Segundo Parcial-IA

Cuando se hayan producido suficientes excitaciones, el potencial de la neurona puede elevarse por encima del umbral de disparo, que es de: –70 mV. –55 mV. –30 mV. –45 mV.

Al plantearse la conveniencia de tener en cuenta la clasificación de robots según su desempeño desde el punto de vista de su autonomía, el especialista cita niveles o casos. ¿Cuáles son éstos? Seleccione las 3 (tres) opciones correctas. Robot teleoperado. Robot con aprendizaje. Robot autónomo. Robot supervisor. Robot preprogramado.

Para especificar la geometría de un brazo manipulador es necesario definir: Alcance, masa de la carga y velocidad máxima de operación. Alcance, dimensiones de los vínculos rígidos y rotaciones. Número de grados de libertad y fuerzas máximas admisibles. Formas, dimensiones de los vínculos rígidos y rotaciones.

Para identificar dígitos a través de códigos de barra "39" (doce barras blancas o negras) el asesor informático debe recomendar un perceptrón con: Doce entradas analógicas y una salida digital. Una entrada digital y doce salidas digitales. Treinta y nueve entradas digitales y una salida digital. Doce entradas digitales y una salida analógica.

¿Qué se entiende por "grado de libertad"?. Cantidad máxima de articulaciones que posee un robot. Número de trayectorias posibles que puede seguir el efector final. Cantidad mínima de parámetros independientes para determinar posición y orientación de un objeto. Cantidad de sensores que determinan la posición del sistema.

Al tratarse las arquitecturas de robots y en particular la de subsunción, el asesor informático enfatizó que, tal como se ha demostrado en numerosas aplicaciones, un sistema basado en muchos elementos simples e interactuando adecuadamente, es capaz de establecer naturalmente: Un control centralizado de alto nivel. Una estructura jerárquica de planificación deliberativa. Un modelo completo del entorno antes de actuar. Un orden a partir del aparente caos.

Un proceso de montaje incluye una cinta transportadora y es necesario detectar la llegada de los productos a ciertos puntos e identificarlos. El asesor recomienda que, con el mismo medio, se realice la identificación. Propone: Comunicación con un sensor de radiofrecuencia (RFID). Un sensor inductivo de proximidad. Una barrera óptica fotoeléctrica. Una celda de carga para medir el peso de cada pieza.

Cada punto (pixel) de una imagen digital incluye dos tipos de información. ¿A qué corresponden? Seleccione las 2 (dos) opciones correctas. Frecuencia de muestreo temporal del píxel. Tamaño físico del sensor que captó el píxel. Amplitud (nivel de gris o composición del color). Profundidad del buffer de memoria donde se almacena el píxel. Posición (fila, columna).

Se entiende por razonamiento a la facultad que permite: Memorizar información sin interpretarla. Resolver problemas, extraer conclusiones y aprender de manera consciente. Percibir estímulos sensoriales de forma automática. Ejecutar acciones repetitivas sin supervisión.

En un caso de probabilidades condicionadas, en el que se busca anticipar el desempeño de un proceso de mecanizado, el asesor informático no duda en recomendar un: Perceptrón multicapa. Clasificador k-vecinos más cercanos (k-NN). Clasificador bayesiano simple (CBS). Árbol de decisión binario.

¿Qué puntos pueden alcanzarse si se dispone de un brazo formado por tres segmentos de largo L, articulados en sus extremos, que giran sobre un mismo plano?. Todos los de un círculo de radio 2L. Solo los puntos alineados con el eje de la base del brazo. Todos los de un círculo de radio 3L. Únicamente los puntos interiores a un cuadrado de lado 3L.

Al problema de conocer el movimiento final de un manipulador a partir de ciertos ángulos girados por las sucesivas articulaciones se lo denomina: Cinemática directa. Dinámica inversa. Control en lazo cerrado. Cinemática inversa.

Una de las ventajas de las redes semánticas es que: Son óptimas para cálculos numéricos de baja precisión. Permiten declarar importantes asociaciones en forma explícita. Reemplazan completamente a los sistemas neuronales en clasificación. Eliminan la necesidad de representar relaciones entre conceptos.

