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Introducción a la Inteligencia Artificial
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Indique cuáles de los siguientes modelos se consideran del tipo no simbólico o moderno de la inteligencia artificial
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Modelos de Control PID
Razonamiento Argumentativo
Búsqueda en Grafos
Redes Neuronales
Regresión Lineal
Lógica Difusa
Required
Indique cuáles de estos problemas se consideran actualmente como de IA débil o acotada
*
1 point
Reconocer una persona en una imagen
Proponer y validar una hipótesis científica
Detectar y monitorear un objeto en un video
Jugar al Ajedrez
Generar una imagen a partir de un texto
Diseñar, implementar y evaluar un sistema de software
Controlar un robot para reemplazar a un jugador de fútbol en un partido con humanos
Estimar la calidad de un producto de manufactura
Indique cuáles de estos problemas/modelos son tradicionalmente considerados de aprendizaje no supervisado
*
1 point
Reglas de Asociación
K-Medias
Regresión Lineal
LDA
PCA
Regresión Logística
Reglas de Clasificación
Máquinas de Vectores de Soporte
Required
Indicar cuáles de estos términos se suelen utilizar de forma indistinta con "variable"
*
1 point
Fila
Columna
Attribute
Sample
Atributo
Feature
Ejemplo
Característica
Required
Qué condiciones suelen ser necesarias para que sea conveniente usar un modelo de Deep Learning en lugar de uno de Machine Learning Tradicional?
*
1 point
Gran cantidad de ejemplos
Poco poder de cómputo
Poca cantidad de ejemplos
Conocimiento experto para diseñar características
Gran cantidad de atributos
Indicar los enunciados verdaderos
*
1 point
El surgimiento de Deep Learning comenzó en los años 80-90
La inteligencia artificial simbólica es la que más se utiliza en la actualidad
Cuando se optimiza una función convexa, se debe considerar que siempre hay más de un mínimo local
Los modelos de Deep Learning suelen ser interpretables directamente
Los modelos de Deep Learning permiten aprender las características automáticamente
Los mínimos locales son un gran problema para los algoritmos de optimización, especialmente aquellos utilizados para entrenar Redes Neuronales u otros modelos aproximados.
Los problemas de optimización con variables continuas suelen ser más difíciles de resolver que aquellos discretos o combinatorios
En los modelos de agrupamiento, siempre se puede determinar una cantidad de grupos óptima
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