AV1 INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Avaliação: CCT0296_AV1» INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Tipo de Avaliação: AV1
Aluno:
Professor: MAURO CESAR CANTARINO GIL
Nota da Prova 8,0

Nota do Trab.: 0

Nota de Partic.: 0

Turma: 900
Data: 24/04/2015 15:10:35

1a Questão (Ref.: 200702283073)

Pontos: 0,0 / 0,5

Os modelos conexionistas, também conhecidos por Redes Neurais artificiais formam um paradigma de IA que tem inspiração no comportamento do cérebro, além de outras características. Assinale a alternativa abaixo que
NÃO representa uma característica deste paradigma:
Lidam com conhecimento não simbolicamente representado
Processam a informação de forma paralela e distribuída
São algoritmos de otimização
Aprendem com treinamento
Generalizam conhecimento aprendido

2a Questão (Ref.: 200702169314)

Pontos: 0,5 / 0,5

Classifique os itens a seguir como (D) Dado, (I) Informação e (C) Conhecimento.
( ) Temperatura de hoje
( ) Previsão da temperatura para a semana
( ) Temperatura média no estado
A sequência correta está representada em:

C, D, I
I, C, D
D, C, I
D, C, C
D, I, I

3a Questão (Ref.: 200702283078)

Pontos: 0,0 / 0,5

Em um determinado problema de busca envolvendo custos, há dados de custo real e de heurística. Deseja-se utilizar ambos os dados com o objetivo de encontrar o melhor caminho entre o estado inicial e o estado final informados. Assinale abaixo qual método de busca utiliza estes dois dados em conjunto: em Largura
A*
ordenada gulosa em profundidade

4a Questão (Ref.: 200702289319)

Pontos: 0,0 / 0,5

Considerando que h(N) é o custo estimado do nó N até o objetivo, em relação à busca informada, pode-se afirmar que:
A busca A∗ minimiza h(N) somente se a heurística for admissível.
A busca gulosa minimiza h(N) somente se a heurística for admissível.
A busca gulosa minimiza h(N).
A busca de custo uniforme minimiza h(N).
A busca A∗ minimiza h(N).

5a Questão (Ref.: 200702169725)

Pontos: 1,0 / 1,0

Representam partes componentes de um sistema especialista:
Não é possível a identificação das partes