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Inteligência Artificial

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Agentes lógicos são softwares que utilizam o raciocínio lógico para tomar decisões e executar ações em um ambiente. Tais agentes fazem uso de representações simbólicas para codificar conhecimento e inferir conclusões a partir dele.
Com base nessa informação, assinale a alternativa que representa os componentes que os agentes lógicos possuem.
I – Sensores, atuadores, uma base de conhecimento e um mecanismo de inferência.
II – Sensores, um modelo de ambiente, uma base de conhecimento e um mecanismo de interferência.
III – Sensores, atuadores, um modelo de ambiente, uma base de conhecimento e um mecanismo de inferência.
IV – Resistores, atuadores, um modelo de ambiente, uma base de dados e um mecanismo de inferência.
Nenhuma está correta.
Todas estão corretas.
III e IV estão incorretas.
I e III estão corretas.
II e IV estão corretas.
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Praticando Para Aprender

há 8 meses

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há 8 meses

QUESTIONÁRIO UNIDADE 2 - Inteligência Artificial
7 pág.

QUESTIONÁRIO UNIDADE 2 - Inteligência Artificial

UNIP

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há 8 meses

Vamos analisar cada uma das alternativas: I – Sensores, atuadores, uma base de conhecimento e um mecanismo de inferência. Correto. Essa é uma descrição típica dos componentes de um agente lógico. II – Sensores, um modelo de ambiente, uma base de conhecimento e um mecanismo de interferência. Parcialmente correto, mas "mecanismo de interferência" parece ser um erro de digitação, o correto seria "mecanismo de inferência". Portanto, essa alternativa não está totalmente correta. III – Sensores, atuadores, um modelo de ambiente, uma base de conhecimento e um mecanismo de inferência. Correto. Essa alternativa descreve bem os componentes de um agente lógico. IV – Resistores, atuadores, um modelo de ambiente, uma base de dados e um mecanismo de inferência. Incorreto. "Resistores" não são componentes de agentes lógicos, e "base de dados" não é o termo mais apropriado, o correto seria "base de conhecimento". Agora, vamos às opções finais: - Nenhuma está correta. Incorreto, pois I e III estão corretas. - Todas estão corretas. Incorreto, pois IV está incorreta. - III e IV estão incorretas. Incorreto, pois III está correta. - I e III estão corretas. Correto, pois ambas as alternativas I e III estão corretas. - II e IV estão corretas. Incorreto, pois IV está incorreta. Portanto, a alternativa correta é: I e III estão corretas.

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Selecione a alternativa que complete corretamente a seguinte frase: A ___________ é usada para treinar sistemas de IA a partir de _________ e permitir que eles tomem decisões com base em ___________ observados(as) nos dados.
Aprendizagem de máquina; dados; padrões.
Linguagem natural; inteligência artificial; informações.
Inteligência artificial; programas; textos.
Aprendizagem de máquina; informações; números.
Inteligência artificial; números; textos.

Qual é a principal vantagem da lógica de primeira ordem em relação à lógica proposicional?
Permite representar afirmacoes sobre quantificadores e variáveis.
É mais fácil de manipular para os agentes de inteligência artificial.
Não requer conhecimento prévio sobre o mundo para inferir conclusões.
É mais eficiente computacionalmente do que a lógica proposicional.
Não pode ser usada em tarefas de raciocínio dedutivo.

A inferência em lógica de primeira ordem é o procedimento pelo qual se deduzem conclusões a partir de um conjunto de premissas na forma de cláusulas. Esse processo é realizado pela aplicação de regras de inferência.
Em quais aplicativos de IA a inferência em LPO pode ser incorporada por meio de mecanismos de inferência?
Sistemas especialistas, agentes inteligentes, sistemas de recomendação e outros aplicativos de IA que envolvem raciocínio sobre informações complexas.
Sistemas especialistas, agentes inteligentes e sistemas de recomendação.
Sistemas de busca, agentes inteligentes e redes neurais.
Sistemas de recomendação, sistemas de busca e redes neurais.
Sistemas especializados, agentes inteligentes, sistemas de recomendação e outros aplicativos de IA que envolvem raciocínio sobre informações complexas.

Qual o objetivo da inferência em lógica de primeira ordem na inteligência artificial?
Automatizar o processo de raciocínio e tomada de decisão em sistemas de conhecimento baseados em LPO.
Identificar termos comuns em duas cláusulas.
Substituir uma variável por um termo mais específico.
Gerar recomendações personalizadas.
Derivar respostas para perguntas complexas.

A inferência proposicional e a inferência de primeira ordem têm vantagens e desvantagens e isso depende do domínio de aplicação.
Assinale o tipo de inferência que é mais adequado para problemas complexos e mal definidos.
Inferência de primeira ordem.
Inferência proposicional.
Ambos são igualmente adequados.
Nenhum é adequado.
Depende do tipo de problema.

A aquisição de conhecimento engloba o processo de coleta, representação e organização de informações para serem utilizadas por sistemas de inteligência artificial.
Quais dos métodos a seguir são utilizados para adquirir conhecimento a partir de inferências baseadas em regras lógicas e adquirir conhecimento a partir de dados utilizando algoritmos de aprendizado de máquina?
Aprendizado automático e inferência lógica.
Aprendizado automático e adquirir conhecimento de fontes humanas.
Raspagem de dados e aprendizado por demonstração.
Aprendizado por demonstração e inferência lógica.
Adquirir conhecimento de fontes humanas.

Os sistemas especialistas se concentram em resolver problemas específicos em um domínio específico. Esses sistemas possuem um grande conhecimento especializado em um determinado assunto.
Selecione a alternativa que apresenta a principal característica dos sistemas especialistas.
Possuir conhecimento especializado e ter a capacidade de realizar inferências por conjuntos de regras de produção, que descrevem como o conhecimento está relacionado.
Resolvem problemas gerais em vários domínios.
Utilizam redes neurais para inferir novas informações.
São compostos apenas por um motor de inferência.
Não possuem interface de usuário.

Os sistemas convencionais utilizam algoritmos e técnicas tradicionais, tais como redes neurais, algoritmos genéticos e aprendizado de máquina, entre outros.
Qual é a técnica utilizada em sistemas convencionais para resolver problemas de otimização?
Algoritmos genéticos.
Redes neurais.
Aprendizado de máquina.
Processamento de linguagem natural.
Reconhecimento de fala.

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