INTELIGECNIA ARTIFICIAL

¿A qué tipo de función de membresía corresponde la siguiente gráfica?. Singleton. Trapezoidal. Gaussiana. Sigmoidal.

¿Cuál de las siguientes librerías está especializada en el tratamiento difuso?. fuzzy. matplotlib. tensorflow.keras. numpy.

Del siguiente código. ¿Cuáles son dos herramientas que nos permiten resolver un sudoku?. Iteratividad y Algoritmo A. Algoritmo genético y mutación. Algoritmo DFS y Dijkstra. Recursividad y Backtracking.

¿A qué algoritmo pertenece el siguiente código?. BFS. DFS. A*. Backtraking.

Señale una razón válida para que la lógica difusa tenga participación en los sistemas actuales. La realidad obedece a las leyes y normas del álgebra de Boole. La realidad humana maneja normas lingüísticas imprecisas. La realidad es un conjunto de proposiciones totalmente precisas. La realidad se puede representar en términos de verdadero y falso.

Se plantea elegir una de las dos botellas de agua teniendo en cuenta que la opción A presenta un factor de pertinencia de 0.8 al conjunto agua potable y la opción B una probabilidad de 0.8 de ser agua potable. ¿Cuál es la mejor opción?. Se debería elegir la opción A debido a que únicamente un 0.2 por ciento no corresponde a agua potable. Se debería elegir la opción A debido a que un factor de pertenencia de 0.8 al conjunto agua potable sería mejor que una probabilidad de 0.8. Se debería elegir la opción B puesto que de cada 10 botellas al menos 2 contendrán agua potable. Se debería elegir la opción B puesto que una probabilidad de 0.8 de que la botella contenga agua potable es mejor que un factor de pertinencia de 0.8.

¿Cuál es la diferencia entre incertidumbre e imprecisión en los sistemas difusos?. La imprecisión es la ambigüedad en los conceptos del sistema y la imprecisión es la sobrecarga de datos informativos. La incertidumbre se refiere a la falta de certeza y conocimiento, y la imprecisión es la falta de exactitud. La incertidumbre es el desconocimiento de información y la imprecisión es información falsa o errónea. La incertidumbre es la falta de límites o categorías definidas y la imprecisión es la falta conocimiento.

¿Cuál es la función del Kernel en una rede neuronal convolucional?. Es el núcleo del sistema operativo. Es una matriz de números o filtro aplicada a la imagen original. Es la función matemática que nos permite encontrar detalles en las imágenes. Es un tipo de red neuronal.

¿Qué problema busca resolver el enfoque denominado Representation Learning?. Aumentar automáticamente la velocidad física del procesador durante el entrenamiento. Reemplazar los datos de entrenamiento por información generada aleatoriamente sin relación con el problema. Descubrir una representación adecuada de los datos cuando sus características son difíciles de identificar manualmente. Convertir cualquier problema de clasificación en un sistema basado exclusivamente en reglas.

¿Cuál tarea corresponde a un problema de clasificación?. Predecir la temperatura diaria como una cantidad decimal. Calcular la duración futura de un viaje en minutos. Estimar el valor exacto de una vivienda en dólares. Asignar una persona a la categoría adulto o niño según sus características.

¿Cuál es el objetivo general del aprendizaje no supervisado?. Optimizar decisiones mediante recompensas y penalizaciones definidas por un entorno. Ajustar una función usando pares de entrada y salida proporcionados por un docente. Memorizar etiquetas conocidas para repetirlas sin analizar los datos. Inferir estructuras o patrones presentes en un conjunto de datos sin etiquetas.

¿Qué significa que un problema puede ser resuelto en un tiempo polinomial?. Significa que no posee variables aleatorias y lo torna de categoría NP-Completo. Significa que su resolución temporal va a estar ligada a expresiones como: 2 ^N. Significa que tiene una variable aleatoria y lo vuelve complejo. Significa que su resolución temporal va a estar ligada a expresiones como: 2N, log(N).

