ATIVIDADE 3 – EMCA – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA AUTOMAÇÃO – 53_2025

ATIVIDADE 3 – EMCA – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA AUTOMAÇÃO – 53_2025

QUESTÃO 1
No campo da Inteligência Artificial, o aprendizado de máquina supervisionado é uma das abordagens mais utilizadas para desenvolver modelos capazes de realizar previsões, classificações ou tomadas de decisão com base em dados. Esse tipo de aprendizagem envolve a utilização de um conjunto de dados conhecido, ou seja, exemplos de entrada associados às respectivas saídas desejadas.

No contexto da aprendizagem de máquina supervisionada, assinale a alternativa que exibe a principal finalidade do processo de treinamento de um modelo:

Alternativas
Alternativa 1 – Avaliar o desempenho final do modelo.
Alternativa 2 – Realizar inferência estatística em tempo real.
Alternativa 3 – Testar a robustez com dados desconhecidos.
Alternativa 4 – Ajustar os hiperparâmetros da validação cruzada.
Alternativa 5 – Permitir ao modelo aprender padrões a partir de dados rotulados.
QUESTÃO 2

As árvores de decisão são modelos amplamente utilizados em aprendizado de máquina por sua estrutura intuitiva e capacidade de tomar decisões com base em atributos dos dados. Elas funcionam dividindo o conjunto de dados em subconjuntos cada vez menores, com base em testes lógicos aplicados aos atributos das instâncias. No entanto, durante o treinamento, uma árvore pode se tornar muito complexa, ajustando-se excessivamente aos dados de treinamento, um fenômeno conhecido como overfitting. Isso compromete sua capacidade de generalização para novos dados. Para resolver esse problema, aplica-se um processo chamado “poda” (pruning).

Fonte: FERREIRA, L. T. Inteligência Artificial para Automação. Maringá: Unicesumar, 2022.

No contexto das árvores de decisão utilizadas em aprendizado de máquina, quanto ao principal propósito do processo conhecido como “poda”, assinale a alternativa correta:

Alternativas
Alternativa 1 – Aumentar a complexidade da árvore.
Alternativa 2 – Corrigir erros nos dados de treinamento.
Alternativa 3 – Garantir que todos os dados sejam utilizados.
Alternativa 4 – Substituir variáveis categóricas por numéricas.
Alternativa 5 – Reduzir o sobreajuste e melhorar a generalização do modelo.
QUESTÃO 3

No desenvolvimento de aplicações em inteligência artificial (IA), diferentes linguagens de programação oferecem abordagens distintas para a modelagem de soluções. Enquanto muitas linguagens populares seguem os paradigmas imperativo ou orientado a objetos, algumas linguagens foram projetadas especificamente para lidar com problemas de raciocínio lógico e representação de conhecimento. A linguagem Prolog é um exemplo notável nesse cenário. Criada com foco na resolução automática de problemas lógicos, destaca-se por adotar um paradigma no qual o programador descreve o que deve ser feito e não, necessariamente, como fazer. Esse estilo contrasta com o das linguagens tradicionais, oferecendo uma forma mais natural de expressar relações e regras lógicas, algo essencial em sistemas especialistas, motores de inferência e representação de conhecimento simbólico.

Com base nas características das linguagens utilizadas em inteligência artificial, assinale a alternativa que destaca de forma correta como a Prolog se diferencia das demais com relação ao paradigma de programação adotado:

Alternativas
Alternativa 1 – Ser orientada a objetos.
Alternativa 2 – Trabalhar com ponteiros como C.
Alternativa 3 – Utilizar classes e herança como em Java.
Alternativa 4 – Usar apenas estruturas de repetição do tipo “for” e “while”.
Alternativa 5 – Ser uma linguagem declarativa baseada em lógica de predicados.
QUESTÃO 4

No contexto de automação industrial, verificar sequencialmente estados de sensores, logs de eventos, inventários e parâmetros de processo é uma tarefa comum. Um algoritmo que percorre cada elemento da lista até encontrar uma correspondência ou analisar todos os itens é necessário. A simplicidade e a garantia de examinar cada item são cruciais para a precisão em sistemas industriais, mesmo em listas não ordenadas

 

Elaborada pelo autor, 2024

 

Qual algoritmo de busca segue uma abordagem sequencial, verificando cada elemento da lista até que uma correspondência seja encontrada ou todos os elementos tenham sido analisados?

Alternativas
Alternativa 1 – Busca binária.
Alternativa 2 – Busca linear
Alternativa 3 – Busca heurística
Alternativa 4 – Busca em extensão
Alternativa 5 – Busca em profundidade
QUESTÃO 5

No contexto de automação industrial, localizar rapidamente valores específicos em grandes conjuntos de dados ordenados, como registros de temperatura, pressões ou inventários ordenados de peças, é crucial. Um algoritmo eficiente é necessário para reduzir significativamente o tempo de busca, essencial para manter a eficiência e a segurança operacionais em sistemas que exigem respostas rápidas.

 

Elaborada pelo autor, 2024

 

​Qual é o algoritmo de busca que determina a posição de um elemento desejado dentro de um conjunto de dados ordenado, adotando o princípio de dividir e conquistar para efetivamente reduzir o tempo de busca?

