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07/08/2023, 16:32 Estácio: Alunos
https://simulado.estacio.br/bdq_simulados_avaliacao_parcial_resultado.asp?cod_hist_prova=313764792&cod_prova=6555173425&f_cod_disc= 1/8
 
Meus
Simulados
Teste seu conhecimento acumulado
Disc.: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL   
Aluno(a): FERNANDO DE SOUZA DE OLIVEIRA 202208198198
Acertos: 9,0 de 10,0 12/07/2023
Acerto: 1,0  / 1,0
De acordo com os paradigmas de Inteligência Arti�cial, pode-se a�rmar que um modelo simbolista
é um modelo que aprende a partir dos dados.
é formado por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento.
não possui conhecimento representado explicitamente.
lida apenas com símbolos grá�cos.
 lida com conhecimento explícito e representado simbolicamente.
Respondido em 12/07/2023 12:01:33
Explicação:
A Inteligência Arti�cial possui vários paradigmas. Um deles é o paradigma simbólico, que consiste em estruturas
simbólicas que podem ser compreendidas por seres humanos. Dessa maneira, é correto a�rmar que o modelo
simbolista lida com conhecimento explícito, facilmente interpretado por humanos. Os resultados são descrições
simbólicas das entidades dadas e devem ser compreensíveis como simples pedaços de informação e diretamente
interpretáveis em linguagem natural.
Acerto: 1,0  / 1,0
A introdução da Inteligência Arti�cial em nossas rotinas trouxe o termo casa inteligente. Sobre o assunto, julgue
as opções.
As vantagens de uma casa inteligente são: segurança e personalização, porém, devido ao elevado custo,
ainda não saíram do papel, atualmente, são apenas projetos.
As casas inteligentes são uma das tecnologias mais antigas da IA, com seu modelo projetado nos anos
1960.
Atualmente, as casas inteligentes são a realidade em uma grande maioria de cidades pelo mundo,
principalmente no Brasil.
Com a possibilidade de ajustar intensidade e potência e personalizar a usabilidade de aparelhos e
eletrodomésticos, devido à ausência de economia de energia, o preço que se paga pelos gadgets não é
viável.
 As casas inteligentes têm o objetivo de oferecer diversos recursos de automação que prometem tornar
a vida mais tranquila.
Respondido em 12/07/2023 12:03:50
 Questão1
a
 Questão2
a
https://simulado.estacio.br/alunos/inicio.asp
javascript:voltar();
07/08/2023, 16:32 Estácio: Alunos
https://simulado.estacio.br/bdq_simulados_avaliacao_parcial_resultado.asp?cod_hist_prova=313764792&cod_prova=6555173425&f_cod_disc= 2/8
Explicação:
A casa inteligente, também conhecida como casa conectada - do inglês, Connected Home - é uma casa que possui
sistemas avançados de automação para providenciar monitoramento e controle sobre as funções de toda a
construção, como, por exemplo, controles de temperatura, multimídia, portas e janelas. 
Acerto: 1,0  / 1,0
A estratégia de alguns algoritmos para resolver problemas em espaços de estados é explorar a vizinhança de
uma determinada solução com a garantia qualidade. Nesse sentido, selecione a opção correta que trata esta
classe de problemas.
Técnicas de pesquisa informadas.
 Técnicas de pesquisa local.
Heurísticas.
Técnicas de pesquisa desinformadas.
Algoritmo A*.
Respondido em 12/07/2023 12:04:41
Explicação:
Os algoritmos de busca global são muito importantes, pois garantem a solução ótima de um problema, quando ela
existe. No entanto, para problemas práticos, obter a solução ótima global pode ser um processo muito custoso do
ponto de vista computacional. Uma estratégia bastante utilizada é a dos algoritmos de busca local que exploram o
entorno de uma determinada solução na tentativa de obter uma solução melhor que a atual, mas não garantem uma
solução global.
Acerto: 1,0  / 1,0
As estratégias que podem ser aplicadas a um método de busca visam aumentar as chances de alcançar a solução
alvo (ou solução meta) do problema de um modo mais e�ciente. Nesse sentido, selecione a opção correta que
trata sobre as estratégias de um método de busca no espaço de estados.
Uma das vantagens de utilizar estratégias em um método de busca de estados é o determinismo das
escolhas dos estados ao longo das iterações.
As estratégias mais e�cientes que podem ser aplicadas a um método de busca no espaço de estados são
Best First, Breadth First Search e Depth First Search.
 Uma estratégia não garante que a solução alvo será obtida da forma mais e�ciente.
Quando uma estratégia é e�ciente para um problema, pode-se a�rmar que ela é ideal para resolver
qualquer problema semelhante.
A e�ciência de um método é medida através das estratégias que são aplicadas.
