Prática INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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Questão 1/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Assinale as afirmações abaixo com “V” para verdadeiro ou “F” para falso e depois marque a alternativa correta:
( V ) Sistema Especialista consiste numa técnica da IA desenvolvida para resolver problemas em um determinado domínio, cujo conhecimento utilizado é obtido de pessoas que são especialistas naquele domínio
( F ) DENDRAL foi um sistema desenvolvido em 1965 contendo redes neurais artificiais para resolver problemas relacionados à química orgânica.(1969 CONHECIMENTO ESTENSIVO EM REDES NEURAIS 
( V ) MYCIN foi um sistema especialista desenvolvido para resolver o problema do diagnóstico e tratamento de doenças infecciosas do sangue através de um conjunto de 450 regras.
( F ) A fase da implementação do Sistema Especialista é considerada a parte mais sensível no desenvolvimento de um SE, muitas vezes o gargalo do processo.
( V ) Nas regras determinísticas, quando a premissa for verdadeira, sempre acontecerá a ação da conclusão da regra.
	A	V-F-V-F-V
Questão 2/10 - Inteligência Artificial Aplicada
A aplicação de uma RNA a um problema qualquer com uma grande quantidade de sinais de entrada exige que seja feita a normalização para padronizar o cálculo internamente à RNA. Considerando a normalização de um sinal de entrada para um neurônio relativo à que tenha o valor mínimo de 100 (zero), o sinal máximo de 10000 e um valor qualquer de entrada de 3450, o valor normalizado para esta entrada específica (com duas casas decimais) será de:
Nota: 10.0
	A	0,56
	B	0,38
	C	0,34
Utiliza-se a fórmula para o cálculo da normalização de uma entrada de RNA:
Questão 3/10 - Inteligência Artificial Aplicada
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
é um algoritmo iterativo para minimizar o erro quadratico médio entre o valor simulado e o valor esperado 
O algoritmo envolve o processo chamado de descida de gradiente. Este processo busca calcular o gradiente local do erro (a direção para onde tende a crescer o valor do erro médio calculado), utilizando-o para corrigir os pesos sinápticos na direção contrária a este gradiente, em busca do erro mínimo local. O cálculo do campo local induzido é somente uma parte do algoritmo de retropropagação, sendo a propagação do sinal dos neurônios para a próxima camada à frente. O sinal funcional é o sinal apresentado à camada de entrada referente aos atributos do vetor de amostras, que propaga-se para a frente na rede, nó por nó, ativando os neurônios até a camada de saída.
	E	Algoritmo de biopropagação induzida.
Questão 4/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Assinale as afirmações sobre Algoritmos Genéticos (AG)algorismos genericos a seguir com “V” para verdadeiro ou “F” para falso e depois marque a alternativa correta:
( V ) Um AG é considerado um algoritmo de busca em feixe estocástica, onde os estados sucessores são criados a partir da combinação de dois (ou mais) estados “pais”.
( F ) AG usa estruturas de neurônios para executar a sua busca por um estado ótimo. AG não usa estruturas de neuronios como as RNA 
( F ) Um AG contém regras com premissas e consequentes para executar o seu algoritmo.
( V ) Os AG perfazem uma busca cega, sendo a única exigência o conhecimento da função objetivo de cada indivíduo.
( V ) Um AG procura uma solução dentro de um espaço para um problema de otimização.
Nota: 0.0Você não pontuou essa ques
	C	V-F-F-V-V
Um AG é considerado um algoritmo de busca em feixe estocástica, onde os estados sucessores são criados a partir da combinação de dois (ou mais) estados “pais”. AG não usa estruturas de neurônios como as RNA para executar a sua busca por um estado ótimo. Também, um AG contém regras com premissas e consequentes para executar o seu algoritmo. Os AG perfazem uma busca cega, sendo a única exigência o conhecimento da função objetivo de cada indivíduo, procurando uma solução dentro de um espaço para um problema de otimização.
Questão 5/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Na execução de um AG, considere os seguintes cromossomos: 
Cromossomo 1: 110001001
Cromossomo 2: 101111101
 Considerando o ponto de corte após o gene de número 5, como seriam os descendentes destes cromossomos em caso de crossover?
