Paniere Sistemi esperti e soft computing - risposte multiple

Set Domande: SISTEMI ESPERTI E SOFT COMPUTING

INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE (D.M. 270/04)

Docente: Ducange Pietro

Lezione 002

01. Che cosa è un sistema esperto?

Un dispositivo

Un programma

Un ingegnere

Un modello

02. Quale è la caratteristica peculiare delle tecniche di soft computing?

Sono tecniche in grado di gestire dati provenienti da sorgenti eterogenee

Nessuna delle altre opzioni

Sono tecniche in grado di gestire dati senza rumore

Sono tecniche in grado di gestire anche dati qualitativi, incerti, imprecisi ed incompleti

03. Cosa si intende per hard computing?

Nessuna delle altre opzioni

Sono tecniche in grado di gestire dati provenienti da sorgenti eterogenee

Sono tecniche in grado di gestire anche dati qualitativi, incerti, imprecisi ed incompleti

Sono le tecniche convenzionali di calcolo

04. Cosa si intende per sistema esperto?

05. Discutere le differenze fra soft computing ed hard computing

06. Fornire una definizione di Intelligenza Artificiale

07. Disegnare la tassonomia delle tecniche di Intelligenza Artificiale discusse nel corso © 2016 - 2019 Università Telematica eCampus - Data Stampa 13/06/2019 12:03:28 - 3/42

Set Domande: SISTEMI ESPERTI E SOFT COMPUTING

INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE (D.M. 270/04)

Docente: Ducange Pietro

Lezione 003

01. Nel contesto dei sistemi esperti, cosa signfica trovare una soluzione ad un problema?

Effettuare una ricerca nello spazio degli stati

Effettuare domande agli utenti

Utilizzare il dati utilizzati da un algoritmo

Nessuna delle altre opzioni

02. Come si descrive tipicamente il dominio di un problema nei sistemi esperti?

Nessuna delle altre opzioni

Per mezzo di discussioni fra esperti

Per mezzo di vettori e matrici

Per mezzo di fatti e regole

03. Quale è il modulo attivo di un sistema esperto?

Nessuna delle altre opzioni

La base di conoscenza

L'interfaccia con l'utente

Il motore inferenziale

04. Che cosa si intende per conoscenza?

La conoscenza è quello che l'esperto inserirsce nei sistemi esperti

La conscenza è quell'insieme di informazioni in grado di generale altra informazione

La conoscenza è rappresentata dai dati a disposizione

Nessuna delle altre opzioni

05. Da quali moduli è costituito un sistema esperto?

Interfaccia con l'utente, modulo spiegazione, modulo aggiornamento, motore inferenziale, visualizzatore dei risultati

Interfaccia con l'utente, modulo spiegazione, modulo aggiornamento, base di conoscenza, visualizzatore dei risultati

Interfaccia con l'utente, modulo spiegazione, modulo aggiornamento, base di conoscenza, motore inferenziale, visualizzatore dei risultati

Interfaccia con l'utente, modulo spiegazione, modulo aggiornamento, base di conoscenza, motore inferenziale

06. Quale è la differenza fra dati, informazione e conoscenza?

07. Discutere l'architettura di un sistema esperto

08. Cosa si intende per spazio degli stati?

09. Fornire un esempio di ricerca nello spazio degli stati. © 2016 - 2019 Università Telematica eCampus - Data Stampa 13/06/2019 12:03:28 - 4/42

Set Domande: SISTEMI ESPERTI E SOFT COMPUTING

INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE (D.M. 270/04)

Docente: Ducange Pietro

Lezione 004

01. Che cosa è il backtracking?

L'algoritmo per l'addestramento di un percettrone

L'algoritmo per l'addestramento delle reti neurale feedforward

Si utilizza nelle tecniche di ricerca: quando si arriva ad una foglia che rappresenta una soluzione non ammissibile, si torna indietro all'ultimo nodo visitato dal quale è

possibile riprendere la ricerca

Si utilizza nelle tecniche di ricerca: quando si arriva ad una foglia che rappresenta una soluzione non ammissibile ci si ferma senza tornare indietro

02. Come avviene la ricerca euristica in profondità?

Si sceglie un percorso (ad esempio, su base stocastica) e lo si segue (o meglio, si costruisce) attraverso livelli di profondità crescente finché si trova una soluzione ovvero si

arriva alla fine del percorso.

Nessuna delle altre opzioni

Tale ricerca esamina in modo esaustivo lo spazio degli stati senza discriminare, basandosi sulla probabilità di successo, tra un cammino e l'altro.

Si generano tutti i possibili successori dello stato iniziale.

Se nessuno di essi è uno stato finale, si genera il livello successivo creando tutti i possibili successori dei nodi del livello appena visitato.

Il processo si arresta quando si raggiunge uno stato finale.

