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EXAMEN FINAL

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Admini Administr straci ación ón del del curs cursoo Ajuste Ajustess de mi perfi perfill (http://virtual.ups.edu.ec/presencial43) Página Principal (http://virtual.ups.edu.ec/presencial43)

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Navegación por el cuestionario 1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 11 12 12 13 13 14 14 15 15

Respuesta guardada Puntúa como 2,00 Marcar pregunta

restante

0:10:12

16 17 Pregunta 1

Tiempo

ESCRIBA LA RESPUESTA DE LA SIGUIENTE OPERACIÓN EN LISP: (defun cont (x) (cond ((null x) O) ((atom x) 1) (t (addl (cont (cdr x))

(+ car(quote(50 60 70 80)) cont(cdr(cdr(quote(10 20 30 40)))))

Respuesta: 30 70

Pregunta 2 Respuesta guardada Puntúa como 1,00 Marcar pregunta

SELECCIONE LA O LAS OPCIONES CORRECTAS DE LA SIGUIENTE LISTA DE CRITERIOS: Seleccione una o más de una: b El núcleo de una neurona realiza dos acciones: el algoritmo de c d e f g aprendizaje y la función de transferencia. b c d e f g

Un Sistema Experto se basa principalmente en la gran cantidad de datos almacenados en la base de conocimientos para la toma de decisiones.

c d e f g

La IA es una ciencia que se divide en varias ramas como son: Lógica L ógica Difusa, Redes Neuronales y Sistemas Inteligentes.

c d e f g

Los tipos de aprendizaje de las redes re des neuronales artificiales son: Supervisado, No Supervisado y Competitivo.

http://virtual.ups.edu.ec/presencial43/mod http://virtual.ups.edu.ec/presencial43/mod/quiz/attempt.php?attemp /quiz/attempt.php?attempt=19420 t=19420

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Ninguna (http://virtual.ups.edu.ec/presencial43) c d e f g



Administración del curso Ajustes de mi perfil

¿CUÁNTAS DENDRITAS TIENE UNA NEURONA? Seleccione una o más de una: c d e f g APROXIMADAMENTE CIEN MIL. c d e f g

APROXIMADAMENTE DIEZ MILLONES.

b c d e f g

APROXIMADAMENTE DIEZ MIL.

c d e f g

APROXIMADAMENTE MIL.

c d e f g

NINGUNA

c d e f g

APROXIMADAMENTE CIEN MILLONES

c d e f g

APROXIMADAMENTE CIEN BILLONES.

c d e f g

APROXIMADAMENTE DIEZ BILLONES

SELECCIONE LA RESPUESTA CORRECTA: Seleccione una o más de una: c LA SALIDA DEL BACKPROPAGATION PUEDE TOMAR VALORES d e f g ENTRE CERO Y UNO. b c d e f g

LA SALIDA DEL BACKPROPAGATION PUEDE TOMAR CUALQUIER VALOR.

c d e f g

LAS ENTRADAS DE LOS MAPAS AUTOORGANIZATIVOS PUEDEN SER CEROS Y UNOS.

c d e f g

LA SALIDA DE LOS MAPAS AUTOORGANIZATIVOS PUEDE TOMAR VALORES DE CERO Y UNO.

c d e f g

LOS MAPAS AUTOORGANIZATIVOS PUEDEN TENER VARIAS ENTRADAS Y SOLO UNA SALIDA.

c d e f g

LOS MAPAS AUTOORGANIZATIVOS PUEDEN TENER VARIAS ENTRADAS Y VARIAS SALIDAS.

c d e f g

LA SALIDA DEL BACKPROPAGATION PUEDE TOMAR VALORES DE CERO Y UNO.

b c d e f g

EL BACKPROPAGATION PUEDE TENER VARIAS ENTRADAS Y VARIAS SALIDAS.

c d e f g

LAS ENTRADAS DE LOS MAPAS AUTOORGANIZATIVOS PUEDEN TOMAR CUALQUIER VALOR.

c d e f g

NINGUNA

c d e f g

EL BACKPROPAGATION PUEDE TENER VARIAS ENTRADAS Y UNA SALIDA.

http://virtual.ups.edu.ec/presencial43/mod/quiz/attempt.php?attempt=19420

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LA SALIDA DE LOS MAPAS AUTOORGANIZATIVOS PUEDE Administración del curso Ajustes de miTOMAR perfil CUALQUIER VALOR. (http://virtual.ups.edu.ec/presencial43) c d e f g