Cuál es el código para importar la librería que permite la creación de figuras y gráficos. import.plot([-3, -1, 0, 4, 7], [1, 4, 6, 7, 8]) plt.axis([-4, 8, 0, 10]). import numpy as np x = np.linspace(-2, 2, 500). mport matplotlib import matplotlib.pyplot as plt. import %matplotlib inline.

¿Cuál es la principal desventaja de los sistemas difusos?. Requiere conocer el modelo matemático. Necesita linealizarlo. Requiere conocer las reglas lingüísticas del sistema de control propuestas por un experto. Identifica el sistema.

¿Cuáles son los 3 puntos de debate de la Inteligencia Artificial?. Ética y responsabilidad, Impacto en el empleo, Privacidad y seguridad. Capacidad de predicción, integración con redes sociales y costo de desarrollo. Autonomía, tamaño de los modelos y escalabilidad de las infraestructuras. Seguridad, velocidad de procesamiento y capacidad de memoria.

¿Qué procesos se deberían ubicar en los bloques en blanco del siguiente sistema difuso?. Entradas difusas – Salidas difusas. Entradas discretas – Salidas discretas. Fuzzificador - Desfuzzificado. Conjunto difuso de entrada – Conjunto difuso de salida.

¿A qué tipo de aprendizaje pertenece la siguiente imagen?. Aprendizaje semisupervisado. Aprendizaje no supervisado. Aprendizaje supervisado. Aprendizaje por refuerzo.

¿Cuál es la principal desventaja de los sistemas difusos?. Identifica el sistema. Necesita linealizarlo. Requiere conocer las reglas lingüísticas del sistema de control propuestas por un experto. Requiere conocer el modelo matemático.

¿Qué actividad corresponde a la etapa de monitoreo de un sistema de Machine Learning desplegado?. Seleccionar por primera vez el objetivo comercial antes de recopilar datos. Vigilar errores, calidad de datos y sesgos, y reentrenar el modelo cuando sea necesario. Construir únicamente el conjunto inicial de entrenamiento y detener el proyecto. Sustituir todas las predicciones del modelo por decisiones manuales permanentes.

¿Es la Inteligencia Artificial una ciencia nueva, y a quiénes se considera como los padres de la IA?. La Inteligencia Artificial es una ciencia emergente que surgió en los últimos 20 años, siendo pioneros John McCarthy y Alan Turing, quienes diseñaron los primeros modelos de redes neuronales. La Inteligencia Artificial no es un campo reciente; se formalizó en los años 50, y algunos de sus padres son Alan Turing, John McCarthy y Marvin Minsky, quienes establecieron bases fundamentales en el razonamiento y la cognición artificial. Aunque es un campo que ha surgido en la última década, la IA fue desarrollada principalmente por John McCarthy y Marvin Minsky, quienes establecieron los primeros principios de la robótica avanzada. La Inteligencia Artificial es una disciplina de reciente creación, y sus fundadores fueron Alan Turing y Herbert Simon, quienes introdujeron el concepto de aprendizaje automático en la década de los 90.

¿Cuál es la topología del modelo de regresión lineal simple construido en el notebook?. Una capa convolucional seguida de una capa de agrupamiento. Un único nodo de salida en una capa densa conectado a las características de entrada. Una red recurrente con varias celdas de memoria y múltiples salidas. Un árbol de decisión con ramas definidas manualmente.

¿Cómo se interpreta el RMSE utilizado durante el entrenamiento?. Representa el porcentaje de compañías de taxi incluidas en el conjunto de datos. Indica la cantidad exacta de filas presentes en el DataFrame. Cuenta el número de épocas necesarias para cargar las bibliotecas. Mide el error típico de las predicciones y se expresa en las mismas unidades que la etiqueta, es decir, dólares.

¿Qué función obtendríamos con la siguiente configuración de parámetros?. trapmf. singleton. gaussmf. trimf.

