Inteligência Artificial: Exercícios e Questões para Estudo, Provas de Inteligência Artificial

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Prof. Cristiano Roberto Franco

GABARITO DAS

AUTOATIVIDADES

UNIDADE 1

TÓPICO 1

1 Considerando um agente que simulasse o comportamento de um jogador de dominó, avalie as seguintes afirmativas :

I– Este agente está em um ambiente completamente observável. II– Este agente está em um ambiente estocástico. III– Este agente está em um ambiente cooperativo. IV– Este agente está em um ambiente estático.

São verdadeiras as afirmativas:

a) ( ) I, II e III. b) ( ) I e III. c) ( ) I, II e IV. d) ( x ) I e IV.

2 Com relação aos conceitos de inteligência artificial relacionados a agente e ambiente, avalie as afirmações a seguir :

I– Um agente é um elemento que percebe um ambiente através de seus sensores e atua neste ambiente com seus atuadores, após tomar uma decisão. II– O ambiente é basicamente o problema a ser resolvido pelo agente. III– Como exemplo de ambiente determinístico, discreto e competitivo podemos citar um jogo de tênis. IV– Um ambiente pode ser cooperativo e competitivo ao mesmo tempo, dependendo do ponto de vista.

Agora assinale a alternativa que somente contém afirmações verdadeiras:

a) ( ) I, II, III e IV. b) ( ) II, III e IV. c) ( x ) I, II e IV. d) ( ) I e IV.

3 Nos últimos anos, a inteligência artificial tem buscado evoluir sobre as teorias existentes ao invés de buscar soluções completamente novas. Em parte, isso se deve ao fato de hoje possuirmos poder

TÓPICO 2

1 Considerando um problema cujo espaço de busca de soluções é composto por uma árvore que possui um número muito grande de níveis e baixo grau de ramificação, assinale a alternativa CORRETA :

a) ( ) Para que a busca seja eficiente, deve ser aplicado um algoritmo de busca cega. b) ( ) Neste caso específico, uma busca em profundidade seria mais eficiente que uma busca em largura. c) ( x ) Neste caso específico, uma busca em largura seria mais eficiente que uma busca em profundidade. d) ( ) Neste caso poder-se-ia optar por qualquer estratégia de busca, pois o desempenho na busca da resposta seria idêntico.

submarino pode nadar”. Essa abordagem refere-se à classificação dos sistemas de inteligência artificial que considera o raciocínio, conhecida como “Sistemas que pensam racionalmente”. Com relação ao exposto acima, avalie as afirmações abaixo, colocando V para as afirmações VERDADEIRAS e F para as afirmações FALSAS :

( ) A abordagem racionalista para classificação dos sistemas de inteligência artificial envolve hipóteses e confirmação através de experimentos empíricos. ( ) Problemas que não são passíveis de resolução através de algoritmos tradicionais são bons candidatos à aplicação de técnicas de inteligência artificial. ( ) A abordagem racionalista para classificação dos sistemas de inteligência artificial envolve engenharia e matemática para confirmação. ( ) A inteligência artificial é especialmente destinada para resolver problemas fortemente estruturados, ou seja, onde a informação sobre o problema está completamente definida. ( ) A abordagem centrada nos seres humanos para classificação dos sistemas de inteligência artificial envolve hipóteses e confirmação através de experimentos empíricos.

Agora assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:

a) ( x ) F, V, V, F, V. b) ( ) V, F, V, F, V. c) ( ) F, F, V, V, F. d) ( ) V, V, V, F, F.

2 Com relação à utilização de técnicas de busca na resolução de problemas de inteligência artificial, assinale a alternativa CORRETA :

a) ( ) Uma heurística é uma técnica de busca onde todos os nós da árvore de solução são buscados sem critério de seleção até que uma solução seja encontrada.

b) ( ) Na busca cega, inicialmente são verificados todos os descendentes de determinado nó, para então proceder à busca nos outros ramos das árvores.

c) ( ) Na busca em profundidade, inicialmente são buscados todos os nós de determinado nível para só então se passar ao nível seguinte.

d) ( x ) As estratégias de IA que usam busca em uma árvore de possibilidades para encontrar a solução de um problema são baseadas nos procedimentos normalmente adotados pela inteligência humana para a resolução de problemas.