Alternativas
Alternativa 1 – Busca binária.
Alternativa 2 – Busca linear
Alternativa 3 – Busca heurística
Alternativa 4 – Busca em extensão
Alternativa 5 – Busca em profundidade
QUESTÃO 6

Durante o treinamento de redes neurais, ajustes sucessivos são realizados para melhorar o desempenho do modelo. Um componente essencial desse processo é responsável por atualizar os parâmetros internos da rede. Esse mecanismo atua a partir da diferença entre a saída obtida e a saída esperada.

​Durante o treinamento das redes neurais artificiais, qual é a principal função desempenhada pelo algoritmo de retropropagação?

Alternativas
Alternativa 1 – Calcular a matriz de confusão.
Alternativa 2 – Medir o tempo de resposta da rede.
Alternativa 3 – Verificar se os dados estão balanceados.
Alternativa 4 – Inicializar os pesos com valores aleatórios.
Alternativa 5 – Corrigir os pesos das conexões com base no erro da saída.
QUESTÃO 7
No desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial (IA), a escolha da linguagem de programação pode influenciar significativamente a eficiência e a facilidade de manipulação de estruturas de dados essenciais, como listas, árvores e grafos. Algumas linguagens são especialmente projetadas para lidar com essas estruturas de forma elegante e eficiente, facilitando o desenvolvimento de algoritmos complexos.

​Fonte: FERREIRA, L. T. Inteligência Artificial para Automação. Maringá: Unicesumar, 2022.

No contexto das linguagens de programação utilizadas em inteligência artificial, quanto à opção reconhecida por sua eficiência na manipulação de listas, assinale a alternativa correta:

Alternativas
Alternativa 1 – C++.
Alternativa 2 – Lisp.
Alternativa 3 – Java.
Alternativa 4 – Python.
Alternativa 5 – Prolog.
QUESTÃO 8
No campo da inteligência artificial (IA), os sistemas especialistas são desenvolvidos com o objetivo de simular a capacidade de decisão de um ser humano especialista em determinada área do conhecimento. Com aplicações em áreas como medicina, engenharia, finanças e diagnóstico técnico, os sistemas especialistas desempenham um papel fundamental na automação de decisões complexas, onde o conhecimento especializado é essencial.

​Fonte: FERREIRA, L. T. Inteligência Artificial para Automação. Maringá: Unicesumar, 2022.

Considerando os objetivos dos sistemas especialistas no contexto da inteligência artificial, no que expressa a sua principal função, assinale a alternativa correta:

Alternativas
Alternativa 1 – Operar em tempo real sem dados de entrada.
Alternativa 2 – Utilizar sensores para controlar robôs autônomos.
Alternativa 3 – Executar comandos de voz com linguagem natural.
Alternativa 4 – Executar tarefas repetitivas sem necessidade de conhecimento.
Alternativa 5 – Simular o raciocínio e tomada de decisão de um especialista humano.
QUESTÃO 9
Na área da Inteligência Artificial (IA), a forma como o conhecimento é representado impacta diretamente a capacidade dos sistemas em raciocinar, aprender e tomar decisões. Diversas estruturas foram desenvolvidas para organizar esse conhecimento de maneira eficiente, permitindo que agentes inteligentes compreendam e manipulem informações sobre o mundo. Entre essas estruturas, destaca-se o conceito de “frame”, introduzido por Marvin Minsky, como uma forma de representação do conhecimento que busca refletir a maneira como os seres humanos organizam informações na mente.

No contexto da representação do conhecimento em Inteligência Artificial, assinale a alternativa que destaca como pode ser caracterizada a estrutura denominada “frame”:

Alternativas
Alternativa 1 – Uma tabela relacional.
Alternativa 2 – Um grafo não-direcionado.
Alternativa 3 – Uma regra do tipo “SE-ENTÃO”.
Alternativa 4 – Um conjunto de instruções sequenciais.
Alternativa 5 – Uma representação de situações estereotipadas com atributos e relações.
QUESTÃO 10
As redes neurais artificiais são modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano e amplamente utilizados em tarefas, como reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural e tomada de decisões. Esses modelos são compostos por camadas de neurônios artificiais, que recebem sinais de entrada, processam essas informações e geram uma saída. Um dos elementos mais importantes nesse processamento é a função de ativação, aplicada em cada neurônio após o cálculo da soma ponderada das entradas. Essa função permite que a rede aprenda relações complexas entre os dados de entrada e saída. Sem ela, a rede neural se comportaria como um modelo linear, com capacidade limitada de representação.

Com base nas redes neurais artificiais, assinale a alternativa que exibe o papel fundamental da função de ativação durante o processamento dos sinais de entrada:

Alternativas
Alternativa 1 – Atualizar os pesos sinápticos.
Alternativa 2 – Normalizar os dados de entrada.
Alternativa 3 – Calcular o erro da saída esperada.
Alternativa 4 – Introduzir não-linearidade no modelo.
Alternativa 5 – Determinar a taxa de aprendizado da rede.
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