Flashcards
IAs
Cards in this deck (17)
- 1AgenteUm agente é uma entidade capaz de perceber seu ambiente, tomar decisões com base nessas percepções e agir sobre o ambiente para alcançar objetivos ou metas específicas. Agentes podem ser sistemas de software, robôs físicos ou até mesmo seres humanos.
- 2Função de AgenteA função de agente define o mapeamento de percepções do ambiente para ações a serem tomadas pelo agente. É uma representação matemática ou algorítmica que descreve como o agente toma decisões com base em suas observações.
- 3Programa de AgenteUm programa de agente é a implementação concreta da função de agente. É o código ou conjunto de instruções que define como o agente processa suas entradas (percepções) e gera saídas (ações).
- 4RacionalidadeA racionalidade refere-se à capacidade de um agente de tomar as melhores ações possíveis com base em suas percepções e objetivos. Um agente racional busca maximizar seu desempenho, ou seja, alcançar seus objetivos da melhor maneira possível.
- 5AutonomiaUm agente reativo é um tipo de agente que toma decisões com base apenas nas percepções imediatas do ambiente, sem considerar estados passados ou futuros. Eles são geralmente mais simples e menos flexíveis do que outros tipos de agentes.
- 6Agente Baseado em ModeloUm agente baseado em modelo mantém uma representação interna do ambiente e suas dinâmicas. Isso permite que o agente planeje e tome decisões considerando o futuro, além de reagir ao ambiente atual.
- 7Agente Baseado em ObjetivosUm agente baseado em objetivos define metas ou objetivos que deseja alcançar e toma decisões com base em como essas ações podem ajudá-lo a atingir seus objetivos. Eles podem planejar ações de longo prazo para alcançar metas específicas.
- 8Agente Baseado em UtilidadeAgentes baseados em utilidade consideram não apenas se uma ação ajuda a alcançar um objetivo, mas também a utilidade associada a esse objetivo. Isso permite que o agente tome decisões ponderadas, levando em consideração a importância relativa dos objetivos.
- 9Agente com AprendizagemUm agente com aprendizagem é capaz de melhorar seu desempenho ao longo do tempo, ajustando sua função de agente com base em experiências passadas. Eles podem adquirir conhecimento e adaptar-se a ambientes em mudança por meio de técnicas de aprendizado de máquina e treinamento.
- 10EstadoUm estado é uma representação instantânea de uma situação específica em um ambiente ou sistema. Em sistemas de busca, os estados são usados para representar diferentes configurações ou situações em que um agente pode estar.
- 11Espaço de EstadosO espaço de estados é o conjunto de todos os estados possíveis em um determinado ambiente ou sistema. É uma representação abstrata de todas as situações que um agente pode encontrar durante a execução de uma tarefa.
- 12Árvore de BuscaUma árvore de busca é uma estrutura de dados em forma de árvore que representa as diferentes escolhas e caminhos que um agente pode seguir em um problema de busca. Cada nó na árvore de busca representa um estado e suas conexões representam as ações que levam de um estado a outro.
- 13Nó de BuscaUm nó de busca é um elemento em uma árvore de busca que representa um estado específico juntamente com informações adicionais, como o custo do caminho até aquele estado e a profundidade na árvore.
- 14ObjetivoO objetivo é o estado ou a condição que um agente deseja alcançar ao final de uma tarefa ou processo. Em sistemas de busca, o objetivo é geralmente especificado como um estado final ou uma condição a ser satisfeita.
- 15AçãoUma ação é uma operação que um agente pode executar para transitar de um estado para outro no ambiente. As ações são usadas para alterar o estado atual do agente e avançar em direção ao objetivo.
- 16Modelo de TransiçãoUm modelo de transição descreve como as ações afetam a mudança de um estado para outro no ambiente. Ele especifica quais estados resultam de quais ações, permitindo ao agente prever as consequências de suas ações.
- 17Função HeurísticaUma função heurística é uma função que fornece uma estimativa do custo ou da distância do estado atual ao objetivo em um problema de busca. Ela é usada para orientar o processo de busca, permitindo que o agente priorize estados que parecem estar mais próximos do objetivo com base em uma estimativa heurística.
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- Engenharia Flashcards on IAs, created by Tomás Abdias on 15/09/2023.
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- Tomás Abdias
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