3 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. Em relação à representação do conhecimento nos sistemas de Inteligência artificial, avalie as afirmações a seguir :

I– As redes semânticas baseiam-se na existência de regras. II– Os roteiros representam conhecimento através 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.

Agora assinale a alternativa que somente contém afirmações verdadeiras:

a) ( ) I, II, III e V. b) ( ) I e V. c) ( ) II, III e IV. d) ( x ) IV e V.

IV– Uma das maneiras de implementar o tratamento da incerteza nos SE é através do fator de confiança.

Agora assinale a alternativa que somente contém afirmações corretas:

a) ( ) I, II, III e IV. b) ( ) I, III e IV. c) ( ) I, II e III. d) ( x ) II e IV. 2 Avalie as afirmações sobre os SE :

I– Os Sistemas Especialistas (SE) aplicam regras e conhecimento extraídos de especialistas humanos para resolver problemas da maneira mais semelhante possível destes especialistas, fazendo parte de uma subárea da IA chamada de SBC. II– Um SE é composto por três elementos principais: base de conhecimento, motor de inferência e interface gráfica. III– O raciocínio progressivo serve para determinar os sintomas de uma doença, a partir de um diagnóstico previamente obtido. IV– O engenheiro do conhecimento é responsável por traduzir o conhecimento do especialista para o formato de regras e fatos.

Agora assinale a alternativa que somente possui afirmações VERDADEIRAS:

a) ( ) I, II e III. b) ( x ) I e IV. c) ( ) I, II, IV. d) ( ) I e II.

3 Os Sistemas Especialistas (SE) caracterizam-se, entre outras coisas, pela natureza heurística com que processam o conhecimento e suas regras, o que garante uma maior confiabilidade à conclusão obtida. Com relação à natureza heurística dos SE, avalie as afirmações a seguir :

I– Em um SE é possível avaliar os passos intermediários para se chegar a uma conclusão. II– O raciocínio heurístico é especialmente útil quando o SE auxilia um especialista humano nos campos de engenharia e medicina. III– A manutenção de um SE tem uma complexidade comparável à de um sistema tradicional, pois ocorre através da adição ou remoção de conhecimento da base. IV– Todo o conhecimento de um SE é extraído diretamente de um especialista humano.

Agora assinale a alternativa que somente possui afirmações CORRETAS:

a) ( ) I, II e IV. b) ( ) I, III e IV. c) ( x ) I e II. d) ( ) III e IV.

4 Os sistemas especialistas (SE) caracterizam-se por possuírem uma arquitetura modular, que facilita a manutenção e alteração do conhecimento neles armazenado. Com relação à arquitetura modular dos SE, avalie as afirmações a seguir :

I– A base de conhecimento é onde são armazenadas as situações a serem processadas para cada problema, sendo considerada altamente volátil. II– O mecanismo de inferência é a parte que combina os fatos e as regras, chegando a conclusões parciais e finais e gerando novos fatos. III– A memória de trabalho é onde são armazenadas as situações a serem processadas para cada problema, sendo considerada altamente volátil. IV– O conhecimento extraído do especialista é armazenado na base de fatos.

Agora assinale a alternativa que somente possui afirmações CORRETAS:

a) ( ) I, II e IV. b) ( ) I, III e IV. c) ( x ) II e III. d) ( ) III e IV.

5 O fator de confiança é uma maneira através da qual os sistemas especialistas (SE) fazem tratamento de incerteza, ou seja, quando não se tem certeza absoluta sobre determinada informação ou regra, aplica-se um grau de confiança na mesma, que influirá na conclusão final. Acerca da utilização do fator de confiança nos SE, assinale a alternativa CORRETA :

a) ( ) O cálculo do fator de confiança para determinada conclusão em um SE depende unicamente do valor atribuído para os fatos.

b) ( ) O fator de confiança em uma conclusão é obtido através da soma do fator de confiança dos fatos com o fator de confiança das regras.

c) ( ) O cálculo do fator de confiança para determinada conclusão em um SE depende unicamente do valor atribuído para as regras.

a) ( ) I, II e III. b) ( ) I e IV. c) ( ) I, II, IV. d) ( x ) II e III.

