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A representação do conhecimento é um dos aspectos mais importantes na definição da técnica de Inteligência Artificial a ser aplicada na resolução de um problema. Dentre as técnicas mais utilizadas, podemos destacar as redes semânticas e as redes de quadros ou frames. Com relação à possibilidade de transformar uma rede semântica em uma rede de quadros e os passos necessários para esta atividade, analise as sentenças a seguir:
Um agente que simule o comportamento de um motorista no trânsito pode ser classificado como determinístico, visto que um movimento do motorista em acelerar, frear ou virar o volante sempre terá o mesmo resultado para o automóvel.
Um agente que simule o comportamento de um motorista no trânsito pode ser classificado pode ser classificado como dinâmico, visto que os outros elementos do ambiente não ficam estáticos enquanto o motorista atua.
Um agente que simule o comportamento de um motorista no trânsito pode ser classificado contínuo, visto que o número total de estados possíveis é praticamente impossível de ser determinado.
Um agente que simule o comportamento de um motorista no trânsito pode ser classificado infinito, visto que o número total de estados tem uma quantidade infinita de possibilidades.
A As sentenças I, II e III estão corretas.
B As sentenças I, II e IV estão corretas.
C As sentenças II, III e IV estão corretas.
D As sentenças I e IV estão corretas.

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Vamos analisar cada uma das sentenças: I. Um agente que simule o comportamento de um motorista no trânsito pode ser classificado como determinístico, visto que um movimento do motorista em acelerar, frear ou virar o volante sempre terá o mesmo resultado para o automóvel. Falso. O comportamento de um motorista no trânsito é influenciado por muitos fatores, como as condições do tráfego e do ambiente, o que torna o sistema não determinístico. II. Um agente que simule o comportamento de um motorista no trânsito pode ser classificado como dinâmico, visto que os outros elementos do ambiente não ficam estáticos enquanto o motorista atua. Verdadeiro. O ambiente em que o motorista opera é dinâmico, pois outros veículos e pedestres estão em movimento. III. Um agente que simule o comportamento de um motorista no trânsito pode ser classificado como contínuo, visto que o número total de estados possíveis é praticamente impossível de ser determinado. Verdadeiro. O comportamento do motorista e as interações no trânsito podem ser vistas como contínuas, já que há uma infinidade de estados possíveis. IV. Um agente que simule o comportamento de um motorista no trânsito pode ser classificado como infinito, visto que o número total de estados tem uma quantidade infinita de possibilidades. Verdadeiro. O número de estados possíveis em um ambiente de trânsito é vasto e pode ser considerado infinito devido à variedade de situações que podem ocorrer. Agora, vamos verificar as alternativas: A) As sentenças I, II e III estão corretas. (Falsa, pois I é falsa) B) As sentenças I, II e IV estão corretas. (Falsa, pois I é falsa) C) As sentenças II, III e IV estão corretas. (Verdadeira, pois II, III e IV são verdadeiras) D) As sentenças I e IV estão corretas. (Falsa, pois I é falsa) Portanto, a alternativa correta é: C) As sentenças II, III e IV estão corretas.

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As redes bayesianas utilizam como alicerce o princípio de que a probabilidade de ocorrência de eventos anteriores influi na probabilidade de ocorrência de eventos posteriores. Sendo utilizadas atualmente para lidar com situações em que existem dados estatísticos para os eventos, servindo como base para os sistemas especialistas probabilísticos. Considerando a situação modelada pela rede bayesiana da figura em anexo, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
Tanto faringite quanto laringite podem ocasionar dor.
Faringite pode ocasionar febre.
Laringite não pode ocasionar dor.
A ocorrência de faringite como probabilidade a posteriori influencia a ocorrência de febre e de dor.
A ocorrência de dor como sintoma de laringite é considerada uma probabilidade a priori.
A V - V - F - V - F.
B F - V - V - F - V.
C V - F - V - F - F.
D V - V - F - F - F.

A programação genética (PG) é uma das técnicas de computação. Os algoritmos da PG são 'irmãos' de outros algoritmos evolucionários como os algoritmos genéticos, estratégias de evolução e programação evolutiva. A Programação Genética é 'caçula' dos métodos da computação evolutiva, tendo sido proposta no final da década de 1980, por John R. Koza. Sobre os algoritmos de programação genética, analise as sentenças a seguir:
São três os tipos de estruturas: cromossomos, genes e alelos.
São dois os tipos de mecanismos: recombinação e mutação.
São dois os tipos de estruturas: cromossomos e alelos.
Somente a recombinação é um tipo de estrutura utilizado nos algoritmos de programação genética.
A As sentenças I e II estão corretas.
B As sentenças III e IV estão corretas.
C As sentenças I e IV estão corretas.
D As sentenças II e III estão corretas.

Um ambiente pode ser definido como o tipo de problema sobre o qual algum agente inteligente atuará no sentido de mudar seu estado e, consequentemente, resolvê-lo. Estes ambientes são definidos e classificados de acordo com suas características específicas, e uma definição correta do tipo de ambiente influenciará na escolha do agente atuante no mesmo. Com relação às definições de ambiente, assinale a alternativa CORRETA:

A Um agente que simule o comportamento de um jogador de dardos estará atuando em um ambiente dinâmico.
B Um ambiente estocástico é aquele em que um movimento do agente sempre terá o mesmo resultado, como um jogo de damas.
C Um jogo de pôquer pode ser considerado como um ambiente parcialmente observável, pois a memória dos movimentos anteriores pode influenciar o próximo movimento.
D Um ambiente determinístico é aquele em que para cada movimento do agente existe a possibilidade de um resultado diferente, como um jogo de dados.