ESCOJA LA RESPUESTA CORRECTA: Seleccione una o más de una: c LOS IONES QUÍMICOS Y LOS NEUROTRANSMISORES d e f g TRANSPORTAN 70 mv A TRAVÉS DE LA SINAPSIS. b c d e f g

LOS NEUROTRANSMISORES TRANSPORTAN 70 mv A TRAVÉS DE LA SINAPSIS.

c d e f g

LOS IONES QUÍMICOS TRANSPORTAN 700 mv A TRAVÉS DE LA SINAPSIS.

b c d e f g

EXISTEN 70 mv ENTRE LA SEÑAL NEGATIVA DE LA DENTRITA Y LA SEÑAL POSITIVA DEL AXÓN.

c d e f g


c d e f g

EXISTEN 70 mv ENTRE LA SEÑAL POSITIVA DE LA DENTRITA Y LA SEÑAL NEGATIVA DEL AXÓN.

c d e f g


c d e f g


c d e f g

LOS IONES QUÍMICOS Y LOS NEUROTRANSMISORES TRANSPORTAN 7 mv A TRAVÉS DE LA SINAPSIS.

c d e f g


c d e f g

LOS IONES QUÍMICOS Y LOS NEUROTRANSMISORES TRANSPORTAN 700 mv A TRAVÉS DE LA SINAPSIS.

c d e f g


c d e f g


c d e f g


c d e f g


Pregunta 6

¿CUANTOS PESOS INICIALES SE TIENEN EN UN SISTEMA DE POSEE:

Respuesta guardada

5 NEURONAS EN LA CAPA DE ENTRADA, 3 NEURONAS EN LA CAPA OCULTA 1, 3 NEURONAS EN LA CAPA OCULTA 2 Y 2 NEURONAS EN LA CAPA DE SALIDA?

Puntúa como 1,00


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Seleccione una o más de una: Administración del curso Ajustes de mi perfil

Marcar (http://virtual.ups.edu.ec/presencial43) b c d e f g NINGUNA pregunta

Pregunta 7 Respuesta guardada Puntúa como 1,00

c d e f g

20

c d e f g

26

c d e f g

32

c d e f g

34

c d e f g

33

c d e f g

30

c d e f g

14

c d e f g

28

c d e f g

27

c d e f g

13

ORDENE LAS LETRAS EN MAYÚSCULAS SEPARADAS POR COMAS SIN ESPACIOS, PARA REALIZAR LA BÚSQUEDA EN EL SIGUIENTE ÁRBOL A TRAVÉS DEL ALGORITMO SECUENCIAL POR PROFUNDIDAD, CONOCIENDO QUE EL NODO SOLUCIÓN ES EL NODO "N".

Marcar pregunta

Respuesta: A,B,D,H,I,E,J,K,C,F,L,M,G,N

Pregunta 8 Respuesta guardada Puntúa como 1,00

RESPONDA VERDADERO O FALSO AL SIGUIENTE CRITERIO: LINSKER PROPUSO UN ALGORITMO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL APRENDIZAJE NO SUPERVISADO LLAMADO INFOMIN EN DONDE HACE MÍNIMA LA TRANSFERENCIA DE LA INFORMACIÓN MUTUA ENTRE LA DENDRITA Y EL AXÓN DE UNA


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RED NEURONAL ARTIFICIAL AUTOORGANIZADA PARA Administración del curso Ajustes de mi perfil Marcar ENCONTRAR EL MÁXIMO FACTOR DE APRENDIZAJE DIRIGIDO (http://virtual.ups.edu.ec/presencial43) pregunta

A

LA SALIDA DE LA RED. Seleccione una: j Verdadero k l m n i j k l m n



Falso

SELECCIONE LA RESPUESTA CORRECTA: Seleccione una o más de una: c EN EL BACKPROPAGATION SE MODIFICAN LOS PESOS EN CADA d e f g CAPA OCULTA Y SE TRANSFIERE VARIAS VECES POR LA FUNCI N SIGMOIDE DEPENDIENDO EL NÚMERO DE CAPAS OCULTAS. c d e f g

EL PARÁMETRO UMBRAL EN EL BACKPROPAGATION DETERMINA EL POTENCIAL CON EL CUAL LA NEURONA APRENDE O SE INHIBE.

b c d e f g

EL PARÁMETRO BIAS EN EL ADALINE DETERMINA EL POTENCIAL CON EL CUAL LA NEURONA APRENDE O SE INHIBE.

c d e f g

EL PARÁMETRO UMBRAL EN EL PERCEPTRON DETERMINA EL POTENCIAL CON EL CUAL LA NEURONA APRENDE O SE INHIBE.

