Int. Artificial

1.- Espacio de estados en el que se presenta la descripción

completa del problema situación por situación.

D.EXPLICITOS

2.- Espacio de estados en el que las reglas describen el problema.

C.IMPLICITOS

3.- Relacione las partes de la neurona.

SINAPSIS-----------PESOS

AXÓN-------------- SALIDA

DENDRITAS--------ENTRADAS

4.- Un macrooperador es una secuencia de acciones que se

pueden tratar en conjunto.

VERDADERO

5.- El_____ es una forma de aprendizaje en la que una

entidad adquiere conocimiento sin la ayuda de un profesor.

DESCUBRIMIENTO

6.- Esta búsqueda evita el problema de la explosión

combinatoria de la búsqueda en anchura expandiendo solamente

los nodos más prometedores de cada nivel.

B.BUSQUEDA BEAM

7.- El orden de las funciones de entrada a salida

dentro de la neurona es 1.funcion de activación,

2.funcion de entrada, 3.funcion de salida.

FALSO

8.- Son cambios en el sistema que se adaptan de manera que

permitan llevar a cabo la misma tarea de un modo mas

eficiente y eficaz _____.

APRENDIZAJE

9.- Está basada en la búsqueda en profundidad. Utiliza

una heurística para mejorar la eficiencia de la búsqueda.

A cada paso se realiza una estimación para definir si la

selección es la mejor.

C.BUSQUEDA HILL CLIMBING

10.- Esta forma de aprendizaje tiene como objetivo

construir representaciones de las definiciones de

conceptos del dominio del mundo de bloques

D. PROGRAMA DE APRENDIZAJE DE WLNSTON

11.- Cuando se trabaja con redes Neuronales lo primero

es decidir cual topología de Red podrá ser usada antes

de pensar acerca de las fuentes de datos.

FALSO

12.- El siguiente es un algoritmo?: Crea una agenda de un

elemento (el nodo raíz) hasta que la agenda este vacía

o se alcance la meta si el primer elemento es la meta

entonces acaba si no elimina el primer elemento y añade

sus sucesores al final de la agenda

A. BREATH FIRST

13.- En este tipo de búsqueda todos o la mayoría de los

datos son proporcionados inicialmente, es difícil

establecer el objetivo desde el principio.

D. BÚSQUEDA FORWARD

14.- En la búsqueda en profundidad y anchura almacena

los nodos en espera de ser examinados.

B. LISTA ABIERTA

15.- Este procedimiento consiste en usar una función de evaluación

F que combina la información recibida de diferentes fuentes p1...pn,

para formar un único resumen estadístico

D. APRENDIZAJE POR AJUSTE DE PARAMETROS

16.- Son dos métodos de búsqueda utilizados en juegos.

D. MINIMAX Y PODA ALFA BETA

17.-function BEST-FIRST-SEARCH (problem, VAL-FN) RETUNS

A SOLUTION SEQUENCE FUNCIÓN BÚSQUEDA-PREFERENTE-POR-LO MEJOR (problema, FUNCIÓN-EVALUACIÓN) responde con una secuencia de solución

entradas: problema

un problema

Función-Eval, una función de evaluación

Función-Lista de espera<-una función que ordena los nodos mediante

FUNCION-EVAL responde con BUSQUEDA-GENERAL (problema función-Lista de espera)

B. BEST FIRST

18.- Son dos métodos de búsqueda con información.

A. HILL CLIMBING Y BEST FIRST

19.- Es el proceso mediante el cual un ente adquiere conocimiento

APRENDIZAJE

20.- En este tipo de búsqueda el objetivo es proporcionado al formular

el problema existe un gran número de reglas que cumplen con los hechos

disponibles.

A. BÚSQUEDA BACKWARD

21.- Son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático

inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso

de los animales.

B. REDES NEURONALES ARTIFICIALES,

22.- En el aprendizaje a partir de ejemplos en el modelo _____ cada clase

está definida por una función F que incluye las características

ci relevantes del dominio especifico ponderadas por un peso ci.

ESTADISTICO

23.- Consisten en unidades de procesamiento capaces de intercambiar

información, aprenden y pueden utilizarse en reconocimiento de patrones.

B. REDES NEURONALES

24.- El siguiente es un algoritmo?: Crea una agenda de un elemento

(el nodo raiz) hasta que la agenda este vacia o se alcance la meta y

los demas nodos sean de costos mayores o iguales a la meta si el

primer elemento es la meta y los demas nodos son de menor o

igual costo a la meta entonces acaba si no elimina el primer

elemento y añade sus sucesores a la agenda ordena todos

los elementos de la agenda de acuerdo al costo acumulado mas las

subestimaciones de los que falta elimina todos los caminos que lleguen

al mismo nodo, excepto el de menor costo

D. A*

25.- El siguiente es un algoritmo?: Crea una agenda de un elemento

(el nodo raiz) hasta que la agenda este vacía o se alcance la meta

si el primer elemento es la meta entonces acaba si no elimina el primer

elemento,añade sus sucesores a la agenda,ordena todos los elementos

de la agenda

D. BEST FIRST

26.- ¿El siguiente es un algoritmo?: Crea una agenda de un elemento

(el nodo raíz) hasta que la agenda este vacía o se alcance la meta si el

primer elemento es la meta entonces acaba si no elimina el primer elemento,

añade sus sucesores a la agenda, ordena todos los elementos de la agenda

selecciona el mejor y elimina el resto

A. BEAM SEARCH

27.- Esta forma de aprendizaje tiene como objetivo construir representaciones de las definiciones de conceptos del dominio del mundo de bloques

D. PROGRAMA DE APRENDIZAJE WLNSTON

28.- El aprendizaje por descubrimiento se tienen 3 tipos de sistemas

automáticos de descubrimiento conducido por

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