Desde a invenção dos computadores, temos nos perguntado se estes são capazes de aprender, uma vez que a aprendizagem é uma propriedade essencialmente humana, pois aprender significa mudar para fazer melhor quando uma situação similar acontecer. Quando falamos em aprendizagem, estamos falando de uma propriedade essencialmente humana, até porque aprender significa mudar para fazer melhor quando ocorrer uma situação semelhante. As técnicas de aprendizado de máquina passaram por extraordinárias melhorias nos últimos anos, e estão presentes de diversas formas em nosso dia a dia. Sobre os conceitos de aprendizagem de máquina, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
Aprendizado de máquina supervisionado é essencial à participação humana para um bom resultado.
Aprendizado de máquina não supervisionado, como a tarefa de pressagiar o futuro com base no passado.
Aprendizado de máquina não supervisionado, a ideia é que o algoritmo identifique grupos com a participação humana na análise.
Aprendizado de máquina não supervisionado, o sistema aprende a partir de exemplos.
A V - V - F - F.
B V - V - F - V.
C V - F - V - F.
D F - V - F - F.

O aprendizado não supervisionado é caracterizado por situações em que, dado um conjunto de entradas, não é possível determinar todas as saídas possíveis. No que se refere ao aprendizado não supervisionado, assinale a alternativa CORRETA:

A O aprendizado não supervisionado sempre dará origem a um único cluster.
B No aprendizado não supervisionado, cabe ao sistema computacional encontrar padrões de diferença e semelhança entre os dados, no sentido de agrupá-los.
C Quanto menor o número de iterações necessárias para se encontrar uma saída significativa, mais preciso será o resultado do algoritmo de aprendizado.

Diversas técnicas de Inteligência Artificial derivam da observação da natureza. Entre estas técnicas, podemos citar as Redes Neurais Artificiais (RNA), que buscam imitar o funcionamento do cérebro humano na representação de informação e solução de problemas. Sobre as RNAs, assinale a alternativa CORRETA:

A O bias é um elemento utilizado nos neurônios artificiais para aumentar a flexibilidade nos RNAs, que é análogo a um elemento existente nos neurônios do cérebro humano.
B Entre as funções de ativação dos neurônios artificiais, podemos destacar a função do tipo centroide.
C A soma do resultado da multiplicação dos pesos pelas entradas respectivas nos neurônios artificiais é que ativa ou não a função de ativação.
D O grande poder de processamento das redes neuroniais se deve a seu caráter sequencial de execução.

Visto que a existência de inteligência pressupõe a existência de conhecimento, considera-se que a representação do conhecimento é uma das etapas mais importantes na utilização de sistemas que apliquem técnicas de inteligência artificial. Uma das ideias que emergiram das pesquisas em IA diz respeito a fatos e a regras (conhecimento declarativo), que podem ser representados separadamente dos algoritmos de decisão (conhecimento procedimental). Com relação à representação do conhecimento nos sistemas de inteligência artificial, analise as sentenças a seguir:

I- Um agente que simule o comportamento de um motorista no trânsito pode ser classificado como determinístico, visto que um movimento do motorista em acelerar, frear ou virar o volante sempre terá o mesmo resultado para o automóvel.
II- Um agente que simule o comportamento de um motorista no trânsito pode ser classificado pode ser classificado como dinâmico, visto que os outros elementos do ambiente não ficam estáticos enquanto o motorista atua.
III- Um agente que simule o comportamento de um motorista no trânsito pode ser classificado contínuo, visto que o número total de estados possíveis é praticamente impossível de ser determinado.
IV- Um agente que simule o comportamento de um motorista no trânsito pode ser classificado infinito, visto que o número total de estados tem uma quantidade infinita de possibilidades.

Assinale a alternativa CORRETA:
I- As redes semânticas baseiam-se na existência de regras.
II- Os roteiros representam conhecimento por meio do relacionamento entre nodos.
III- Uma das dificuldades de se trabalhar com quadros é o alto grau de granularidade.
IV- A representação procedimental é adequada para se trabalhar com heurísticas.
V- Os arcos estabelecem o tipo de relacionamento entre os nodos de uma rede semântica.
A As sentenças II, III e V estão corretas.
B As sentenças IV e V estão corretas.
C As sentenças I e IV estão corretas.
D As sentenças II e III estão corretas.

Sobre o treinamento das RNA, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) O ajuste dos pesos dos neurônios é feito quando ocorre um erro em uma identificação de classe de saída.
( ) O treinamento de uma rede neural deve ser feito de forma exaustiva, até que ela identifique a classe correta de saída em 100% dos casos.
( ) O bias é um artifício utilizado para resolver uma limitação das RNA.
( ) A primeira iteração do treinamento é a mais importante, pois é nela que se definem os pesos atribuídos às entradas.
( ) O treinamento de uma RNA é feito através de iterações sucessivas, tomando-se o cuidado de verificar se uma rede atingiu seu ponto ótimo e, neste caso, encerrar o treinamento.
A F - F - V - V - F.
B V - F - V - F - V.
C V - V - V - V - F.
D V - V - F - F - F.

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