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Inteligência Artificial

A disciplina de Inteligência Artificial (IA) estuda como criar sistemas capazes de realizar tarefas que, até então, eram exclusivas de seres humanos, como reconhecimento de fala, visão computacional, tomada de decisão e aprendizado de máquina. Durante as aulas, os alunos aprendem sobre algoritmos, redes neurais, lógica fuzzy, entre outras técnicas utilizadas na construção de sistemas inteligentes. A disciplina é importante para profissionais da área de tecnologia, que podem aplicar os conhecimentos em IA em diversas áreas, como saúde, finanças, transporte, entre outras, para otimizar processos e melhorar a qualidade de vida das pessoas.

Exam

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Prova de Grau B Inteligencia Artificial UNIFTEC

RESTRICTED

Exatas

Ciência da Computação

Graduate

Centro Universitário Uniftec

Rafael Vanoni

Outros

Other

Considere a seguinte árvore de um jogo de soma zero, no qual as utilidades mostradas nos nós-folha são para o primeiro jogador, que é o MAX. Se seg...

Considere a seguinte árvore de um jogo de soma zero, no qual as utilidades mostradas nos nós-folha são para o primeiro jogador, que é o MAX. Se segundo jogador é o MIN, indique quais ramos da árvore a aplicação do algoritmo Minimax com Poda Alfa-Beta podaria:
Escolha uma opção:
a. Apenas os ramos que levam a (5);
b. Apenas os ramos que levam a (5), (4) e (1);
c. Apenas os ramos que levam a (5), (4), (3) e (2);
d. Apenas os ramos que levam a (5), (4), (2) e (1);
e. Apenas os ramos que levam à (8), (6) e (4);

General Studies

Desafios para Aprender: Compartilhando desafios para auxiliar no aprendizado de diversas disciplinas do ensino superior, médio e pós-graduação. Vamos juntos superar esses desafios e aprimorar nossos conhecimentos!

Desafios para Aprender

Vimos no ebook que o ambiente de interação dos agentes pode ser classificado segundo 6 dimensões: 1. Completamente observável ou Parcialmente obser...

Vimos no ebook que o ambiente de interação dos agentes pode ser classificado segundo 6 dimensões: 1. Completamente observável ou Parcialmente observável; 2. Acessível ou Inacessível; 3. Determinístico ou Estocástico; 4. Episódico ou Sequencial; 5. Estático ou Dinâmico; 6. Discreto ou Contínuo; Segundo esta classificação, indique qual alternativa melhor define um ambiente para um sistema multiagentes para um Diagnóstico Médico:
Escolha uma opção:
a. Parcialmente observável, Inacessível, Determinístico, Episódico, Estático, Discreto;
b. Parcialmente observável, Inacessível, Estocástico, Sequencial, Dinâmico, Contínuo;
c. Parcialmente observável, Acessível, Determinístico, Sequencial, Estático, Discreto;
d. Completamente observável, Acessível, Determinístico, Episódico, Estático, Contínuo;
e. Completamente observável, Acessível, Determinístico, Sequencial, Dinâmico, Discreto;

A resolução de problemas através do paradigma evolutivo utiliza geralmente os algoritmos genéticos para endereçar problemas de otimização, principa...

A resolução de problemas através do paradigma evolutivo utiliza geralmente os algoritmos genéticos para endereçar problemas de otimização, principalmente. A performance destes algoritmos depende do comportamento de certos parâmetros. Um destes parâmetros procura prevenir a convergência prematura isto é, a saturação da população com cromossomos semelhantes. Quando este parâmetro apresenta taxas baixas a estagnação de um valor é evitada, mas altas taxas neste parâmetro torna a população muito aleatória, aumentando a possibilidade de que uma boa solução seja destruída.
Seleciona qual a alternativa define corretamente o parâmetro que está sendo considerado.
a. Taxa de cruzamento;
b. Tipo de Cruzamento;
c. Tamanho da população;
d. Direção do algoritmo;
e. Taxa de mutação;

No contexto de algoritmos genéticos, considerando as soluções de codificação binária abaixo, é correto afirmar que:
Cromossomo 1 → 10011 Cromossomo...

No contexto de algoritmos genéticos, considerando as soluções de codificação binária abaixo, é correto afirmar que:
Cromossomo 1 → 10011 Cromossomo 2 → 00111 Cromossomo 3 → 10111 Cromossomo 4 → 00011 Escolha uma opção:
a. O cromossomo 3 foi obtido a partir do cromossomo 1 e o cromossomo 4 foi obtido a partir do cromossomo 2, utilizando um operador de mutação do tipo Swap nas posições 4 e 5 do cromossomo;
b. Os cromossomos 3 e 4 foram gerados a partir dos cromossomos 1 e 2, utilizando um operador de cruzamento (crossover) de 1 ponto entre as posições 2 e 3 do cromossomo;
c. Os cromossomos 3 e 4 foram gerados a partir dos cromossomos 1 e 2, utilizando um operador de cruzamento (crossover) de 5 pontos;
d. O cromossomo 3 foi obtido a partir do cromossomo 1 e o cromossomo 4 foi obtido a partir do cromossomo 2, utilizando um operador de mutação do tipo Swap nas posições 1 e 2 do cromossomo;
e. Os cromossomos 3 e 4 foram gerados fazendo uma operação de simples cópia dos cromossomos 1 e 2;

Em relação as estratégias de busca para resolução de problemas, relacione a Coluna 1 à Coluna 2.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, d...

Em relação as estratégias de busca para resolução de problemas, relacione a Coluna 1 à Coluna 2.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
(___) O algoritmo constrói a árvore a partir do nó raiz, expandindo sempre o filho mais à esquerda até a profundidade máxima e retornando aos níveis anteriores. O algoritmo é completo, não é ótimo e explora a árvore em tempo O(bm);
(___) O algoritmo decompõe a árvore em níveis, expandindo todos os sucessores do nó raiz e depois os sucessores desses nós, e assim por diante. O algoritmo é completo, ótimo e explora o espaço de busca em tempo O(bd);
(___) O algoritmo gera soluções através de uma combinação de heurísticas considerando o custo para alcançar o próximo estado e o custo para ir do estado atual até o estado objetivo. O algoritmo é completo, é ótimo quando a heurística é admissível e explora a árvore em tempo O(bd);
(___) O algoritmo constrói por etapas uma solução ótima. Em cada passo, após selecionar um elemento da entrada (ou seja, o estado mais próximo do objetivo, caracterizando uma escolha de melhor local), decide se ele é viável (caso em que virá a fazer parte da solução) ou não. O algoritmo não é completo e nem ótimo e o custo de tempo é O(bd);
a. 4 – 2 – 3 – 1;
b. 1 – 3 – 2 – 4;
c. 2 – 1 – 4 – 3;
d. 2 – 3 – 1 – 4;
e. 2 – 1 – 3 – 4;

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