¿Todos los desarrollos y aplicaciones actuales de Inteligencia Artificial pertenecen a la IA Débil o a la IA Fuerte?. Todos los desarrollos actuales de IA pertenecen a la IA Fuerte, ya que son capaces de razonar de forma general y resolver cualquier tipo de problema como lo haría un ser humano. Ninguno de los desarrollos actuales pertenece a la IA Débil, ya que esta tecnología ha sido superada por la IA Fuerte, que domina el campo de la inteligencia artificial moderna. Los desarrollos actuales de IA abarcan tanto la IA Débil como la IA Fuerte, pues ya existen sistemas con habilidades cognitivas generales comparables a las humanas. Todos los desarrollos actuales de IA pertenecen a la IA Débil, que está limitada a tareas específicas, mientras que la IA Fuerte, capaz de pensar y razonar como un humano, sigue siendo teórica.

¿Con qué comando rápido podemos ejecutar una celda en Jupyter Notebook?. Ctrl + Spr. Shift + Enter. Alt + E. Shift + D.

¿Cuál es el concepto que mejor se ajusta a la definición de Redes Neuronales?. Es un método de la inteligencia artificial que enseña a las computadoras a procesar datos de una manera que está inspirada en la forma en que lo hace el cerebro humano. Categoría de la inteligencia artificial que proporciona a las máquinas la capacidad de aprender automáticamente a partir de datos y experiencias pasadas y hacer predicciones. Clasificación formada por conjuntos de datos de mayor tamaño y más complejos, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos. Ciencia que aglutina varias disciplinas o ramas de la tecnología con el objetivo de diseñar máquinas programadas para realizar tareas de forma automática o para simular el comportamiento humano o animal.

¿Qué representa la siguiente imagen?. Representa el funcionamiento de un threshold en el ejemplo propuesto. Una función de decisión y agregación. La neurona M -P, con 4 entradas y 1 salida. Representa el comportamiento de los datos mediante una función Sigmoide.

Representa el comportamiento de los datos mediante una función Sigmoide. Recibe textos completos y produce exclusivamente valores negativos. Recibe solamente imágenes y produce una matriz de probabilidades continuas. Recibe cualquier señal analógica y produce múltiples salidas simultáneas. Recibe uno o más valores binarios y produce una salida binaria.

¿Cómo aprende principalmente un sistema de aprendizaje por refuerzo?. Mediante el cálculo exclusivo de correlaciones entre variables numéricas. Mediante una lista fija de etiquetas que nunca cambia durante el entrenamiento. Mediante prueba y error, utilizando recompensas o penalizaciones para orientar sus decisiones. Mediante la agrupación de ejemplos sin interactuar con ningún entorno.

¿Qué característica presenta la correlación positiva más fuerte con la variable FARE?. TIP_RATE. COMPANY. TRIP_MILES. PAYMENT_TYPE.

¿Cuáles son las tres operaciones genéticas principales?. Cruce, mutación y selección. Torneo, hfo, mutación. Cruce, heurística, y fitness. Gen, cromosoma, descendencia.

¿Cuál de las siguientes librerías permite trabajar con arrays n-dimensionales?. Numpy. Pandas. Matplotlib. Pytorch.

¿Qué funcionalidad tenía el sistema experto MYCIN?. Detectar infecciones sanguíneas. Predecir el riesgo de parto prematuro. Diagnosticar enfermedades pulmonares. Analizar la estructura molecular.

¿Cuál es la definición correcta de un agente inteligente?. Un agente inteligente es una máquina que solo responde a comandos humanos directos y no puede tomar decisiones de manera autónoma. Un agente inteligente es un sistema que únicamente procesa grandes cantidades de datos, pero no puede interactuar con su entorno. Un agente inteligente es un sistema que percibe su entorno, procesa la información y actúa de manera autónoma para maximizar sus posibilidades de éxito utilizando actuadores. Un agente inteligente es cualquier programa de computadora que puede ejecutar tareas sin la intervención humana.

¿Cuál es la opción correcta?. Se recomienda el algoritmo BFS por sobre el algoritmo DFS ya que requiere menos memoria. Se recomienda el algoritmo A* por sobre el algoritmo BFS ya que trabaja mejor en búsqueda no informada. Se recomienda el algoritmo DFS por sobre el algoritmo genético ya que es mejor en optimización. Se recomienda el algoritmo DFS por sobre el algoritmo BFS ya que requiere menos memoria.

