Lista De Exercico A.i

AGENTE COM PARADIGMA CONEXIONISTA

1ª) Faça um texto dissertativo explicando o paradigma conexionista na utilização de Inteligência Artificial.

R.: E simular a inteligência do cérebro humano, através de neurônios, segundo o texto de referencia a “característica mais importante das Redes Neurais Artificiais seja a sua capacidade de aprendizado, i.e., problemas complexos...”

2ª) Quais as motivações para a utilização das Redes Neurais?

R.: Capacidade de se adaptar e aprender, agrupar e organizar dados, tomar decisões aparte de uma entrada de informações.

3ª) Cite pelo menos duas aplicações das Redes Neurais?

R.: Muito utilizado em ambientes industriais e como técnica de aprendizagem.

4ª) Desenhe um neurônio biológico e descreva as suas partes.

R.:

 

5ª) Desenhe um neurônio artificial e descreva as suas partes.

R.:

6ª) Faça uma analise comparativa entre o neurônio biológico e artificial

R.: O neurônio biológico possui as mesmas características do artificial, mais as entrada dos e um pouco diferente, pois existem funções nos peso e bias.

7ª) O que é função de ativação? Estabeleça uma analise comparativa biológica e artificial.

R.: Fornece o valor da saída de um neurônio. Em um neurônio biologia existe uma excitação no copo soma através dos dentritos e gera uma informação , no artificial os bias ou peso recebem um valor calcular no corpo soma e função gera um saída.

8ª) Desenhe pelo menos 03 funções de ativação e explique o funcionamento de cada uma.

Função Limiar (Degrau)

Utilizada no modelo de McCulloch e Pits, a função limiar modela a característica "tudo-ou-nada" deste neurônio

É expressa da seguinte forma:

Nos neuônios construídos com essa função, a saída y será igual a 0, caso o valor de ativação v seja negativo e 1 nos casos em que o valor de ativação seja positivo.

Gráfico da Função de Limiar

Devemos lembrar que o valor de ativação (v) é composto pelo combinador linear e pelo bias:

Função Sigmóide:

Esta função, ao contrário da função limiar, pode assumir todos os valores entre 0 e 1. A representação mais utilizada para esta função é a função logística, definida por:

Onde a é o parâmetro de inclinação da função sigmóide e v é o valor de ativação do neurônio.

Gráfico da Função Sigmóde

Quando aumentamos o valor do parâmetro a, tendendo-o ao infinito, esta função comporta-se como uma função de limiar, como podemos observar no gráfico a baixo:

Gráfico da Função Sigmóide - com a tendendo ao infinito

Pode ser necessário, porém, que a função de ativação assuma valores entre 1 e -1. Esta característica traz benefícios analíticos. Para obtermos tal intervalo de valores utilizamos as Funções Signum, no caso da Função de Limiar, e a Função Tangente Hiperbólica, no caso da Função Sigmóide.

9ª) Quais os processos de aprendizado utilizados em Redes Neurais? Descreva cada um.

R.: É um conjunto de regras bem definidas para solução de um problema de aprendizado;

Aprendizado Supervisionado, quando é utilizado um agente externo que indica á rede a resposta desejada para o padrão de entrada;

Aprendizado Não Supervisionado (auto organização), quando não existe um agente externo indicando a resposta desejada para os padrões de entrada;

Reforço, quando um critico externo avalia a resposta fornecida pela rede.

10ª) Dada a figura abaixo, comente cada item presente mostrado no aprendizado da rede.

R.: A primeira figura mostra dois neurônios artificiais, sendo o primeiro com a função de ativação Função sigmoide, e segundo Função de limiar,

A segunda figura mostra o grau de aprendizagem dos neurônios.

 

AGENTE COM PARADIGMA SIMBÓLICO

1ª) Faça um texto dissertativo explicando o paradigma simbólico na utilização de Inteligência Artificial.

R.: Sistema simbólico é um conjunto de símbolos que são manipulados com bases em regras explícitas que são como símbolos e cadeias de símbolos. A manipulação de símbolos através das regras é baseada puramente na forma desses símbolos (e não de seu significado), isto é, é puramente sintática, e consiste na combinação e recombinação dos símbolos.

2ª) Desenvolva um agente que irá decidir a sua ida para ou não (“Devo ou não ir à praia amanhã?”). Para tal, utilize o programa Expert Sinta, obedecendo aos seguintes passos:

a) Modelamento do agente.

-variaveis

amanhã pode chover,