Respondido em 12/07/2023 12:07:37
Explicação:
Os métodos para explorar os espaços de estados, normalmente, são algoritmos heurísticos. Esses algoritmos são
caracterizados por incorporar comportamentos que funcionam bem na prática, mas que não dão garantias a respeito
da qualidade da solução. Portanto esses métodos não garantem que a solução é obtida da forma mais e�ciente, apesar
de que, normalmente, funcionam muito bem.
 Questão3
a
 Questão4
a
07/08/2023, 16:32 Estácio: Alunos
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Acerto: 1,0  / 1,0
Algumas regras de aprendizagem são conhecidas por mais de uma forma. Em relação à regra de aprendizagem
Instar, selecione a opção que contém outra forma pela qual ela é conhecida.
 O vencedor leva tudo.
Regra de aprendizagem Outstar.
Método dos mínimos quadrados.
Distribuição aleatória.
Regra de aprendizagem Perceptron.
Respondido em 12/07/2023 12:09:03
Explicação:
A outra forma de chamar a regra de aprendizagem Instar é que o vencedor leva tudo. Isso ocorre porque essa regra
tem como característica principal a escolha da unidade que produz a saída com melhor resultado. Após a escolha da
unidade, é feito o ajuste dos pesos sinápticos. As demais alternativas estão erradas, pois não se referem à regra de
aprendizagem instar.
Acerto: 1,0  / 1,0
Observe a tabela verdade a seguir:
Escolha a opção correta que contém a proposição que satisfaz a tabela verdade.
p → q
q → p
 ~p ^ ~q
~p ^ q
p v ~q
Respondido em 12/07/2023 12:10:12
Explicação:
É necessário substituir os valores lógicos de entrada na tabela verdade na proposição ~p ^ ~q. O único caso que ela
retorna verdade é quando o valor lógico da proposição p é F e o valor lógico da proposição q é falso, pois os valores de
entrada serão negados resultando na operação lógica V ^ V que resulta em V.
Acerto: 1,0  / 1,0
Dado abaixo as suposições restritivas de um problema de planejamento clássico:
 Questão5
a
 Questão6
a
 Questão7
a
07/08/2023, 16:32 Estácio: Alunos
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Suposição Restritiva Descrição
A0 Sistema tem um número finito de estados
A1 Sistema é completamente observável.
A2 Sistema é determinístico.
A3 Sistema é estático
A4 O planejador só lida com metas restritivas que são explícitas.
A5 Um plano é uma sequência linear finita de ações
A6
Ações e eventos não têm duração.
A transição de estado é instantânea.
A7
O planejador não se preocupa em qualquer mudança
que pode acontecer no ambiente, enquanto estiver planejando
(offline planning)
Considere um robô que tem como objetivo explorar a superfície da lua. No desenvolvimento do robô, fazemos
diversas suposições:
O ambiente é estático
O ambiente só é observável em um raio de 2 metros de distância do robô
O robô demora na duração de suas ações, por ter muita cautela na exploração.
O ambiente é contínuo, ou seja, o número de estados do ambiente é in�nito.
Marque a alternativa que caracteriza as relaxações que deverão ser feitas a respeito das restrições do
planejamento clássico:
Relaxar A1 somente.
 Relaxar somente A0, A1 e A6.
Relaxar somente A6.
Relaxar somente A0 e A1.
Relaxar somente A0 e A6.
Respondido em 12/07/2023 12:11:37
Explicação:
Como o ambiente é estático, não precisamosfazer nenhuma relaxação do planejamento clássico (que assume as 8
restrições). O sistema não é completamente observável, pelo fato de o robô só perceber 2 metros de distância, logo
precisamos relaxar a suposição restritiva que diz que o ambiente é observável A1. Como as ações demoram,
precisamos relaxar a suposição restritiva A6, por considerar que as ações têm duração. Como o ambiente é contínuo,
precisamos relaxar A0, que considera um ambiente com um número �nito de estados, e não contínuo. Sendo assim,
precisamos relaxar A0, A1 e A6.
Acerto: 1,0  / 1,0
Considere o pseudocódigo de implementação da Busca por Retrocesso, abaixo:
 Questão8
a
07/08/2023, 16:32 Estácio: Alunos
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Selecione a a�rmativa verdadeira:
Para implementar a heurística que percorre os valores possíveis das Variáveis, na ordem cujo os valores
restringem menos seus vizinhos, podemos modi�car a função PickUnassignedVariable(V).
No pior caso, esse algoritmo é de ordem O(n²).
 Para implementar a heurística que seleciona uma variável não atribuída, de modo a selecionar a variável
mais restrita, podemos modi�car a função PickUnassignedVariable(V).
