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Soft computing, redes neuronales y sistemas expertos

Sharon Peña 40 preguntas Actualizado el 10 jul 2022

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Preguntas del test (40)

  1. 1Escoja las respuestas correctas. DEFINA QUÉ ES SOFT COMPUTING
    1. Aa) Es una rama de la inteligencia artificial que permite que el ordenador adquiera un cierto nivel de imprecisión en su trabajo. Algunos pueden equiparar esto con la inteligencia artificial, ya que es similar a la forma en que funciona el cerebro.
    2. Bb) Se refiere a los sistemas o las máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar problemas que los humanos hacen y que tiene la capacidad de mejorar iterativamente a partir de la información que recopilan.
    3. Cc) Es una rama de la SOFT COMPUTING inteligencia artificial que engloba un conjunto de metodologías que busca la solución a problemas.
    4. Dd) SOFT COMPUTING es un campo muy amplio, que incluye diferentes disciplinas de la ciencia tan diversas como la química orgánica, biología molecular, microfabricación, etc, las cuales permite simular la inteligencia humana para la toma de decisiones.
  2. 2¿CUÁLES SON LAS TÉCNICAS DE SOFT COMPUTING?.
    1. Aa) Litografía de Rayos X, Haz de Electrónes, Nanoimpresiones
    2. Bb) NEMs, Redes Neuronales, Sistemas Difusos, Microelectromechanical.
    3. Cc) Redes Neuronales, Sistemas Difusos, Redes bayesianas, Teoría del Caos.
    4. Dd) Redes Neuronales, Desviación Estandar, Sistemas tecnológicos, Redes bayesianas
  3. 3¿QUÉ SON LAS REDES NEURONALES?
    1. Aa) Las redes neuronales son modelos simples del funcionamiento del sistema nervioso el cual está representado por neuronas que generalmente se organizan en capas.
    2. Bb) Las redes neuronales permite que los sistemas tecnológicos perciban su entorno, se relacionen con él, resuelvan problemas y actúen con un fin específico
    3. CLas redes neuronales son el campo científico de la informática que se centra en la creación de programas y mecanismos que pueden mostrar comportamientos considerados de avanzada
    4. DSe entiende por redes neuronales a un número conectado entre si de neuronas mediante una serie de dispositivos conectados inalámbricamente.
  4. 4¿CUÁL ES EL OBJETIVO PRINCIPAL DE LAS REDES NEURONALES?.
    1. Aa) El objetivo principal de este modelo es aprender y "compartir recursos", y uno de sus objetivos es hacer que todos los programas, datos y equipo estén disponibles para cualquiera de la red que así lo solicite, sin importar la localización física del recurso y del usuario.
    2. Bb) El objetivo principal de este modelo es conectar entre sí que comparten recursos, de manera que sus usuarios pueden intercambiar información, compartir archivos, usar la misma impresora o incluso ejecutar programas en otros ordenadores.
    3. Cc) El objetivo principal de este modelo es optimizar funciones y controlar y conectar personas.
    4. Dd) El objetivo principal de este modelo es aprender, modificándose automáticamente a si mismo de forma que puede llegar a realizar tareas complejas que no podrían ser realizadas mediante la clásica programación basada en reglas.
  5. 5¿EN QUÉ SE ENFOCA LA COMPUTACIÓN EVOLUTIVA?
    1. Aa) La computación evolutiva se enfoca en el estudio, el desarrollo y la práctica de sistemas informáticos, facilitando el manejo de información de las empresas refiriéndose al uso de software y el hardware.
    2. Bb) La computación evolutiva se enfoca en un conjunto de conocimientos y técnicas que, aplicados de forma lógica y ordenada, permiten al ser humano modificar su entorno material o virtual para satisfacer sus necesidades
    3. Cc) La computación evolutiva es un área de las ciencias de la computación que se enfoca en el estudio de las propiedades tecnológicas y evolutivas de la ciencia.
    4. Dd) La computación evolutiva es un área de las ciencias de la computación que se enfoca al estudio de las propiedades de una serie de metaheurísticas estocásticas (a las cuales se les denomina “Algoritmos Evolutivos”).
  6. 6CUÁLES SON LOS PRINCIPALES PARADIGMAS DE LA COMPUTACIÓN EVOLUTIVA?.
    1. Aa) Programación Evolutiva, Estrategias Evolutivas, Algoritmos Genéticos
    2. Bb) Programación Imperactiva, Programación declarativa, Algoritmos Genéticos.
    3. Cc) Programación Modular, Estrategias Evolutivas, Algoritmos procedimentales
    4. Dd) Programación Evolutiva, Programación Funcional, Programación Estructurada.
  7. 7Sobre los paradigmas de la Computación Evolutiva, para simular el proceso evolutivo en una computadora se requiere:

    • Codificar las estructuras que se replicarán (o sea, una estructura de datos que se utilice para almacenar a un “individuo”).
    • Operaciones que afecten a los “individuos” (típicamente, se usa cruce y mutación).
    • Una función de aptitud que nos indique qué tan buena es una solución con respecto a las demás.
    • Un mecanismo de selección que implemente el principio de “supervivencia del más apto” de la teoría de Darwin.
    1. AVerdadero
    2. BFalso
  8. 8Los sistemas expertos se basan en una manera de razonar haciendo analogías, usado por las máquinas para adquirir problemas cotidianos, debido a la experiencia previa que está cuenta.
    1. AVerdadero
    2. BFalso
  9. 9¿Qué es un Sistema Experto?
    1. Aa) Un Sistema Experto (SE) es aquel que emula el comportamiento de un experto humano en la solución de un problema.
    2. Bb) Un Sistema Experto es aquel que emula el comportamiento de una computadora para la resolución de un problema.
    3. Cc) Un Sistema Experto es aquel que emula el comportamiento humano la solución de problemas no muy complejos.
    4. Dd) Un Sistema Experto es aquel que realiza el comportamiento humano para desarrollar nuevas formas de encontrar respuesta a problemas con incertidumbre mayor a lo normal.
  10. 10. El desarrollo de Sistemas Expertos ha llegado al punto de concebir el sentido común de las cosas, es decir, para los SE todo es obvio.
    1. AVerdadero
    2. BFalso

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Descripción
Test sobre Sin título, creado por Sharon Peña el 10/07/2022.
Idioma
English
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Creado el 10 jul 2022 · actualizado el 10 jul 2022
Etiquetas
informatico
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