INTELIGENCIA ARTIFICIAL

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado?. El aprendizaje no supervisado utiliza sesiones de entrenamiento, mientras que el segundo no utiliza sesiones de entrenamiento. El aprendizaje supervisado utiliza sesiones de entrenamiento, mientras que el segundo no utiliza sesiones de entrenamiento. El aprendizaje no supervisado utiliza datos etiquetados, mientras que el segundo utiliza datos etiquetados. El aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados, mientras que el segundo utiliza datos no etiquetados.

¿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. Las personas pueden pertenecer de cierta manera a ambos conjuntos, existe exclusión. 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.

¿Cuáles son los valores lingüísticos del siguiente sistema difuso?. Edad, Grado de pertenencia. Infancia. Juventud, adultez joven. x E [0;33] años. u E [0;1] años.

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

¿Cuál es el objetivo de los algoritmos genéticos?. Recorrer en anchura todas las posibles soluciones. Encontrar el mejor camino. Maximizar o minimizar. Analizar los datos de acuerdo a su etiqueta.

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

¿A qué se le conoce como el perceptrón?. A la red neuronal RELU. A la red neuronal monocapa. A la red neuronal multicapa. A la red neuronal convolucional.

¿A que se refieren las heurísticas de la Inteligencia Artificial?. Son algoritmos que permiten realizar búsquedas. Son estrategias de resolución de problemas. Son algoritmos que se basan en la comunicación humano máquina. Son estrategias de Machine Learning.

A qué operación de conjuntos difusos hace referencia la siguiente imagen: μ_C(x) = max(μ_A(x), μ_B(x)) = μ_A(x) ∨ μ_B(x) para ∀x ∈ X. μ_{~A}(x) = 1 − μ_A(x) para ∀x ∈ X. μ_C(x) = min(μ_A(x), μ_B(x)) = μ_A(x) ∧ μ_B(x) para ∀x ∈ X. B ⊆ A ↔ μ_B(x) ≤ μ_A(x) para ∀x ∈ X.

¿A qué función de membresía corresponde la siguiente configuración de parámetros?. def ……(x, x0): if (type(x) is int) or (type(x) is float): # Si X es entero o real evalua para el valor entrante. if x == x0: m = 1.0 else: m = 0.0 return m. falso.

Señalar la respuesta correcta: La Inteligencia Artificial es un sub dominio de Machine Learning. El Aprendizaje automático es un sub dominio de la Inteligencia Artificial. La Inteligencia Artificial es un sub domidio del Aprendizaje Automático. El aprendizaje automático es un sub dominio de Deep Learning.

¿Cuáles son los tres tipos de aprendizaje automático más utilizados?. Aprendizaje supervisado, no supervisado, por refuerzo. Aprendizaje lógico, difuso y clásico. Aprendizaje superior, medio, bajo. Aprendizaje automático, Deep Learning, machine Learning.

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

Aprendizaje automático, Deep Learning, machine Learning. Clasificación formada por conjuntos de datos de mayor tamaño y más complejos, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional sencillamente no puede gestionarlos. 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. 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. 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.

¿Cuál es la diferencia entre IA Débil e IA fuerte?. La IA débil es el tipo de inteligencia artificial que se utiliza actualmente la IA fuerte es un enfoque a futuro. La IA débil representa los inicios de la IA. La IA fuerte es la que utilizamos actualmente. La IA fuerte es el tipo de inteligencia artificial que se utiliza actualmente la IA débil es un enfoque a futuro. Su diferencia radica en la aplicación específica que se quiera realizar.

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

En los algoritmos genéticos, ¿Cuál es el propósito de la "mutación" en el proceso de evolución?. Aumentar la población inicial para tener más opciones de selección. Introducir variabilidad genética en los individuos para evitar la convergencia prematura. Incrementar la precisión de los operadores de selección y cruce. Garantizar que solo los individuos más fuertes sobrevivan en cada generación.

¿Cómo funciona el algoritmo de Back tracking?. Es similar a buscar el camino correcto en un laberinto, el momento en que tomemos una ruta que no es la adecuada damos vuelta y empezamos desde el último punto válido. Se basa en el funcionamiento de la genética propuesta por Charles Darwin, utiliza individuos, población y mutaciones. Funciona de manera similar a las redes neuronales y su proceso de sinapsis para lograr comunicarse.

