Segundo Parcial Inteligencia Artificial

Seleccione las 2 opciones correctas. El buen entrenamiento en el modelo de Hopfield se encuentra condicionado por: Por la relación entre los patrones. Por la cantidad de patrones. Por la simetría. Por la velocidad de procesamiento.

Seleccione las 2 opciones correctas. Para resolver los problemas de cinemática inversa en forma numérica se pueden usar: Métodos iterativos. Métodos algorítmicos. Métodos difusos. Métodos semánticos.

Seleccione las 3 opciones correctas. Para definir la arquitectura inicial de un modelo neuronal de aprendizaje supervisado es indispensable conocer: Tipo de salidas (digitales o analógicas). Cantidad de señales de salida. Cantidad de señales de entrada. El color de los nodos.

Seleccione las 3 respuestas correctas. La clasificación de robots según su autonomía incluye: Robot preprogramado. Robot con aprendizaje. Robot autónomo. Robot simbólico.

Seleccione 3 respuestas correctas. Las arquitecturas de robots responden a modelos: Híbridos. Deliberativos. Reactivos. Simbólicos.

¿Cuáles son elementos principales en una Neurona biológica? (Selecciona 4). Núcleo. Dendritas. Axón. Cabeza. Membrana.

Los canales iónicos que posibilitan el intercambio de neurotransmisores permiten selectivamente el paso de iones... (Selecciona 4). De sodio. De potasio. De proteínas. De calcio. De oxígeno.

Una vez definida la arquitectura inicial de un modelo neuronal de Aprendizaje Supervisado, se destaca la necesidad de disponer de dos conjuntos de datos (entrenamiento y validación). ¿Cuáles son estas condiciones? (Selecciona 4). Ambos conjuntos no deben presentar inconsistencias. Adecuada cantidad de datos de validación. Los datos deben representar todo el dominio de las entradas. Adecuada cantidad de datos de entrenamiento. Los conjuntos deben ser idénticos.

Al consultarle sobre la conveniencia de una propuesta referida a una red de Hopfield, el asesor informático detalló condiciones que aseguran un buen desempeño. ¿Cuáles son? (Selecciona 4). Existencia de una función de Lyapunov. Patrones ortogonales o linealmente independientes. Número de patrones debe estar acotado. Sistema globalmente estable. Algoritmos genéticos implementados.

Al consultarle sobre la conveniencia de una propuesta referida a una red de Hopfield, el asesor informático puntualiza características de estos modelos. ¿Cuáles son? (Selecciona 4). Elementos biestables. Red recurrente direccionable por contenido. Matriz de pesos con diagonal nula. Matriz de pesos simétrica. Red de capas convolucionales.

¿Cuáles son las principales Funciones de Activación utilizadas en Redes Neuronales Artificiales? (Selecciona 4). Sigmoidal. Escalón. Lineal. Tangente hiperbólica. Senoidal.

¿Cuáles son los modelos mínimos de Aprendizaje Supervisado según el asesor informático? (Selecciona 4). Adaline / Madaline. Red de Elman. Red de Jordan. Perceptrón. Red de Kohonen.

Niveles de Reconocimiento del Lenguaje Natural (Selecciona 4). Reconocimiento básico de lenguaje natural. Interpretación de discurso continuo. Interpretación en tiempo real. Nivel de dependencia del orador. Traducción automática de idiomas.

Opciones NO convencionales de locomoción robótica (Selecciona 4). Modelos zoomórficos (caminadores y no caminadores). Conducción sincronizada. Dirección diferencial. Locomoción bípeda. Desplazamiento magnético.

Atributos de representación en procesamiento de imágenes (Selecciona 4). Color (B&W o color). Tipo de representación (vectorial o matriz de puntos). Formato de almacenamiento. Dimensiones (2D o 3D). Cantidad de píxeles por sensor.

Opciones de interpretación de señales e imágenes en robótica (Selecciona 4). Análisis dimensional. Interpretación de señales. Comprensión de imágenes. Reconocimiento de patrones. Clasificación numérica.

Etapas de un sistema de navegación robótica (Selecciona 4). Planificación de la ruta. Generación del camino. Percepción del entorno. Seguimiento del camino. Entrenamiento con datos históricos.

Una unidad neuronal con función de activación binaria, y otra con función lineal, se denominan Perceptrón y Adaline. Verdadero. Falso.