3 Avalie as afirmações a seguir sobre os sistemas especialistas probabilísticos, colocando a letra V para afirmações VERDADEIRAS e a letra F para as FALSAS :

a) ( ) As redes bayesianas são usadas principalmente para lidar com situações onde não existem informações prévias sobre os eventos. b) ( ) A probabilidade a posteriori é aquela probabilidade de ocorrência de determinado evento antes que ele aconteça. c) ( ) Entre as principais aplicações das redes bayesianas podemos citar: análise de risco de crédito e classificação de imagens. d) ( ) Uma rede causal é um grafo orientado onde percebe-se a relação entre eventos atuais e eventos futuros.

Agora assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:

a) ( ) F, V, V, V. b) ( x ) F, F, V, V. c) ( ) F, V, F, V. d) ( ) F, V, V, F.

4 Um conjunto difuso é um conjunto que se diferencia de um conjunto tradicional por existir uma suavização nos estados pertencer ou não pertencer a determinada condição. Por exemplo, em um conjunto tradicional, uma pessoa seria caracterizada como criança ou adulto, enquanto em um conjunto difuso, uma pessoa poderia ser ainda caracterizada como adolescente, um estado intermediário entre os dois anteriores. Com relação aos conjuntos difusos, avalie as afirmações a seguir :

I– As variáveis linguísticas são utilizadas frequentemente para determinar intervalos de valores dentro de um conjunto difuso. II– A fuzzyficação é a etapa onde valores numéricos são convertidos para valores linguísticos. III– Os conjuntos difusos são a base para o funcionamento dos sistemas especialistas de lógica difusa. IV– Ao representarmos um conjunto difuso em um gráfico, o grau de aderência de um ponto ao conjunto é determinado pela proximidade com

o valor 0 do eixo y, ou seja, quanto mais próximo do 0, mais aderente ao conjunto.

Agora assinale a alternativa que somente possui afirmações CORRETAS:

a) ( x ) I, II e III. b) ( ) I, III e IV. c) ( ) II e III. d) ( ) III e IV.

5 A lógica difusa faz uso de funções de pertinência e variáveis linguísticas para modelar problemas de uma forma mais similar à do mundo real, em um processo conhecido como tratamento de incerteza. Referente aos sistemas especialistas de lógica difusa, avalie as afirmações abaixo :

I– Na etapa conhecida como fuzzyficação, as variáveis linguísticas são associadas às funções de pertinência. II– Na etapa conhecida como fuzzyficação, os valores numéricos são transformados em valores linguísticos. III– Centroide é um dos algoritmos conhecidos para converter valores numéricos em valores linguísticos. IV– Na inferência fuzzy, as regras e fatos são avaliados de forma paralela, buscando novos fatos e/ou conclusões. V– Na defuzzyficação, as variáveis linguísticas são convertidas para valores numéricos e geralmente exibidas como conclusão.

Agora assinale a alternativa que somente possui afirmações CORRETAS:

a) ( ) I, II, III e IV. b) ( x ) I, II, IV e V. c) ( ) I, II e IV. d) ( ) I, II e III.

TÓPICO 2

1 Analise as seguintes afirmações a respeito da evolução dos seres vivos através da seleção natural :

I– A evolução natural ainda é uma teoria não comprovada.

II– A cada nova geração produzida o nível de adaptação é medido, no sentido de verificar se houve otimização. III– O critério para encerramento dos cruzamentos e das mutações é o número máximo de gerações permitidas para o algoritmo genético. IV– A população inicial é geralmente escolhida para o cruzamento após um processo complexo de escolha com base em seu genótipo.

Agora assinale a alternativa que contém somente afirmações CORRETAS:

a) ( ) I, II, III e IV. b) ( ) I, II e IV. c) ( ) III e IV. d) ( x ) I e II.

UNIDADE 3

TÓPICO 1

1 No que se refere ao aprendizado de máquina, assinale a alternativa CORRETA :

a) ( ) No aprendizado supervisionado, os dados são processados através de iterações em que se procuram padrões ocultos de semelhança. b) ( ) No aprendizado não supervisionado, os dados são agrupados em clusters , de acordo com suas diferenças. c) ( ) A utilização de dados de treinamento é característica de sistemas que utilizam aprendizado de máquina não supervisionado. d) ( x ) A utilização de dados de treinamento é característica de sistemas que utilizam aprendizado de máquina supervisionado.