No pior caso, esse algoritmo é de O(n).
Para implementar a heurística que seleciona uma variável não atribuída, de modo a selecionar a variável
mais restrita, podemos modi�car a função Domain(V).
Respondido em 12/07/2023 12:15:02
Explicação:
Na implementação da busca por retrocesso, se o objetivo é selecionar a variável que não foi atribuída, porém a
variável mais restrita, teremos que mudar a função que tem por objetivo selecionar a variável em questão, e essa
função é a PickUnassugnedVariable().
Acerto: 1,0  / 1,0
Um sistema nebuloso pode ser entendido como um aproximador de função em que a base de regras é
responsável pelo mapeamento entre os valores das variáveis de entrada e o valor da variável de saída. Diante
disso, imagine que um processo industrial foi observado e para um conjunto de valores de entrada foram
medidas suas respectivas saídas. A partir dessas observações, foi possível construir o grá�co a seguir, que ilustra
a relação existente entre os dados de entrada e de saída.
 Questão9
a
07/08/2023, 16:32 Estácio: Alunos
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Imagine ainda que a função analítica que mapeia corretamente as entradas em suas saídas não é conhecida.
Supondo que seja necessário identi�car essa função e que alguma imprecisão na identi�cação é tolerada,
considere um sistema nebuloso para aproximar a função desejada em que estejam de�nidas as seguintes
variáveis nebulosas:
De acordo com as variáveis de�nidas, qual a base de regras que melhor aproxima a função desejada?
 
Respondido em 12/07/2023 12:13:58
Explicação:
as variáveis nebulosas X e Y da forma como foram de�nidas (com três conjuntos nebulosos cada), as regiões formadas
por essas variáveis no plano XY podem ser representadas conforme a �gura a seguir:
07/08/2023, 16:32 Estácio: Alunos
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Considerando ainda que a variável nebulosa Z também foi de�nida por três conjuntos nebulosos, as regiões obtidas
nos planos XZ e YZ também são semelhantes àquelas representadas no plano XY. Portanto, há 27 regiões formadas
por todas as combinações possíveis entre os conjuntos nebulosos que compõem as variáveis X, Y e Z. Para cada uma
das 9 combinações dos conjuntos que formam as variáveis X e Y, é preciso associar uma região em Z que melhor
aproxima a função representada pelo grá�co. Ao observar o grá�co da função, nota-se que Z assume valores mais
baixos nos cantos, que correspondem às regiões formadas pelas seguintes combinações de conjuntos de XY: x-baixo e
y-baixo; x-baixo e y-alto; x-alto e y-baixo; x-alto e y-alto. Nota-se ainda que Z assume valores médios nas regiões de
XY que estão nos centros das bordas, ou seja, nas regiões formadas pelas combinações: x-médio e y-baixo; x-baixo e y-
médio; x-médio e y-alto; x-alto e y-médio. Por �m, Z assume valores mais altos na região central de XY,
correspondente à combinação: x-médio e y-médio.
 
Acerto: 0,0  / 1,0
Sistemas Especialistas (SE) e Sistemas Nebulosos (SN) apresentam algumas características em comum. Uma
delas é que em ambos o conhecimento é representado por meio de regras do tipo se-então. No entanto, no caso
dos SE as regras manipulam termos precisos em seus antecedentes e consequentes, enquanto os SN manipulam
termos imprecisos. Diante disso, analise as regras a seguir:
I - se (dor lombar = SIM) e (condicionamento físico = 4) então (nadar peito = NÃO)
II - se (pluviosidade = ALTA) ou (nível = MÉDIO) então (vazão = MUITA)
III - se (umidade = BAIXA) e (temperatura = MÉDIA) então (ligar = SIM)
Podem ser consideradas regras nebulosas apenas:
 II e III
I, II e III
 I e III
I e II
II
Respondido em 12/07/2023 12:17:19
Explicação:
Na regra I, observa-se que os valores associados aos termos manipulados pela regra, tanto no antecedente quanto no
consequente, são precisos. Essa característica descarta a possibilidade de essa regra ser nebulosa. Por outro lado, na
regra II os valores associados aos termos, tanto no antecedente quanto no consequente, são imprecisos,
caracterizando assim uma regra nebulosa. No caso da regra III, observa-se que o valor associado ao termo no
consequente é preciso, mas os valores associados aos temos no antecedente são imprecisos, o que também
caracteriza uma regra nebulosa. Portanto, apenas as regras II e III são nebulosas.
 Questão10
a
07/08/2023, 16:32 Estácio: Alunos
https://simulado.estacio.br/bdq_simulados_avaliacao_parcial_resultado.asp?cod_hist_prova=313764792&cod_prova=6555173425&f_cod_disc= 8/8