03. Cosa si intende per ricerca cieca dello spazio degli stati?

Tale ricerca esamina in modo gready lo spazio degli stati basandosi sulla probabilità di successo tra un cammino e l'altro

Nessuna delle altre opzioni

Tale ricerca esamina in modo intelligente lo spazio degli stati basandosi sulla probabilità di successo tra un cammino e l'altro

Tale ricerca esamina in modo esaustivo lo spazio degli stati senza discriminare, basandosi sulla probabilità di successo, tra un cammino e l'altro

04. Come avviene la ricerca euristica in ampiezza?

Nessuna delle altre opzioni

Si generano tutti i possibili successori dello stato iniziale.

Se nessuno di essi è uno stato finale, si genera il livello successivo creando tutti i possibili successori dei nodi del livello appena visitato.

Il processo si arresta quando si raggiunge uno stato finale.

Tale ricerca esamina in modo esaustivo lo spazio degli stati senza discriminare, basandosi sulla probabilità di successo, tra un cammino e l'altro.

Si sceglie un percorso (ad esempio, su base stocastica) e lo si segue (o meglio, si costruisce) attraverso livelli di profondità crescente finché si trova una soluzione ovvero si

arriva alla fine del percorso.

05. Discutere pro e contro della ricerca in ampiezza.

06. Discutere pro e contro della ricerca in profondità.

07. Cosa differenzia la ricerca euristica da quella cieca?

08. Discutere la differenza fra concatenazione in avanti ed all'indietro. © 2016 - 2019 Università Telematica eCampus - Data Stampa 13/06/2019 12:03:28 - 5/42

Set Domande: SISTEMI ESPERTI E SOFT COMPUTING

INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE (D.M. 270/04)

Docente: Ducange Pietro

Lezione 005

01. Cosa sono le regole di produzione?

Sono regole di programmazione

Sono regole di tipo If-then

Sono regole matematiche

Nessuna delle altre opzioni

02. Nel contesto di sistemi a regole, cosa si intende per forward chaining?

Nessuna delle altre opzioni

L'interprete cerca di le condizioni valide all'interno del data base

L'interpreta cerca nel database i fatti coincidenti con le premesse delle regole

L'interprete cerca di dimostrare un obiettivo tentando di confermare le condizioni che conducono a quell'obiettivo

03. Su cosa si basa il processo di ragionamento basato su reti semantiche?

Nessuna delle altre opzioni

Matching

Sampling

Regole

04. Di quali proprietà godono le reti semantiche?

Simmetria

Polimorfismo

Ereditarietà

Nessuna delle altre opzioni

05. Cosa sono le reti semantiche?

Nessuna delle altre opzioni

Delle tecniche per rappresentare la conoscenza in forma grafica

Delle tecniche per rappresentare in forma grafica le soluzioni

Delle tecniche per rappresentare i dati in forma grafica

06. Nel contesto di sistemi a regole, cosa si intende per backward chaining?

Nessuna delle altre opzioni

L'interprete cerca di le condizioni valide all'interno del data base

L'interpreta cerca nel database i fatti coincidenti con le premesse delle regole

L'interprete cerca di dimostrare un obiettivo tentando di confermare le condizioni che conducono a quell'obiettivo

07. Vantaggi e svantaggi delle regole di produzione

08. Come avviene il ragionamento nelle reti semantiche? Fornire un esempio.

09. Discutere l' ereditarietà nelle reti semantiche.

10. Che tipo di conoscenza si può esprimere utilizzando le regole di produzione?

11. Fornire un esempio di reti semantiche? © 2016 - 2019 Università Telematica eCampus - Data Stampa 13/06/2019 12:03:28 - 6/42

Set Domande: SISTEMI ESPERTI E SOFT COMPUTING

INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE (D.M. 270/04)

Docente: Ducange Pietro

Lezione 006

01. Cosa consentono di gestire i frame?

Le eccezzioni

Nessuna delle altre opzioni

I dati provenienti da sorgenti incerte

Il polimorfismo

02. Cosa sono le relazioni nei frame?

I metodi dei frame

Gli attributi che specificano le proprietà dei frame Is a è un tipo specifico di relazione, ma ce ne

Valori di uno slot del tipo IS_A che consentono di organizzare gli oggetti in gerarchie sono altre

Nessuna delle altre opzioni

03. Cosa sono i frame?

Sistemi basati su regole semantiche

Sistemi a regole

Strutture che reppresentano oggetti o classi di oggetti

Reti neuronali artificiali

04. Cosa sono gli slot dei frame?

Gli attributi che specificano le proprietà dei frame

Le regole dei frame

I metodi dei frame

Nessuna delle altre opzioni

05. Di quali proprietà godono i frame?

Nessuna delle altre opzioni

Ereditarietà

Simmetria

Polimorfismo

06. Come vengono chiamati i frame quando vengono utilizzati per descrivere degli oggetti specifici?

Nessuna delle altre opzioni

Slot

Istanze

Relazioni

07. Fornire un esempio di frame.

08. Discutere le procedure IF-NEEDED e IF-ADDED nei frame fornendone un esempio di utilizzo.

09. Cosa sono le eccezione nei frame? Fornire un esempio di in cui si gestisce una eccezione.

10. Come si può passare dalla rappresentazione della conoscenza sotto forma di reti semantiche alla rappresentazione utilizzando i frames.

