Grátis: Relacione os conceitos de AG com as afirmacoes a seguir e depois marque a alternativa correta: I. Seleção II. Crossover III. Mutação IV. Gene V. Fi...

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há 6 meses

Vamos analisar cada afirmativa e relacioná-las com os conceitos de Algoritmos Genéticos (AG): I. Seleção II. Crossover III. Mutação IV. Gene V. Fitness Agora, vamos correlacionar os itens: 1. ( ) Compõe um cromossomo, referindo-se geralmente a um bit. - Resposta: IV. Gene 2. ( ) Altera levemente a característica de um indivíduo. - Resposta: III. Mutação 3. ( ) Uma medida de quão boa é a adaptação ou adequação de um indivíduo. - Resposta: V. Fitness 4. ( ) Ocorre pela mistura de dois (ou mais) indivíduos. - Resposta: II. Crossover 5. ( ) Análogo à sobrevivência dos mais adaptados no mundo natural. - Resposta: I. Seleção Agora, organizando as respostas: 1 - IV 2 - III 3 - V 4 - II 5 - I Portanto, a sequência correta é: A V-III-IV-I-II. Assim, a alternativa correta é: A.

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há 2 anos

Analisando as afirmações e relacionando com os conceitos de Algoritmos Genéticos, a alternativa correta é a letra B) IV-V-II-I-III. O gene (IV) compõe um cromossomo, referindo-se geralmente a um bit, e o fitness (V) é uma medida de quão boa é a adaptação ou adequação de um indivíduo. Em seguida, temos a mutação (II), que altera levemente a característica de um indivíduo, seguida pelo crossover (I), que ocorre pela mistura de dois (ou mais) indivíduos.

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Agentes e Inteligência Artificial

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Relacione as estruturas de agentes com as afirmacoes e depois marque a alternativa correta: 1. Agentes reativos simples 2. Agentes reativos baseados em modelos 3. Agentes baseados em objetivos 4. Agentes baseados em utilidade 5. Agentes com aprendizagem ( ) agentes que tem o conhecimento de como o mundo funciona ( ) dotados de mecanismos que possibilitam aprender na experiência com o ambiente. ( ) usam uma função que permite quantificar o mapeamento de um estado ou uma sequência de estados em um número que descreve o grau de “felicidade” alcançado. ( ) selecionam as ações a serem executadas com base na percepção atual, desconsiderando o histórico de percepções. ( ) além de saberem uma descrição do estado atual, é necessário ainda alguma informação que se relacione a situações ou cenários desejáveis.

A 3-5-4-1-2
B 2-5-4-1-3
C 3-4-1-2-5
D 5-4-1-3-2
E 1-2-3-4-5

Marque as alternativas a seguir com “V” para verdadeiro e “F” para falso e depois assinale a alternativa correta com relação aos agentes inteligentes: ( ) Os sensores permitem que o agente perceba o que acontece no ambiente onde ele (o agente) está inserido. ( ) Hoje em dia os robôs são construídos tendo atuadores tais como câmeras e dispositivos de captação de infravermelho e som. ( ) As percepções são processadas pelo agente para depois se transformarem em ações sobre o ambiente por meio de atuadores. ( ) A sequência de percepções permite que se mapeie as ações com a memória do agente. ( ) Um programa de agente é uma implementação concreta de uma função do agente enquanto uma função abstrata.

A V-V-V-F-V
B V-F-F-F-V
C V-F-V-F-V
D F-F-V-F-F
E F-F-F-F-V

Classifique as técnicas descritas a seguir, conforme as linhas de pesquisa de IA e depois marque a alternativa correta: ( ) Redes neurais artificiais ( ) Algoritmos genéticos ( ) Sistemas imunológicos artificiais ( ) Ontologias ( ) Sistemas especialistas ( ) Programação genética Linhas de Pesquisa em Inteligência Artificial. I. Conexionista II. Simbólica III. Evolucionária

A I – II – I – III – III - II
B I – III – I – II – II - III
C II – III – II –I – I - III
D I – II – I – III – III - I
E I – II – I – III – I - I

Relacione os critérios com as proposições sobre os ambientes de tarefa a seguir e depois marque a alternativa correta: 1. Completamente x Parcialmente observável 2. Determinístico x Estocástico 3. Episódico x Sequencial 4. Estático x Dinâmico 5. Discreto x Contínuo ( ) Se há dependência dos estados atuais com os estados anteriores ou não. ( ) Se o ambiente se modifica ou não enquanto o agente executa a tarefa ( ) Se o agente acessa de forma completa ou não os estados do ambiente a cada instante ( ) Se há uma mudança brusca ou suave na sequência de estados que o agente experimenta. ( ) Se o próximo estado é completamente conhecido pelo estado atual ou não por parte do agente.