	A	110111101 e 101001001
	B	110001101 e 101111001
O processo de crossover faz a operação ilustrada a seguir, invertendo a segunda parte do cromossomo após o gene de número “5”:
file_0.wmf
	Questão 6/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Considere o problema do puzzle de 8 peças, com os estados descritos abaixo:
file_1.wmf
Se utilizarmos a função heurística da distância de Manhattan considerando o estado atual em relação ao estado final, temos que a distância será de:
Nota: 10.0
	C	16
Você assinalou essa alternativa (C)
A peça “1” levará 3 movimentos até a posição final; a peça “2” levará 1 movimento; a peça “3” levará 2 movimentos; a peça “4” levará 2 movimentos; a peça “5” levará 2 movimentos; a peça “6” levará 2 movimentos; a peça “7” levará 3 movimentos; a peça “8” levará 1 movimento. Então, h(n) = 3+1+2+2+2+2+3+1=16.Questão 7/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Relacione as afirmações com as estratégias de busca a seguir e depois marque a alternativa com a sequência correta:
I. Busca em amplitude 
II. Busca de custo uniforme
III. Busca em profundidade
IV. Busca em profundidade limitada
V. Busca em aprofundamento iterativo
( IV ) Caso se tenha algum conhecimento sobre o problema, pode-se restringir a busca a um nível limite de expansão dos nós.
( V ) Combina os benefícios da busca em profundidade e da busca em extensão.
( I ) O nó raiz é expandido, depois os nós sucessores do nó raiz, depois os sucessores dos sucessores e assim por diante.
( II ) Variante da busca em amplitude por considerar a expansão do nó que possui o custo mais baixo.
( III ) Pode ser implementada por um algoritmo de busca em árvore com uma estrutura de pilha
	C	IV-V-I-II-III
No caso da busca em profundidade limitada, caso se tenha algum conhecimento sobre o problema, pode-se restringir a busca a um nível limite de expansão dos nós. O aprofundamento iterativo combina os benefícios da busca em profundidade e da busca em extensão. Na busca em amplitude, o nó raiz é expandido, depois os nós sucessores do nó raiz, depois os sucessores dos sucessores e assim por diante. A busca de custo uniforme é uma variante da busca em amplitude por considerar a expansão do nó que possui o custo mais baixo. A busca em profundidade pode ser implementada por um algoritmo de busca em árvore com uma estrutura de pilha.
Questão 8/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Assinale as afirmações a seguir com “V” para verdadeiro ou “F” para falso e depois marque a alternativa correta:
( V ) A separabilidade linear de um perceptron simples permite constatar se o mesmo conseguirá dividir corretamente o espaço de classificação com uma reta
( F ) O método de aprendizagem por correção de erros aumenta a força dos pesos positivamente correlacionados ou diminui daqueles negativamente correlacionados .No método de aprendizagem por correção de erros a informação do erro é utilizada para modificar os pesos sinápticos. 
( V ) A função sigmoide é um tipo de função de transferência para RNA. E COMUNMENTE USADO NAS REDES NEURAIS COM PROPAGAÇÃO POSITIDA FEED FORWARD QUE PRECISAM TER COMO SAIDA APENAS NUMEROS POSITIVOS EM REDES NEURAIS MULTICAMADAS E OUTRAS REDES COM SINAIS CONTINUOS 
( V ) A taxa de aprendizagem permite que uma pequena parcela do erro de classificação seja propagada de volta no perceptron.( V ) O problema do XOR só consegue ser classificado corretamente pelo algoritmo perceptron se criarmos uma camada oculta.
Nota: 10.0
	A	V-F-V-V-V
Você assinalou essa alternativa (A)
A separabilidade linear de um perceptron simples permite constatar se o mesmo conseguirá dividir corretamente o espaço de classificação com uma reta. No método de aprendizagem por correção de erros a informação do erro é utilizada para modificar os pesos sinápticos. 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.
Questão 9/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Assinale com “V” ou “F” as alternativas a seguir e depois marque a alternativa correta:
( V ) Nem sempre o método da “força bruta” para calcular todas as rotas no problema de roteirização pode ser uma alternativa de abordagem.
( F ) Problemas do mundo real são aqueles problemas abstraídos do mundo real que tendem a ter uma descrição exata e concisa.
( V ) Uma solução ótima é aquela que apresenta o menor custo dentre todas as soluções possíveis.