Seleccione las 3 (tres) opciones correctas. Un asesor informático advierte, ante una consulta, que para poder definir la arquitectura inicial de un modelo neuronal de aprendizaje supervisado, es imprescindible conocer: El algoritmo exacto de entrenamiento que se utilizará. El valor de la tasa de aprendizaje (learning rate). Cantidad de señales de salida. Cantidad de señales de entrada. Tipo de salidas (digitales o analógicas).

Al recomendar la aplicación de un clasificador bayesiano simple (CBS) para anticipar el desempeño de un proceso de mecanizado, el asesor informático destaca su ventaja: Por modelar explícitamente dependencias complejas entre atributos. Por requerir siempre grandes volúmenes de datos de entrenamiento. Por requerir solo una pequeña cantidad de datos de entrenamiento. Por garantizar siempre el menor error posible frente a cualquier modelo.

Un modelo básico de aprendizaje por refuerzo debe disponer como componente característico de: Una política fija que no se modifica durante el aprendizaje. Un modelo perfectamente conocido de la dinámica del entorno. Una función de pérdida global independiente de las acciones. Reglas que determinen la recompensa inmediata de cada acción.

En coincidencia con la realidad histórica, el asesor informático considera que la rápida incorporación de la robótica a los procesos productivos, es consecuencia de sus virtudes, en particular: Bajo consumo energético y estética industrial. Reducción total de la supervisión humana y del mantenimiento. Alta flexibilidad para tareas de diseño conceptual. Capacidad de trabajo, precisión y repetitividad.

Al revisarse las variantes en cuanto a arquitecturas en el diseño de un robot, el especialista en el tema cita como ejemplo extremo, el caso de los sistemas de control que operan directamente a partir de los datos adquiridos por el robot en cada momento. Esta arquitectura se denomina: Arquitectura deliberativa. Arquitectura híbrida deliberativa-reactiva. Arquitectura reactiva simple basada en reflexos. Subsunción.

Ante la necesidad de precisar las especificaciones a cumplir por un manipulador, el especialista en informática destaca las condiciones a cumplir, que son: (seleccione la opción correcta). Minimización del consumo de energía y máxima velocidad de comunicación. Cumplimiento de trayectorias, coordinación de movimientos, posicionamiento preciso y esfuerzo apropiado. Solo posicionamiento preciso sin considerar esfuerzos ni trayectorias. Coordinación de movimientos y velocidad de proceso, sin especificar trayectorias.

Un asesor informático, que es consultado sobre un robot móvil para abastecer una línea de montaje, para comenzar requiere la siguiente información: Solo la capacidad máxima de carga y la velocidad de desplazamiento. Recorrido único o múltiple, si realiza pesado y detalles de la carga/descarga. Recorrido único o múltiple, exactitud y detalles de la carga/descarga. Tipo de energía utilizada y frecuencia de mantenimiento preventivo.

Un agente de Aprendizaje Pasivo determina su comportamiento con una política... Que cambia dinámicamente según la experiencia. Que depende de la retroalimentación inmediata. Que es fija. Que se ajusta al entorno de manera continua.

¿Con qué finalidad y por quién fue aplicado por primera vez el Aprendizaje por Refuerzo en la IA?. En un sistema experto para diagnóstico médico desarrollado por Minsky. En un robot móvil diseñado por Shakey. En un programa que juega al ajedrez, desarrollado por Arthur Samuel. En un modelo neuronal aplicado a control de tráfico aéreo.

El "péndulo invertido sobre base móvil" sirvió para demostrar la efectividad... Del Perceptrón multicapa. De las Redes Semánticas. De la lógica difusa. Del control a través de Aprendizaje por Refuerzo.

Al recomendar la aplicación de un Clasificador Bayesiano Simple (CBS) para anticipar el desempeño de un proceso mecanizado que incluye Procesos Dinámicos (CBSD), el asesor informático destaca la necesidad de que los procesos sean... Deterministas. Estacionarios. Probabilísticos. Recurrentes.