c d e f g

EN EL BACKPROPAGATION SE MODIFICAN LOS PESOS EN CADA CAPA OCULTA Y SE TRANSFIERE UNA SOLA VEZ POR LA FUNCI N SIGMOIDE.

c d e f g

EN EL PERCEPTRON SE MODIFICAN LOS PESOS EN CADA CAPA OCULTA Y SE TRANSFIERE POR LA FUNCIÓN DE PASO.

c d e f g

EN EL BACKPROPAGATION SE MODIFICAN LOS PESOS EN CADA CAPA OCULTA Y SE TRANSFIERE VARIAS VECES POR LA FUNCI N SIGMOIDE DEPENDIENDO EL N MERO DE NEURONAS EN LA CAPA OCULTA.

c d e f g

NINGUNA

LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES REFORZADAS SON SISTEMAS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO QUE TRABAJAN EN CONJUNTO CON UN SISTEMA EXPERTO. Seleccione una: j Verdadero k l m n i j k l m n

Falso

EMPAREJE LAS OPCIONES CON SU RESPUESTA CORRECTA.


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ÁTOMO DESEQUILIBRADO Administración delQUÍMICO curso Ajustes de mi perfil ION ELÉCTRICAMENTE (http://virtual.ups.edu.ec/presencial43) Respuesta APRENDIZAJE COMPETITIVO REDES DE KOHONEN incompleta Pregunta 11

Puntúa como 1,00 Marcar pregunta

FUNCIÓN LINEAL

PERCEPTRÓN

MODIFICACIÓN DE PESOS

ENTRENAMIENTO

NÚCLEO O SOMA

PROCESADOR

FUNCIÓN SIGMOIDAL

BACKPROPAGATION

SUMATORIA DE PESOS POR ENTRADAS

ALGORITMO DE APRENDIZAJE

AXÓN

ENTRADA

K

ION

ZONA DE VECINDAD

AUTO ORGANIZACIÓN

SINAPSIS

MEMORIA

DENDRITA

SALIDA

FUNCIÓN DE PASO

ADALINE

Por favor, responda a todas las partes de la pregunta.


SELECCIONE LA O LAS OPCIONES CORRECTAS? PORQUÉ UTILIZAR UN SISTEMA EXPERTO ES MÁS VENTAJOSO QUE UN EXPERTO HUMANO?. Seleccione una o más de una: b EL SE INTEGRA CONOCIMIENTO ESPECIALIZADO EN VARIAS c d e f g AREAS c d e f g

EL SE PUEDE TRABAJAR EN ENTORNOS PELIGROSOS

c d e f g

EL SE TIENE BAJO COSTO

b c d e f g

EL SE NO ES SUBJETIVO

c d e f g

EL SE TIENE PERMANENCIA

c d e f g

EL SE NO NECESITA ACTUALIZACIÓN

c d e f g

EL SE TIENE LA PROPIEDAD DE DUPLICACIÓN

c d e f g

EL SE ES MÁS FIABLE Y DISPONIBLE

b c d e f g

EL SE ES MÁS RÁPIDO


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NINGUNA Administración del curso Ajustes de mi perfil (http://virtual.ups.edu.ec/presencial43) b c d e f g EL SE TOMA DECISIONES EN BASE AL VOLÚMEN DE DATOS. c d e f g



SELECCIONE LA O LAS OPCIONES CORRECTAS DE LA SIGUIENTE LISTA DE CRITERIOS AL RESPECTO DE LOS ALGORITMOS SECUENCIALES DE BÚSQUEDA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Seleccione una o más de una: c d e f g En el algoritmo Asterisco se garantiza la solución si cada nodo tiene un número de descendiente finito. b c d e f g

La búsqueda paralela es más rápida que la búsqueda secuencial.

b c d e f g

En Búsqueda por profundidad: Si el nodo no tiene sucesores o no conduce a una solución se retrocede y se expande otro nodo diferente.

c d e f g

Ninguna

c d e f g

En el algoritmo Mejor Nodo: Al expandir un nodo sus sucesores se introducen en la lista de abiertos y un nodo ya expandido se introduce en la lista de cerrados.

c d e f g

En la búsqueda paralela sólo existen 2 tipos: En profundidad y el Mejor Nodo.

c d e f g

En el algoritmo podando ramas poda los caminos que conducen a una peor solución.

c d e f g

El Backtracking Simple termina encontrando la primera solución.

