Grátis: (ENADE, 2011) Sabendo que a principal tarefa de um sistema será de classificação em domínios complexos, um gerente de projetos precisa decidir como... – Questões Respondidas

Inteligência Artificial

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(ENADE, 2011) Sabendo que a principal tarefa de um sistema será de classificação em domínios complexos, um gerente de projetos precisa decidir como vai incorporar essa capacidade em um sistema computacional, a fim de torná-lo inteligente. Existem diversas técnicas de inteligência computacional/artificial que possibilitam isso.
Nesse contexto, a técnica de inteligência artificial mais indicada para o gerente é:
a) Redes neurais artificiais.
b) Árvores de decisão.
c) ACO (do inglês, Ant-Colony Optimization).
d) Lógica nebulosa.

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Para responder a essa pergunta, vamos analisar as opções apresentadas e como cada uma se relaciona com a tarefa de classificação em domínios complexos. a) Redes neurais artificiais - São muito eficazes para tarefas de classificação, especialmente em domínios complexos, pois conseguem aprender padrões a partir de grandes volumes de dados. b) Árvores de decisão - Também são utilizadas para classificação, mas podem ser menos eficazes em domínios muito complexos, onde as relações entre as variáveis não são lineares. c) ACO (Ant-Colony Optimization) - É uma técnica de otimização inspirada no comportamento de formigas, mais utilizada para resolver problemas de otimização do que para classificação. d) Lógica nebulosa - É útil para lidar com incertezas e imprecisões, mas não é especificamente uma técnica de classificação. Dentre as opções, a que mais se destaca para a tarefa de classificação em domínios complexos é a a) Redes neurais artificiais, pois são projetadas para aprender e generalizar a partir de dados complexos, tornando-se a técnica mais indicada para o gerente de projetos nesse contexto.

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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) F - V - F - F.
b) V - F - V - F.
c) V - V - F - F.
d) V - V - F - V.

Os Algoritmos Genéticos são modelos computacionais de pesquisa probabilística que imitam a evolução natural das espécies, combinando os conceitos de adaptação seletiva e sobrevivência dos mais capazes. São considerados uma poderosa técnica de otimização estocástica e, provavelmente, a mais importante técnica de computação evolucionária.
Com relação à temática exposta, analise as afirmativas a seguir:
I- Algoritmos genéticos são a técnica mais popular na área da computação evolutiva.
II - O tema central da pesquisa em algoritmos genéticos foi a robustez e o equilíbrio entre eficiência e eficácia.
III- Em um algoritmo genético, uma população de possíveis soluções para um problema de otimização é evoluída para melhores soluções.
IV- Os sistemas robustos precisam de mais ajustes custosos.
a) As afirmativas II e IV estão corretas.
b) As afirmativas I e IV estão corretas.
c) As afirmativas I, II e III estão corretas.
d) As afirmativas III e IV estão corretas.

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- 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 IV e V estão corretas.
b) As sentenças I e IV estão corretas.
c) As sentenças II e III estão corretas.
d) As sentenças II, III e V estão corretas.

Os sistemas computacionais chamados de tradicionais atuam sobre um problema por meio da execução de um algoritmo construído com base em um processo estável. Neste tipo de sistema, as relações entre as informações sempre ocorrem em função de dois valores: verdadeiro e falso. Os sistemas de lógica difusa, por sua vez, representam as relações de acordo com grandezas definidas pelo implementador do mesmo, o que os torna ideais para situações onde exista incerteza.
Sobre os Sistemas Especialistas de Lógica Difusa, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) As variáveis linguísticas servem para definir um conjunto de valores que caracterizam determinado conceito.
( ) As variáveis linguísticas são transformadas em valores numéricos pelo motor de inferência em um processo conhecido como fuzzyficação.
( ) A principal vantagem da representação utilizada pela lógica fuzzy é o fato de esta ser mais fiel ao conhecimento humano.
( ) Devido à imprecisão das informações e à utilização de funções de pertinência, a lógica fuzzy acaba por deixar os sistemas menos robustos.
a) V - F - V - V.
b) F - V - F - V.
c) V - V - F - V.
d) V - F - V - F.

Uma vez que o computador e os dispositivos móveis estão cada vez mais presentes em nosso dia a dia, a inteligência artificial vem sendo utilizada para as mais variadas finalidades. Por exemplo, em recomendações dos filmes da Netflix, em redes sociais, como Facebook, Linkedin e afins. Apesar deste crescimento, algumas características devem estar presentes no problema a ser resolvido para que efetivamente se obtenha algum benefício com a utilização das técnicas de Inteligência Artificial.
Acerca das atividades fins que estão sendo beneficiadas com o uso da inteligência artificial, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) Pesquisa: motores de busca na internet fazem uso de técnicas diversas de inteligência artificial para aumentarem sua eficiência e grau de acerto.
( ) Diagnóstico médico: sistemas especialistas diagnosticam doenças com base em regras.
( ) Jogos: Deep Blue, determinação do comportamento de avatares por meio da inteligência artificial.
( ) Controle autônomo: veículos que se dirigem sem interferência humana.
a) V - V - V - V.
b) V - F - V - V.
c) F - V - V - V.
d) V - V - F - F.

