e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I, III e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas II, III e IV são corretas.
	
	Apenas as afirmativas I, II e III são corretas.
	 
	As as afirmativas I, II, III e IV são corretas.
	Respondido em 14/10/2021 03:59:25
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		6
          Questão
	
	
	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(III) e B (I), apenas.
	
	B(II) e C(III), apenas.
	
	A(III), B(II) e C(I).
	
	A(I) e C (II), apenas.
	
	A (II), B (III) e C (I).
	Respondido em 14/10/2021 03:59:10
	
	
	 
		7
          Questão
	
	
	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 é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos.
	
	O treinamento de um determinado nó é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos.
	
	O comportamento de um determinado nó não é diretamente afetado pelo comportamento dos nós vizinhos.
	
	O comportamento de um determinado nó é igual ao comportamento dos nós vizinhos.
	Respondido em 14/10/2021 03:59:28
	
		
	Gabarito
Comentado
	
	
	 
		8
          Questão
	
	
	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 várias camada de nós de saída que estão ligados a uma só camada de entrada.
	
	Possuem uma camada de nós de saída que estão ligados a uma várias camadas 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 só camada de entrada.