En el modelo de Hopfield, la matriz de pesos sinápticos es simétrica con diagonal nula. Verdadero. Falso.

En el espacio RGB, la diagonal que une (0,0,0) con (255,255,255) representa la escala de grises. Verdadero. Falso.

En soluciones numéricas de cinemática inversa, las expresiones que gobiernan el problema son resueltas por métodos iterativos o algorítmicos. Verdadero. Falso.

Un robot dispone de control de Dirección Diferencial cuando cambia la dirección a diferentes velocidades en las ruedas. Verdadero. Falso.

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).

¿A qué se denomina "Escáneres de rango"?. A sensores que miden la temperatura ambiental. A sensores que miden la distancia a objetos cercanos. A dispositivos que cuentan el número de patrones. A detectores de movimiento.

¿Qué se entiende por "actuador" y por "efector"?. Son los dispositivos para definir una acción de control, y para aplicarla. Son algoritmos para regular la percepción. Son unidades de almacenamiento de datos. Son sensores para la detección de estímulos.

Indique cuál de los siguiente conceptos NO se encuentra relacionado con Grados de Libertad: Ejes cartesianos. Sensores. Movimientos de rotación. Coordenadas angulares.

Indique cuál de las siguientes opciones corresponde a la definición de "Efectores": Los efectores son el medio por el cual los robots se mueven y cambian la forma de sus cuerpos. Los efectores son únicamente sensores de proximidad. Los efectores almacenan información semántica. Los efectores representan valores de activación neuronal.

¿Qué es un Grado de Libertad robótico?. Es cada dirección independiente del robot en la cual uno o varios de sus efectores se pueden mover. Es el margen de error permitido en un robot. Es el número de sensores conectados a un efector. Es la capacidad de procesar múltiples trayectorias.

¿Qué es un "Efector"?. Es el dispositivo que permite a un robot moverse y cambiar la forma de su cuerpo. Es el componente que almacena datos de entrada. Es la unidad de procesamiento central del robot. Es la base de soporte estructural del robot.

¿Cuántos son los Grados de Libertad mínimos para poner un objeto en una posición y orientación determinadas?. 3. 7. 4. 6.

Los dos principales tipos de Percepciones consideradas en la robótica son... Tacto y olfato. Visión y audición. Equilibrio y magnetismo. Calor y vibración.

Indique cuál de las siguientes afirmaciones NO corresponde con "Localización": El secuestro se utiliza normalmente para probar lo robusta que es una técnica de localización bajo condiciones extremas. El seguimiento implica conocer la posición inicial. La localización global considera posiciones desconocidas. La localización se basa en el uso de sensores.

Indique la/s forma/s con dificultad incremental en la que puede presentarse el Problema de Localización: Problema de seguimiento, localización global y problema de secuestro. Localización lineal, global y segmentada. Seguimiento binario, global y relativo. Localización dinámica, pasiva y activa.

¿En qué se transforma el Problema de Localización robótica cuando se conoce la posición inicial del objeto buscado?. En un problema de seguimiento. En un problema de secuestro. En un problema de control reactivo. En un problema de optimización.

¿Qué se entiende por "Grado de Libertad"?. Cantidad mínima de parámetros independientes para determinar posición y orientación de un objeto. Cantidad de sensores y efectores conectados. Nivel de autonomía de un robot. Número de ciclos de aprendizaje.

¿Cómo se denomina a la generación de mapas mediante robots?. Localización y mapeado simultáneo (SLAM). Cartografía pasiva. Modelado predictivo. Planificación jerárquica.

¿Cuál método de planificación de rutas se centra en descomponer el espacio en una rejilla cuadriculada?. Método de descomposición en celdas. Método probabilístico. Algoritmo genético. Algoritmo de clustering.

Indique el concepto correcto de Esqueletización: Es un método que elimina ruido en imágenes. Es una técnica de aprendizaje reforzado. Es una familia de algoritmos de planificación que reducen el espacio libre a una representación unidimensional. Es un modelo neuronal multicapa.

¿Cómo se denomina el método de planificación de rutas que representa el espacio de configuración mediante un "esqueleto"?. Método de descomposición en celdas. Método de esqueletización. Método de propagación. Método de gradientes.

¿A qué se denomina Heurística de Navegación Costera?. A un método que permite disminuir la incertidumbre de posicionamiento de un robot. A un algoritmo para mapear sensores visuales. A un modelo neuronal aplicado a navegación. A un método de predicción basado en Bayes.