( V ) Uma função sucessor pode gerar árvores de busca a partir do estado inicial de um certo problema.
( F ) Enquanto que o puzzle de 24 peças (5x5) pode ser resolvido com facilidade, o de 8 peças (3x3) ainda é bastante difícil de resolver de forma ótima.
Nota: 0.0Você não pontuou essa questão
	E	V-F-V-V-F
Nem sempre o método da “força bruta” para calcular todas as rotas no problema de roteirização pode ser uma alternativa de abordagem. Miniproblemas são aqueles problemas abstraídos do mundo real que tendem a ter uma descrição exata e concisa. Uma solução ótima é aquela que apresenta o menor custo dentre todas as soluções possíveis. Uma função sucessor pode gerar árvores de busca a partir do estado inicial de um problema. Enquanto que o puzzle de 8 peças (3x3) pode ser resolvido com facilidade, o de 24 peças (5x5) ainda é bastante difícil de resolver de forma ótima.
Questão 10/10 - Inteligência Artificial Aplicada
No caso de um AG utilizar como alfabeto a numeração hexadecimal com 10 genes, qual o cromossomo abaixo seria um exemplo de representação de um indivíduo:
	A	11AF09921B
pois é a única que possui genes na faixa de representação hexadecimal (0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F).
Questão 4/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Assinale com “V” ou “F” as alternativas a seguir e depois marque a alternativa correta
( V ) Nem sempre o método da “força bruta” para calcular todas as rotas no problema de roteirização pode ser uma alternativa de abordagem.
( F ) Problemas do mundo real são aqueles problemas abstraídos do mundo real que tendem a ter uma descrição exata e concisa.Miniproblemas são aqueles problemas abstraídos do mundo real que tendem a ter uma descrição exata e concisa
( V ) Uma solução ótima é aquela que apresenta o menor custo dentre todas as soluções possíveis.
( V ) Uma função sucessor pode gerar árvores de busca a partir do estado inicial de um certo problema.
( F ) Enquanto que o puzzle de 24 peças (5x5) pode ser resolvido com facilidade, o de 8 peças (3x3) ainda é bastante difícil de resolver de forma ótima.Enquanto que o puzzle de 8 peças (3x3) pode ser resolvido com facilidade, o de 24 peças (5x5) ainda é bastante difícil de resolver de forma ótima.
V-F-V-F-F
V-F-F-V-F
F-F-V-V-F
V-V-V-F-F
V-F-V-V-F
Questão 5/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Suponha o sistema abaixo em PROLOG para a descoberta de conhecimento sobre árvore genealógica. Existe a cláusula “progenitor” indicando que o indivíduo no primeiro argumento é progenitor do indivíduo no segundo argumento. Duas regras são criadas para inferir 
 “irmão” e “primo”, a partir de “progenitor”.progenitor(José,Luiz).
progenitor(José, Carlos).progenitor(Carlos, Maria).
progenitor(Luiz,Sandro). 
irmão(X,Y) :
progenitor(Z,X),
progenitor(Z,Y).
primo(X,Y) :
progenitor(Z,X),
progenitor(W,Y),
 irmão(Z,W).
Após a execução deste programa no PROLOG, assinale as consultas a seguir com “V” para verdadeira ou “F” para falsa:
( F ) irmão(Maria,Sandro).
( V ) primo(Maria, Sandro).
(V ) progenitor(José, Y), com Y = Luiz, Y = Carlos.
(F ) primo(Carlos, Luiz).
(F ) progenitor(Maria,Y).
 Nota: 10.0
V-V-V-F-F
F-V-V-F-F
 Consulta irmão(Maria,Sandro), não encontra um progenitor comum para instanciar na base. A consulta primo (Maria,Sandro)retorna verdadeira, pois as regras “irmão” e “primo” retornam verdadeiras, havendo fatos para “Maria” e “Sandro” com progenitores. Quando “progenitor(José, Y)” é executada, o PROLOG faz o backtracking encontrando para a variável Y os valores “Luiz” e “Carlos”. A consulta “primo(Carlos, Luiz)” retorna falsa, pois não consegue encontrar na base as cláusulas para os argumentos “Carlos” e “Luiz”. E por fim, “progenitor(Maria,Y)” não encontra cláusulas neste padrão dentro da base de conhecimento, retornando falso