© 2016 - 2019 Università Telematica eCampus - Data Stampa 13/06/2019 12:03:28 - 7/42

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INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE (D.M. 270/04)

Docente: Ducange Pietro

Lezione 007

01. Cosa è una implicazione fra proposizioni?

E' una nuova proposizione

E' una formula logica che consente di costruire nuove proposizioni

E' una formula matematica che consente di costruire nuove proposizioni

E' una equivalenza fra proposioni

02. Cosa è una proposizione?

E' una frase dal significato incerto

E' una frase sempre vera

E' una frase sempre falsa

E' una frase sempre che può essere vera o falsa

03. Quali sono i principali vantaggi della logica per la costruzione dei sistemi esperti?

Semplicità

Robustezza al rumore

Nessuna delle altre opzioni

Precisione

04. Che cosa è il modus ponens?

Il metodo di inferenza dei frame

Nessuna delle altre opzioni

Il metodo di inferenza delle reti semantiche

Il metodo di inferenza della logica delle proposizioni

05. Che cosa è un predicato?

E' un relazione fra argomenti che restituisce un valore logico

E' una proposizione

E' un relazione fra argomenti che restituisce un valore reale

E' un argomento

06. Principio di risoluzione di Robinson. Discutere.

07. Cosa si intende per inferenza?

08. Discutere i quantificatore universale ed esistenziale

09. Cosa è un predicato? Che tipi di argomenti si possono utilizzare? © 2016 - 2019 Università Telematica eCampus - Data Stampa 13/06/2019 12:03:28 - 8/42

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INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE (D.M. 270/04)

Docente: Ducange Pietro

Lezione 008

01. Come funziona l'inferenza abduttiva?

Essa spiega gli effetti in termini delle loro cause

Si parte dal generale allo specifico usando il concetto di

implicazione. È una forma di ragionamento matematicamente esatto.

Questo significa che se le premesse sono vere, anche la conclusione è

garantita essere vera

Nessuna delle altre opzioni

Affinché la conclusione sia vera occorre che l'assunzione sia indotta dalla nostra conoscenza del dominio ed aggiunta alla premessa. La conclusione non ha esattezza

matematica

02. Quali sono le fasi di intervista fatta ad un esperto?

Fase di orientamento, fase strutturata e fase di analisi

Fase di orientamento, fase strutturata e fase in cui si pensa a voce alta

Nessuna delle altre opzioni

Fase di orientamento, fase strutturata e fase di sintesi

03. L'interazione dell'ingegnere della conoscenza con molti esperti è in genere considerata:

Necessaria

Nessuna delle altre opzioni

Un valore aggiunto

Fonte di problemi

04. Il fatto che in genere un esperto produca delle regole molto semplici durante le interviste è in genere considerato come:

Un valore aggiunto

Nessuna delle altre opzioni

Fonte di problemi

Necessario

05. Come funziona l'inferenza deduttiva?

Essa spiega gli effetti in termini delle loro cause

Si parte dal generale allo specifico usando il concetto di

implicazione. È una forma di ragionamento matematicamente esatto.

Questo significa che se le premesse sono vere, anche la conclusione è

garantita essere vera

Nessuna delle altre opzioni

Affinché la conclusione sia vera occorre che l'assunzione sia indotta dalla nostra conoscenza del dominio ed aggiunta alla premessa. La conclusione non ha esattezza

matematica

06. Come funziona l'inferenza induttiva?

Si parte dal generale allo specifico usando il concetto di

implicazione. È una forma di ragionamento matematicamente esatto.

Questo significa che se le premesse sono vere, anche la conclusione è

garantita essere vera

Essa spiega gli effetti in termini delle loro cause

Nessuna delle altre opzioni

Affinché la conclusione sia vera occorre che l'assunzione sia indotta dalla nostra conoscenza del dominio ed aggiunta alla premessa. La conclusione non ha esattezza

matematica

07. Cosa significa che l'inferenza induttiva è caratterizzata dall'esattezza matematica? © 2016 - 2019 Università Telematica eCampus - Data Stampa 13/06/2019 12:03:28 - 9/42

Set Domande: SISTEMI ESPERTI E SOFT COMPUTING

INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE (D.M. 270/04)