Señale una razón válida para que la lógica difusa tenga participación en los sistemas actuales. La realidad obedece a las leyes y normas del álgebra de Boole. La realidad es un conjunto de proposiciones totalmente precisas. La realidad humana maneja normas lingüísticas imprecisas. La realidad se puede representar en términos de verdadero y falso.

¿Cómo se define la salida de la función ReLU?. Devuelve el cuadrado de cualquier valor recibido por la neurona. Devuelve valores entre cero y uno mediante una curva sigmoidal. Devuelve siempre uno, independientemente del valor de entrada. Devuelve cero para entradas negativas y conserva la entrada cuando es no negativa.

¿Cuál es la tarifa máxima registrada en el conjunto de datos analizado en el notebook?. $648.60. $31.69. $68.12. $159.25.

¿Cuál es la aplicación que más se ajusta a la siguiente descripción? Permite crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Es una herramienta muy popular en el ámbito de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la programación en general. Matlab. Anaconda. Jupyter Notebook. Spyder.

Señale. ¿Cuál es la diferencia entre lógica clásica y lógica difusa?. La lógica clásica trabaja con valores 0 y 1 y la lógica difusa emplea valores de verdadero y falso. La lógica clásica trabaja con grados de verdad en las proposiciones y la lógica difusa puede ser verdadero o falsa. La lógica clásica trabaja con valores discretos y la lógica difusa emplea valores continuos. La lógica clásica trabaja con valores binarios y la lógica difusa emplea grados de verdad.

¿A que hace referencia las siglas “AIoT”?. Internet Artificial + Sensores. Inteligencia artificial + Internet de las cosas. Domótica + Internet de las cosas. Inteligencia Artificial + Ciudades inteligentes.

Inteligencia Artificial + Ciudades inteligentes. import arrays as ar. import pandas as pd. import np.array. import numpy as np.

¿Cuáles son las tres maneras de transformar la información que nos da un grafo a lenguaje código?. Lista de adyacencia, vectores de soporte, clusttering. Lista de aristas, matriz de adyacencia, lista de adyacencia. Lista de aristas, BFS, DPS. Matriz de aristas, lista de adyacencia, K-means.

¿Cómo se denomina la entidad que permite interactuar con un entorno a través de sensores y modificarlo mediante actuadores?. Red Neuronal. Agente Inteligente. Robot móvil. Sistema experto.

¿Cuál es la característica principal del aprendizaje supervisado?. Existe un factor humano que participa en la supervisión del procesamiento de datos. Los datos poseen etiquetas que facilitan el proceso de predicción. Los algoritmos aprenden de forma automática a través de descubrir patrones en los datos. Los datos se dividen en grupos teniendo en cuenta las diferentes características.

¿Cuál es la proposición correcta al analizar el siguiente conjunto difuso?. Una persona puede pertenecer a dos conjuntos simultáneamente. Por ejemplo, la persona más alta tiene un factor de pertenencia de 0.9 al conjunto los altos y 0.1 al conjunto los bajos. Una persona puede pertenecer únicamente a un conjunto. Por ejemplo, la persona más alta tiene un factor de pertenencia de 0.9 al conjunto los altos. Las personas pueden pertenecer de cierta manera a ambos conjuntos, existe exclusión.

¿Cuál es el propósito principal de la etapa de pruebas de un modelo de Machine Learning?. Transferir inmediatamente el modelo a producción sin revisar la calidad de sus predicciones. Modificar manualmente todas las etiquetas del conjunto de entrenamiento antes de crear el modelo. Medir el rendimiento del modelo utilizando datos que no participaron en su entrenamiento. Eliminar las características numéricas para trabajar únicamente con variables categóricas.

Según el notebook, ¿cómo puede interpretarse un DataFrame de pandas?. Como una función de activación que transforma únicamente valores negativos. Como un algoritmo de optimización que reemplaza al modelo de regresión. Como una hoja de cálculo donde las filas son ejemplos y las columnas son atributos. Como una métrica que calcula el error promedio de las predicciones.