SELECCIONE LA RESPUESTA CORRECTA: Seleccione una o más de una: c d e f g BIAS ES UN PARÁMETRO PARA QUE LA NEURONA NO CONVERJA BRUSCAMENTE A LA SOLUCIÓN. c d e f g

MOMENTO ES LA RAPIDEZ CON LA CUAL LA NEURONA APRENDE.

c d e f g

MOMENTO ES UN PARÁMETRO PARA QUE LA NEURONA CONVERJA RÁPIDAMENTE A LA SOLUCIÓN.

c d e f g

UMBRAL ES LA RAPIDEZ CON LA CUAL LA NEURONA APRENDE.

c d e f g

LR ES UN PARÁMETRO PARA QUE LA NEURONA NO CONVERJA BRUSCAMENTE A LA SOLUCIÓN.

c d e f g

LR ES EL POTENCIAL CON EL CUAL LA NEURONA APRENDE O SE INHIBE.

b c d e f g

LR ES LA RAPIDEZ CON LA CUAL LA NEURONA APRENDE.

b c d e f g

MOMENTO ES UN PARÁMETRO PARA QUE LA NEURONA NO CONVERJA BRUSCAMENTE A LA SOLUCIÓN.


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BIAS ES LA RAPIDEZ Administración CON LA CUALdel LA curso NEURONA APRENDE. Ajustes de mi perfil (http://virtual.ups.edu.ec/presencial43) LR ES UN PARÁMETRO PARA QUE LA NEURONA CONVERJA c d e f g c d e f g


RÁPIDAMENTE A LA SOLUCIÓN.

c d e f g

BIAS ES UN PARÁMETRO PARA QUE LA NEURONA CONVERJA RÁPIDAMENTE A LA SOLUCIÓN.

b c d e f g

UMBRAL ES EL POTENCIAL CON EL CUAL LA NEURONA APRENDE O SE INHIBE.

c d e f g

MOMENTO ES EL POTENCIAL CON EL CUAL LA NEURONA APRENDE O SE INHIBE.

c d e f g

NINGUNA

LA NEURONA BACKPROPAGATION FUNCIONA PROPAGANDO EL ERROR HACIA ATRÁS EN CADA UNO DE LOS PESOS A TRAVÉS DEL CÁLCULO DEL GRADIENTE DE LA FUNCIÓN DEL ERROR, ESTA ECUACIÓN DEBE SER PREVIAMENTE ENCONTRADA MEDIANTE UN MÉTODO NUMÉRICO DE AJUSTE DE CURVA O REGRESIÓN.

Seleccione una: j Verdadero k l m n i j k l m n

Falso



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EMPAREJE LAS OPCIONES CON SUS RESPECTIVOS Administración del curso Ajustes de mi perfil NÚMEROS: (http://virtual.ups.edu.ec/presencial43)

11 bias 33 j 23 5 6

5

34 I 31 j 16 VecSal(i) 8

M(i,2)

13 M(i,1)


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24 0 (http://virtual.ups.edu.ec/presencial43) 4 1

Administración del curso Ajustes de mi perfil

22 VecSal(i) 5

1

26 0 21 VecSal(i) 1

1

18 VecSal(i) 3

0

17 M(i,3) 28 5 14 VecSal(i) 15 M(i,2) 9

M(i,3)

12 VecSal(i) 10 M(i,4) 32 i 29 4 27 1 19 M(i,4) 7

M(i,1)

25 2 20 bias 30 i 2

0


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Administración DE del QUE curso EN Ajustes de mi perfil LA PROBABILIDAD UNA LÍNEA DE (http://virtual.ups.edu.ec/presencial43) FÁBRICA UNA MÁQUINA TRABAJE CON BUENA Respuesta PRECISIÓN ES: 0,86 Y LA PROBABILIDAD DE guardada QUE UNA PIEZA SEA MAL FABRICADA POR ESA Puntúa como 1,00 MÁQUINA ES: 0,13. Pregunta 17

Marcar pregunta

LA PROBABILIDAD DE QUE UNA PIEZA SEA MAL FABRICADA POR UNA MÁQUINA DE MALA PRECISÓN ES: 0,79.

¿CUÁL ES LA PROBABILIDAD DE QUE UNA MÁQUINA DE MALA PRECISIÓN PUEDA FABRICAR UNA BUENA PIEZA?.

Nota: Su respuesta con 2 decimales y el símbolo de % para que la plataforma le pueda calificar bien, un ejemplo del formato: 9,36% Respuesta: 3,78%

Siguiente Soporte Técnico del AVAC CUENCA

QUITO

GUAYAQUIL

Contacto: Ing. Pilar Morquecho Email: [email protected] (mailto:[email protected]) Telf.: (+593)-7-2862213 ext: 1260

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