2 Avalie as afirmações a seguir, colocando V para as afirmações verdadeiras e F para as falsas.

( ) As árvores de decisão auxiliam os métodos de aprendizado de máquina não supervisionado. ( ) O algoritmo k-média se baseia na definição de centros e atualização da posição dos dados em relação a estes centros. ( ) Um outlier pode ser definido como uma informação que se diferencia das demais do grupo e, portanto, não tem influência no comportamento geral dele.

( ) Um dos objetivos do aprendizado supervisionado é permitir a classificação de informações que não fizeram parte do aprendizado de acordo com as classes de saída definidas nessa etapa.

Agora assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:

a) ( ) V, F, F, V. b) ( ) V, F, V, V. c) ( ) F, F, F, V. d) ( x ) F, V, V, V.

TÓPICO 2

1 Com relação às redes neurais artificiais, avalie as afirmações a seguir :

I– A camada de entrada realiza o primeiro processamento das informações. II– Os pesos servem para fazer uma média aritmética dos valores das entradas. III– A função de ativação é a função que determina o valor que o neurônio artificial envia em sua saída. IV– Uma rede Perceptron pode representar seus valores somente no formato binário.

Agora assinale a alternativa que somente possui afirmações CORRETAS:

a) ( ) I, II, III e IV. b) ( ) I, II e IV. c) ( ) I e II. d) ( x ) III e IV.

2 Disserte sobre as principais diferenças entre as técnicas de aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado.

R.: No aprendizado supervisionado deve haver a intromissão de um ser humano, que fornece um conjunto de entradas e suas saídas respectivas, esperando que a máquina “aprenda” com base nestes padrões. No aprendizado não supervisionado, o próprio algoritmo deve avaliar os dados e identificar padrões desconhecidos, agrupando os dados de acordo com estes padrões.

TÓPICO 3

1 Considerando a implementação demonstrada ao longo do tópico 3, altere o número de passos que o algoritmo utiliza para treinamento. Faça experimentos com 10000, 100000 e 1000000 passos. A perda continua diminuindo na mesma razão? O que acontece com a acurácia? Você encontrou overfitting****?

R.: Provavelmente até 100000 a perda continua diminuindo na mesma razão e a acurácia aumenta. Acima desse valor, o acadêmico deve encontrar uma demora maior na diminuição da perda, ocasionada pelo vanishing gradiente problem. Entretanto, como os dados de treinamento são obtidos aleatoriamente, o resultado pode variar.

2 TensorFlow é uma biblioteca open source que contém diversas implementações de algoritmos para aprendizado de máquina e redes neurais. Sua flexibilidade e praticidade tornam a implementação de RNA praticamente agnóstica, eliminando a necessidade de profundos conhecimentos matemáticos. Sobre o tensorflow e as RNA, assinale a alternativa CORRETA:

a) ( ) A perda e a acurácia são diretamente proporcionais em um treinamento não supervisionado de redes neurais artificiais. b) ( ) Em um treinamento supervisionado, quanto maior o valor da perda, maior a acurácia da rede neural. c) ( ) Até um certo limite, a perda e a acurácia são diretamente proporcionais em um treinamento supervisionado de redes neurais artificiais. d) (x) Até um certo limite, a perda e a acurácia são inversamente proporcionais em um treinamento supervisionado de redes neurais artificiais.

3 Considerando a implementação demonstrada ao longo do tópico 3, faça alterações nas variáveis que foram utilizadas como relevantes para a determinação da sobrevivência ou não do passageiro. Por exemplo, na implementação foram consideradas somente a classe, o gênero e a idade. Será que existem mais variáveis que podem interferir no resultado? Lembre-se de que boa parte do trabalho na ciência de dados consiste em conhecer seus dados e experimentar novas alternativas. Com isso em mente, dependendo de suas alterações, a acurácia pode até diminuir, mas o importante é experimentar e relatar seus resultados.

R.: Não é possível determinar os resultados que o acadêmico obterá, visto que o universo de possibilidades é grande. É importante que o professor da disciplina realize estas experiências para conhecer determinadas variações no resultado.