¿Qué tipo de resultado intenta predecir un modelo de regresión?. Un grupo de datos sin etiqueta obtenido únicamente por similitud. Una secuencia de recompensas sin variable numérica de salida. Una categoría discreta, como fraude, legal, adulto o niño. Un valor continuo, como el precio, la temperatura o la demanda estimada.

¿Qué nos devuelve como respuesta el algoritmo de Floyds?. Un diccionario con los posibles caminos representados por listas. Una matriz en la que se muestran las posibles uniones de coste mínimo entre cada pareja de nodos. Un vector de soporte en donde se muestra la unión de vértices. Una lista con las aristas y los pesos de cada una de ellas.

¿Cuál de las siguientes librerías presenta funcionalidades similares a Excel?. Pandas. Pytorch. Matplotlib. Numpy.

¿Cuáles son los componentes principales de un sistema experto?. Interfaz de usuario, motor de inferencia, base de conocimientos. interfaz gráfica, sistema operativo, compilador y depurador. Algoritmo de aprendizaje, red neuronal, módulo de optimización y base de datos. Sensores, actuadores, procesador central y memoria a largo plazo.

¿Es el test de Turing un medidor suficiente para entender las capacidades de la IA?. No, el Test de Turing es únicamente un experimento teórico y no tiene relevancia en la evaluación práctica de la inteligencia artificial actual, que se basa en el análisis de grandes volúmenes de datos. No, aunque el Test de Turing es relevante para medir si una IA puede imitar conversaciones humanas, no es suficiente para evaluar completamente las capacidades de una IA, ya que no contempla aspectos como el razonamiento o la creatividad. Sí, el Test de Turing es el único criterio necesario para determinar si una IA es verdaderamente inteligente, ya que evalúa su capacidad para imitar el comportamiento humano en todos los aspectos. Sí, el Test de Turing mide todos los aspectos fundamentales de la inteligencia artificial, incluidas la resolución de problemas complejos y la comprensión emocional.

¿A qué algoritmo pertenece el siguiente código?. A*. Backtraking. BFS. DFS.

Señale dos recomendaciones a tener en cuenta para la implementación de las etapas de un sistema difuso. Se recomienda tener un número par de conjuntos difusos. Debe existir un solapamiento de los conjuntos difusos de entre 10 y 50%. Las personas pueden pertenecer de cierta manera a ambos conjuntos, existe exclusión.

¿Cuál enunciado define mejor el aprendizaje automático o Machine Learning?. Permite que los sistemas aprendan de datos y experiencias para mejorar sus predicciones con mínima programación explícita. Una persona puede pertenecer únicamente a un conjunto. Por ejemplo, la persona más alta tiene un factor de pertenencia de 0.9 al conjunto los altos. Obliga a programar manualmente cada respuesta posible antes de que el sistema pueda procesar información nueva. Se limita a almacenar grandes volúmenes de datos sin identificar patrones ni producir resultados predictivos.

¿Cuál es el propósito principal de una función de activación en una red neuronal?. Eliminar todos los pesos y sesgos de las neuronas. Introducir no linealidad para que la red pueda aprender patrones complejos. Ordenar alfabéticamente los ejemplos antes del entrenamiento. Convertir cualquier salida continua en un archivo de texto.

¿Qué combinación explica el resurgimiento reciente de las redes neuronales artificiales?. Reemplazo de las redes por sistemas expertos que no requieren entrenamiento. Menor disponibilidad de datos, reducción del cómputo y eliminación de algoritmos complejos. Mayor disponibilidad de datos, aumento del poder computacional y mejoras en los algoritmos. Uso exclusivo de valores binarios y abandono de los modelos de aprendizaje profundo.

Señale dos recomendaciones a tener en cuenta para la implementación de las etapas de un sistema difuso. Se recomienda tener un número par de conjuntos difusos. Debe existir un solapamiento de los conjuntos difusos de entre 10 y 50%. El número de conjuntos difusos debe ser indirectamente proporcional con respecto al punto óptimo de operación del sistema. El número de conjuntos difusos debe estar comprendido entre dos y nueve.