A 3-5-4-1-2
B 4-3-1-2-5
C 5-4-1-3-2
D 3-4-1-5-2

Podemos conceituar uma rede neural artificial como um processador maciçamente e paralelamente distribuído constituído de unidades de processamento simples, que têm a propensão natural para armazenar conhecimento experimental e torná-lo disponível para o uso. São propriedades de uma rede neural artificial:

A Não-linearidade, mapeamento entrada-saída, seleção, mutação e resposta a evidências
B Não-linearidade, mapeamento entrada-saída, mecanismo de inferência e adaptabilidade
C Não-linearidade, mapeamento entrada-saída, adaptabilidade e resposta a evidências
D Seleção, mutação, crossover, população e fitness

Assinale as afirmações a seguir com “V” para verdadeiro ou “F” para falso e depois marque a alternativa correta:
( ) A separabilidade linear de um perceptron simples permite constatar se o mesmo conseguirá dividir corretamente o espaço de classificação com uma reta.
( ) O método de aprendizagem por correção de erros aumenta a força dos pesos positivamente correlacionados ou diminui daqueles negativamente correlacionados.
( ) A função sigmoide é um tipo de função de transferência para RNA.
( ) A taxa de aprendizagem permite que uma pequena parcela do erro de classificação seja propagada de volta no perceptron.
( ) O problema do XOR só consegue ser classificado corretamente por um perceptron simples se colocarmos uma camada oculta.
A V-F-V-V-V
B V-F-V-V-F
C F-F-F-V-V
D F-V-V-F-V
E F-F-F-V-F

Um perceptron simples, com duas entradas e uma saída para classificar “+1” ou “-1”, sem camada oculta, possui os valores de pesos e a tabela com as 4 (quatro) amostras descritos a seguir. Com base no preenchimento da tabela de amostras de acordo com as fórmulas o perceptron simples, marque as afirmações com “V” ou “F” e depois assinale a alternativa correta.
( ) O perceptron classifica erroneamente as amostras “3” e “4”.
( ) O perceptron tem o somatório do erro quadrático igual a 8.
( ) As amostras “1” e “2” são classificadas corretamente.
( ) Para a amostra 2, d=2,9.
( ) Para a amostra “3”, d=1.
A V-V-V-F-F
B F-F-F-V-V
C F-V-V-F-V
D V-V-F-F-V
E V-V-V-F-V

A arquitetura com camadas ocultas requer algoritmos de aprendizagem que contemplem a atualização dos pesos relacionados às camadas internas. O processo de ativação acontece primeiramente nas camadas ocultas para depois chegar até a camada de saída. A retroalimentação do erro também é feita nos pesos que conectam a(s) camada(s) oculta(s). O algoritmo mais comum utilizado para o treinamento de um perceptron multicamada é:

A Algoritmo de campo local induzido.
B Algoritmo de sinal funcional.
C Algoritmo de erro contínuo.
D Algoritmo de retropropagação
E Algoritmo de biopropagação induzida.

Considere o sistema especialista descrito abaixo para o comportamento de um robô, com um sensor de distância equipado na frente e movido com rodas, monitorando o nível de tensão da bateria e o movimento (se está movendo-se à frente ou está parado). Uma variável guarda a velocidade do robô, que pode ser 5 cm/s ou 10 cm/s. O robô pode se movimentar em um ambiente retangular com paredes. Este sistema é composto das seguintes regras: I. SE distância < 10cm E estado = movendo à frente ENTÃO pare o movimento II. SE distância < 10cm E estado = parado ENTÃO dê gire aleatoriamente III. SE distância >= 10cm E estado = parado ENTÃO mova-se para frente IV. SE nível da bateria < 2 Volts ENTÃO velocidade = 5 cm/s V. SE nível da bateria >= 2 Volts ENTÃO velocidade = 10 cm/s Supondo que o monitoramento dos sensores alimente os seguintes fatos ao sistema especialista: Distância = 12cm. Estado parado. Nível da bateria = 2,5 Volts. Velocidade = 10 cm/s. Assinale a alternativa que contém quais as regras que serão executadas:

A I, II e III
B II e IV
C III e IV
D III e V
E I e V

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