En los algoritmos genéticos, ¿cuál es el propósito del operador de "cruce" (crossover)?. Generar una población inicial aleatoria. Seleccionar las soluciones menos aptas para ser reemplazadas. Aumentar la variabilidad de la población mediante modificaciones aleatorias. Combinar características de dos individuos para crear descendientes con propiedades de ambos.

¿Qué hace la función RELU?. Función matemática que tiene una característica curva o en S. Es una función matemática en forma de L. Es una función matemática acampanada. Rectifica los valores negativos y conserva únicamente los positivos.

Señale dos recomendaciones a tener en cuenta para la implementación de las etapas de un sistema difuso. * El número de conjuntos difusos debe estar comprendido entre dos y nueve. * 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. Se recomienda tener un número par de conjuntos difusos.

¿Qué librería nos puede ayudar para la resolución del Problema del viajero?. pandas. numpy. deap. scikitlearn.

la siguiente imagen son de lógica difusa. verdadero. falso.

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

¿Cuál sería un ordenamiento adecuado con respecto a los siguientes dominios de la IA? El símbolo mayor que significa que “contiene a”. Inteligencia artificial > Machine Learning > Deep Learning. Ninguna de las anteriores. Deep Learning > Machine Learning > Inteligencia artificial. Machine Learning > Deep Learning > Inteligencia artificial.

¿Cuál es el concepto que más se ajusta a Sistema experto?. Algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional. Es una forma de la IA que permite a un sistema aprender de los datos en lugar de aprender mediante la programación explícita. Programa computacional que representa y razona el conocimiento de algún tema especializado.

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

Quién creó la primera red neuronal convolucional y a qué estaba enfocada?. Geoffrey Hinton y estaba enfocada al reconocimiento de imágenes. John McCarthy y estaba enfocada al reconocimiento de texto. Elon Musk y estaba enfocada al reconocimiento de patrones numéricos. Yann LeCun y estaba enfocada en el reconocimiento de letras manuscritas.

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

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

¿Cuál es el concepto que mejor se ajusta a la definición de Redes Neuronales?. 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. 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.

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

Señale dos características de los sistemas inteligentes. Trabajan en entornos netamente específicos. No se pueden interrelacionar con otros agentes. *Capacidad de aprendizaje a través de experiencias anteriores * Autonomía para tomar decisiones.

En un sistema de lógica difusa, ¿cuál es el propósito de la fase de "defuzzificación"?. Transformar el resultado difuso en un valor concreto que pueda interpretarse en el mundo real. Convertir valores precisos en conjuntos difusos para aplicarlos en reglas borrosas. Seleccionar las reglas borrosas más importantes para optimizar el sistema. Incrementar el número de reglas para mejorar la precisión del sistema.

Señale la respuesta correcta sobre las aplicaciones de los grafos tipo árbol. Detección de patrones en imágenes. Detección de lenguajes de señas. Análisis de búsqueda no informada Análisis de problemas Gaussianos. Análisis sintáctico de lenguajes de programación. Aprendizaje automático. Árboles Genealógicos. Computación evolutiva.

¿Qué es el aprendizaje profundo?. Un conjunto de técnicas basadas en redes neuronales artificiales. Un método para calcular estadísticas descriptivas. Una técnica exclusiva para el procesamiento de texto.

¿Qué significa el modelo REAS de los agentes inteligentes?. Rendimiento, energía, acciones, sensores. Resolución, entorno, actuadores, sistemas. Rapidez, energía, acciones, percepciones. Rendimiento, entorno, actuadores, sensores.

¿Qué expresión representa la operación Intersección entre conjunto difusos?. μ_C(x) = min(μ_A(x), μ_B(x)) = μ_A(x) ∧ μ_B(x) para ∀x ∈ X . B ⊆ A ↔ μ_B(x) ≤ μ_A(x) para ∀x ∈ X. μ_{~A}(x) = 1 – μ_A(x) para ∀x ∈ X. μ_C(x) = max(μ_A(x), μ_B(x)) = μ_A(x) ∨ μ_B(x) para ∀x ∈ X.

¿Cuáles son dos motivos para que resurjan las redes neuronales artificiales?. Los algoritmos son complejos y costosos. Posee muchas limitaciones. * En la actualidad existe una gran cantidad de datos disponibles. * En las últimas décadas el poder computacional se ha disparado.

¿A qué se refiere el concepto de percepciones en los agentes inteligentes?. Movimiento, proximidad, infrarrojo. Sensaciones naturales + computacionales. Información, entrada, estímulos. Motores, engranajes, válvulas.