Al recomendar la aplicación de un Clasificador Bayesiano Simple (CBS) para anticipar el desempeño de un proceso mecanizado, el asesor informático destaca su ventaja: Permite representar procesos no estacionarios. No requiere de variables independientes. Por requerir solo una pequeña cantidad de datos de entrenamiento. Garantiza un 100% de precisión.

¿Qué implica según su significado la generalización del Aprendizaje por Refuerzo?. La capacidad de memorizar los patrones vistos. La capacidad de generalización a través de la aproximación de funciones. La capacidad de ignorar recompensas intermedias. La optimización de datos completos.

Un agente de aprendizaje Activo determina su comportamiento con una política... Que es fija e inmutable. Que depende de las recompensas diferidas. En la que debe decidir sobre sus acciones. Basada únicamente en reglas lógicas.

El concepto de Aprendizaje con Refuerzo implica que el agente que opera... Memorice todas las experiencias. Ejecute siempre acciones deterministas. Debe procurar obtener la máxima recompensa. Trabaje sin retroalimentación del entorno.

¿A qué se asemeja el funcionamiento de las unidades individuales de una red neuronal?. A circuitos eléctricos. A compuertas lógicas. A sistemas de almacenamiento. A bases de datos jerárquicas.

Al recomendar la aplicación de un Clasificador Bayesiano Simple (CBS) para anticipar el desempeño de un proceso mecanizado, el asesor informático advierte sobre la conveniencia de que se incluyan valores de cada variable del modelo, lo que es reconocido como Aprendizaje... Con datos incompletos. Con datos parciales. Con datos completos. Con datos aproximados.

Imagine que tiene un problema cualquiera con 10 atributos. Por lo tanto, sabemos que necesitaremos 10 unidades de entrada para construir una red. Pero... ¿Cuántas unidades ocultas necesitaremos?. Diez. El doble del número de atributos. No se sabe. Ninguna.

La conexión de la unidad neuronal "k" a la unidad neuronal "i" sirve para: Modificar el sesgo de la red. Propagar la activación "Ak" de "k" a "i". Eliminar redundancia de datos. Estabilizar el gradiente.

¿Qué tipo de funciones puede representar el Perceptrón?. Funciones no lineales. Funciones estocásticas. Linealmente separables. Funciones continuas de segundo orden.

¿Qué función cumple la superficie de decisión de un Perceptrón?. Crear nuevas categorías de salida. Separar claramente los casos de entrenamiento. Aumentar el número de capas ocultas. Disminuir el tiempo de entrenamiento.

¿A qué se denomina Época en el algoritmo de aprendizaje del Perceptrón?. A cada paso de una neurona. Al tiempo de activación sináptica. A cada ciclo con todos los ejemplos de entrenamiento. Al número de capas utilizadas.

¿Cómo comienza el algoritmo del "Daño Cerebral Óptimo"?. Con pesos inicializados en cero. Con una red totalmente conectada, y va eliminando conexiones. Con una red vacía que se va completando. Con un perceptrón multicapa inicial.

¿A qué se denomina Época en el algoritmo de aprendizaje del descenso del gradiente para Perceptrones?. A la variación de los pesos sinápticos. A cada ciclo con todos los ejemplos de entrenamiento. A la aplicación del algoritmo Hebb. A la normalización de los datos de entrada.

¿Qué representa el peso Wdi de una Red Neuronal?. La fuerza de conexión entre neuronas. El peso de sesgo. El valor de activación de la neurona de salida. La constante de aprendizaje.

¿Cuáles son los componentes de un Perceptrón?. Los pesos, el procesador de sumas, y el procesador del umbral ajustable. Dendritas, axones y sinapsis. Neuronas ocultas y capas convolucionales. Función de activación y memoria de corto plazo.

Una característica destacada de las Redes Semánticas es su capacidad para relacionar conceptos y para... Ejecutar operaciones matemáticas. Extraer conocimiento semántico de información textual. Resolver ecuaciones diferenciales. Clasificar datos numéricos.