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Si debe diseñar un sistema de ayuda al diagnóstico médico y utiliza los SBR, ¿Qué tipo de razonamiento es el que incorporaría en su diseño?

• Al ser el diagnóstico un problema analítico, usaría un razonamiento hacia atrás.

• Al ser el diagnóstico un problema reactivo, usaría un razonamiento hacia atrás.

• Al ser el diagnóstico un problema reactivo, usaría un razonamiento hacia adelante.

• Al ser el diagnóstico un problema analítico, usaría un razonamiento hacia adelante.

• Para alcanzar un diseño flexible del sistema diagnóstico, usaría un razonamiento híbrido.

La lógica de proposiciones así como la lógica de primer orden, son lenguajes de representación del conocimiento, con diferencias bien establecidas, diga dónde juegan su principal papel los cuantificadores:

• En ambas lógicas

• En la lógica que asume la existencia de hechos que suceden o no

• En la lógica que nos permite representar objetos y sus relaciones

Los dos cuantificadores que manejamos son: Universal y Existencial. Indique cuál/cuáles de las siguientes afirmaciones respecto a los mismos, son veraces:

• Los dos cuantificadores están conectados el uno al otro, mediante la negación.

• Los cuantificadores solo se pueden usar de forma individual.

• Los dos cuantificadores no tienen conexión.

Cuando se trabaja con incertidumbre y se usa la representación probabilista, ¿cuál es el instrumento para la inferencia probabilística?

Evaluate responses using AI:

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¿Qué modelo de IA basa su capacidad inteligente en reglas?

• IA Simbólica

• Sólo la IA Generativa y la IA Conexionista

• IA Conexionista

• IA Generativa

• Ninguna de las tres

En los problemas de búsqueda en Espacios de Estados donde se utilizan Grafos representados explícita e implícitamente, ¿Cuál de las siguientes afirmaciones son ciertas cuando estamos identificando aspectos que son diferentes entre dichas representaciones?

• Ambas representaciones construyen el grafo completo antes de iniciar la búsqueda, pero difieren en la forma de almacenar las aristas.

• La representación explícita genera los nodos al momento de la búsqueda, mientras que la implícita los almacena todos desde el principio.

• La representación implícita define los nodos y sus conexiones a través de funciones generadoras aplicables durante la búsqueda, lo que la hace más eficiente en memoria frente a la representación explícita, que almacena la totalidad del grafo desde el principio.

• La representación explícita guarda todos los nodos y aristas en estructuras de datos, mientras que la implícita los genera a demanda mediante funciones o reglas.

Una vez construido correctamente el grafo de planificación en el algoritmo GRAPHPLAN, ¿Qué se puede obtener de dicho grafo?

• Permite verificar si los objetivos pueden alcanzarse desde el estado inicial sin conflictos, y en caso afirmativo, extraer un plan válido mediante búsqueda hacia atrás.

• Únicamente sirve como estructura previa para generar heurísticas, pero no permite extraer planes completos.

• Garantiza que todos los planes extraídos serán óptimos en cuanto al número total de acciones utilizadas, sin necesidad de exploración adicional.

• Permite conocer de antemano la duración total del plan, incluyendo el tiempo real de ejecución de cada acción en el entorno físico.

Elija las sentencias correctas:

• Los sistemas de optimización ACO y PSO, basan su comportamiento en procesos competitivos y cooperativos.

• ... basan su comportamiento en procesos competitivos.

• ... basan su comportamiento en procesos cooperativos

¿Cuáles de los siguientes esquemas computacionales fueron una forma de vida artificial, que constituyen implementaciones de bajo nivel de vida artificial?

• Los Autómatas Celulares.

• La Colonia de Hormigas.

• Los multi-agentes.

• Los Sistemas Autónomos de Computación.

Diga cuáles de las siguientes afirmaciones son ciertas:

• Un conjunto de variables aleatorias forman los nodos de la red. Las variables pueden ser discretas o continuas.

• Una red bayesiana es un grafo acíclico. Cada nodo está comentado con información probabilista cuantitativa.

• Una red bayesiana es un grafo dirigido acíclico. Cada nodo está comentado con información probabilista cuantitativa.

• Un conjunto de variables aleatorias forman los nodos de la red. Las variables son discretas.

• La topología de la red especifica las relaciones de independencia condicional que se tienen en el dominio