Inteligencia Artificial

Cards de IA

27 flashcards · Computer Science · by Lucas Vinicius

1. O que é a Inteligencia Artificial?

   “A arte de criar máquinas que executam funções que exigem inteligência quando executadas por pessoas.” (Kurzweil, 1990).

2. O que é o Teste de turing?

   O teste de Turing tem uma premissa básica: se um ser humano conversa com uma máquina por cinco minutos sem perceber que ela não é humana, o computador passa no teste.

3. Quais capacidades o computador necessita para passar neste teste? e no teste total?

   -Processamento de linguagem natural -Representação de conhecimento -Raciocínio automatizado -Aprendizado de máquina -Visão computacional -Robótica

4. O que é um agente?

   Um agente é tudo o que pode ser considerado capaz de perceber seu ambiente por meio de sensores e de agir sobre esse ambiente por intermédio de atuadores.

5. O que é Percepção?

   A resposta de um agente a entrada de um dado em um certo instante

6. Diferença entre agente e programa do agente

   A função de agente é uma descrição matemática abstrata; o programa do agente é uma implementação concreta, executada em um sistema físico.

7. Fatos que definem o que é racional em qualquer instante?e também definem um agente racional?

   -A medida de desempenho que define o critério de sucesso. -O conhecimento prévio que o agente tem do ambiente. -As ações que o agente pode executar. -A sequência de percepções do agente até o momento Esses 4 fatores definem um agente racional.

8. O que é a solução para o problema?

   Conjunto, geralmente ordenado, de operadores que devem ser aplicados para transformar uma situação inicial numa situação final.

9. Quais dois tipos de busca em grafos?

   Busca Informada e Busca não Informada

10. O que faz o Solucionador de problemas?

    busca uma sequência de ações que leve a estados desejáveis (objetivos)

11. Exemplo de resolução de problemas dos Blocos

12. O que é a representação de espaço de estados?

    -podem ser representados como uma árvore onde os estados são nós e as operações são arcos. – Um estado = representação de uma configuração física

13. Como funciona a busca no espaço de estados?

    Em outras palavras, deve-se usar um método de busca para saber a ordem correta de aplicação dos operadores que levará do estado inicial ao final

14. Quais os 4 critérios de avaliação de uma busca?

    -Completo : Sempre acha 1 solução -Ótimo : Sempre acha Melhor solução -Custo de Memória -Custo de Tempo

15. O que é a busca não informada?

    A busca da solução começa a partir de um nó raiz Se : a raiz for um nó solução, o problema está resolvido Senão : a raiz é desenvolvida e um dos seus sucessores é analisado O processo se repete até que um nó alvo seja alcançado

16. Quais as estratégias de busca não informada?

    1. Busca em largura 2. Busca com custo uniforme 3. Busca em profundidade 4. Busca com profundidade limitada 5. Busca com aprofundamento iterativo

17. o que é a busca em largura

    É um estratégia de busca que consiste em expandir sucessivamente os nós do mesmo nível de profundidade...Método nível por nível

18. Algoritmo busca em largura em python?

    graph = { '5' : ['3','7'], '3' : ['2', '4'], '7' : ['8'], '2' : [], '4' : ['8'], '8' : [] } visited = [] queue = [] def bfs(visited, graph, node): visited.append(node) queue.append(node) while queue: m = queue.pop(0) print (m, end = " ") for neighbour in graph[m]: if neighbour not in visited: visited.append(neighbour) queue.append(neighbour) print("Following is the Breadth-First Search") bfs(visited, graph, '5')

19. Como a busca em largura performa nos 4 critérios de avaliação?

    Completa: Sim Ótima : Não Memória: Tempo:

20. O que é a busca em Profundidade?

    Se expande o nó mais profundo da árvore: 1. nó raiz 2. primeiro nó de profundidade 1 3. primeiro nó de profundidade 2, etc Quando um nó final não é solução, o algoritmo volta para expandir nós mais superficiais.

21. Algoritmo busca em profundidade em Python

    # Using a Python dictionary to act as an adjacency list graph = { 'A' : ['B','C'], 'B' : ['D', 'E'], 'C' : ['F'], 'D' : [], 'E' : ['F'], 'F' : [] } visited = set() # Set to keep track of visited nodes. def dfs(visited, graph, node): if node not in visited: print (node) visited.add(node) for neighbour in graph[node]: dfs(visited, graph, neighbour) # Driver Code dfs(visited, graph, 'A')

22. Como sai a busca em profundidade nos certos tópicos?

    Completo: Não Ótimo: Não Tempo: mantém na memória o caminho que está sendo expandido no momento, e os nós irmãos dos nós no caminho Memória:O(b^m)

23. Como funciona a busca de custo uniforme?

    Estende a busca em largura: – expande o nó da fronteira com menor custo de caminho até o momento – cada operador pode ter um custo associado diferente, medido pela função g(n) que dá o custo do caminho da origem ao nó n • Na busca em largura: g(n) = profundidade (n)

24. Implementação do algoritmo de busca uniforme?

    # Python3 implementation of above approach # returns the minimum cost in a vector( if # there are multiple goal states) def uniform_cost_search(goal, start): # minimum cost upto # goal state from starting global graph,cost answer = [] # create a priority queue queue = [] # set the answer vector to max value for i in range(len(goal)): answer.append(10**8) # insert the starting index queue.append([0, start]) # map to store visited node visited = {} # count count = 0 # while the queue is not empty…

25. O que é a busca com profundidade limitada?

    Evita o problema de caminhos muito longos ou infinitos impondo um limite máximo de profundidade para os caminhos gerados Esse limite deve assegurar a completude da busca

26. Como se sai a busca com profundidade limitada nos certos tópicos?

    Completo: Sim Ótimo: Não Tempo: fator de expansão de b Memória:O(b^l)

27. O que é a busca com aprofundamento iterativo?

    Tenta limites com valores crescentes, partindo de zero, até encontrar a primeira solução –fixa profundidade = i, executa busca –se não chegou a um objetivo, recomeça busca com profundidade = i + n (n qualquer) se i = 1 e n = 1, é igual à Busca em Largura Combina as vantagens de busca em largura com busca em profundidade