É comum ao se treinar uma rede neural artificial e não conseguir resultados satisfatórios, identificar que o projeto dessa rede não foi realizado corretamente. Nestes casos, o procedimento padrão a ser adotado é o de avaliação do número de camadas, do tipo de conexão e do fluxo da informação entre os neurônios.
No que se refere a projetos e características das redes neurais artificiais, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) A definição da arquitetura adotada na rede neural artificial depende principalmente do tipo de problema a ser resolvido.
( ) Quando uma rede neural artificial não apresenta resultados satisfatórios, a camada oculta é normalmente mantida intacta e todo o resto é reprojetado.
( ) O número de neurônios existentes da camada de saída depende do número de classes a serem representadas como conclusão do processamento da rede.
( ) Uma rede Perceptron pode representar seus valores de forma decimal, hexadecimal ou binária.
( ) Por processarem informação de forma análoga a do cérebro humano, as redes neurais artificiais são adequadas a aplicações de reconhecimento de padrões.
a) F - F - V - F - F.
b) V - V - F - F - F.
c) V - F - V - F - V.
d) F - V - F - V - F.

Considere uma máquina ou organismo vivo que receba sequências de entradas de informações.
Com relação à operação chamada de limiarização, assinale a alternativa CORRETA:
a) Determina se os pixels da imagem terão valor positivo ou negativo.
b) É utilizada para segmentar imagens em regiões significativas.
c) Também é conhecida como árvore.
d) A técnica consiste na definição de um valor final.

Uma árvore de decisão é uma ferramenta de suporte à tomada de decisão que consiste numa representação gráfica das alternativas disponíveis geradas a partir de uma decisão inicial. Ela tem como vantagem a possibilidade de transformação/decomposição de um problema complexo em diversos sub-problemas mais simples. Portanto, pode-se dizer que uma árvore de decisão é formada por um conjunto de nós de decisão, perguntas, que permitem a classificação de cada caso.
Sobre a forma de resolução usada em uma árvore de decisão, assinale a alternativa CORRETA:
a) Forma cíclica.
b) Forma indutiva.
c) Forma direta.
d) Forma recursiva.

Existem, basicamente, três maneiras de representar e tratar a incerteza em sistemas especialistas: fator de confiança (menos utilizado), redes bayesianas e lógica difusa. As redes bayesianas foram criadas por um reverendo presbiteriano chamado Thomas Bayes, que viveu na Inglaterra no início do século XVIII. Thomas Bayes idealizou o processo de raciocínio que hoje é visto como uma nova forma de ver o mundo. Em suma, a teoria de Thomas Bayes afirma que eventos passados alteram a probabilidade de ocorrência de eventos correlacionados no futuro.
Acerca da utilização das redes bayesianas nos SE, assinale a alternativa CORRETA:
a) As redes bayesianas são utilizadas atualmente para lidar com situações em que existem dados descritivos, que servem como alicerce para os sistemas especialistas probabilísticos.
b) As redes bayesianas atuam sempre com base nos cálculos futuros.
c) As redes bayesianas são usadas nos dias atuais para lidar com situações em que existem dados estatísticos para os eventos, servindo como base para os sistemas especialistas probabilísticos.
d) As redes bayesianas são calculadas por meio da média classificatória de ocorrência de eventos passados.

Uma das definições mais aceitas para a Inteligência Artificial diz que esta é a ciência que trata do estudo de tecnologias que permitem fazer com que o computador se comporte como um ser humano, quando este realiza alguma atividade que necessite de comportamento inteligente. Dessa forma, exibem características do comportamento humano, como compreensão da linguagem, aprendizado, raciocínio, resolução de problemas, entre outros.
Assinale a alternativa CORRETA que apresenta o histórico da Inteligência Artificial:
a) As grandes corporações da internet deram um novo fôlego à Inteligência Artificial, à medida que volumes de dados cada vez maiores precisaram ser analisados.
b) O conceito de agentes inteligentes determina que se escolha uma técnica particular de Inteligência Artificial e todos os problemas sejam resolvidos por meio desta técnica.
c) O conceito mais trabalhado pelos pesquisadores da área de Inteligência Artificial desde o seu surgimento foi o de agentes inteligentes.
d) Nos últimos anos, a Inteligência Artificial procurou soluções completamente novas, ao invés de se utilizar das teorias existentes como base para evoluções.