I. Inteligencia Artificial

Ciencia encargada de imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes

en el humano o inventadas sobre el desarrollo de una mquina inteligente.

II. 3 personajes histricos de la IA y contribucin

Thomas Hobbes (1588- 1679): Abuelo de la IA.

Warren McCulloch y Walter Pitts (1943): Primer trabajo de IA relacionados

con neuronas.

Alan Turing (1950): Algoritmos genticos.

III. Sistema experto y 3 ejemplos

Sistema de computadora que emula la habilidad de un experto humano

en la toma de decisiones

DENDRAL: Es capaz de calcular o descubrir hechos relativos a las estructuras

moleculares a partir de unos datos qumicos sin elaborar.

GENESIS: Permite a los cientficos planificar y simular experimentos en el campo de

la unin de genes.

RI: Programa utilizado para el descubrimiento de yacimientos petrolferos bajo

aguas marinas.

IV. Encadenamiento hacia adelante y encadenamiento hacia atrs

Encadenamiento hacia adelante: Razonamiento orientado a datos, de los

hechos hacia las conclusiones.

Encadenamiento hacia atrs: Razonamiento orientado a objetivos, parte

de la conclusin u objetivos para llegar a los datos

Datos Reglas Conclusin

A=1

B=2

IF A=1 && B=2 THEN C=3

IF C=3 THEN D=4

D=4

A=1

B=2

IF A=1 && B=2 THEN C=3

IF C=3 THEN D=4

D=4

V. Mtodos de inferencia Modus Ponens y Modus Tolens y

ejemplifique

MP MT

VI. Exprese en lenguaje simblico los siguientes enunciados.

a. Todos los estudiantes, cursan derecho, empresariales,

administracin o informtica.

b. Si una persona tiene fiebre y no es alrgica al cido acetil

saliclico (AAS), entonces suministrar aspirina 500 mg.

x Fiebre(x) AlergiaAAS (x)Terapia(x,Aspirina500)

c. Todos los alumnos leen todos los libros.

VII. Explique que es una red neuronal artificial y esquematice el

concepto

Son mtodos de proceso numrico en paralelo, en el que las variables

interactan mediante transformaciones lineales o no lineales, hasta obtener

una salida. Esta salida se contrastan con los que tenan que haber salido,

basndose en unos datos de prueba, dando lugar a un proceso de

retroalimentacin mediante el cual la red se reconfigura, hasta obtener un

modelo adecuado.

VIII. Explique qu es la lgica difusa y cul es su forma de

razonamiento.

Se basa en lo relativo de lo observado como posicin diferencial. Este tipo

de lgica toma dos valores aleatorios, pero contextualizados y referidos

entre s. As, por ejemplo, una persona que mida 2 metros es claramente una

persona alta, si previamente se ha tomado el valor de persona baja y se ha

establecido en 1 metro. Ambos valores estn contextualizados a personas y

referidos a una medida mtrica lineal.

IX. Explique detalladamente cules son los factores que influyen el

aprendizaje de una red neuronal

X. Proponga una red (grfica con pesos, neuronas y umbral) para

reconocer el AND.

XI. Que son los algoritmos genticos

Son mtodos numricos de optimizacin, en los que aquella variable o

variables que se pretenden optimizar junto con las variables de estudio

constituyen un segmento de informacin

XII. Describa el pseudocdigo de los algoritmos genticos

Generar poblacin inicial, G(0);

evaluar G(0);

t:=0;

repetir

t:=t+1;

generar G(t) usando G(t-1);

evaluar G(t);

hasta encontrar una solucin;

XIII. Explique el mtodo de la ruleta

A cada uno de los individuos de la poblacin se le asigna una parte proporcional

a su ajuste de una ruleta, de tal forma que la suma de todos los porcentajes sea la

unidad. Los mejores individuos recibirn una porcin de la ruleta mayor que la

recibida por los peores.

XIV. Explique y ejemplifique

a. Cruza con 1 punto: Se selecciona un punto en el vector del primer

parental. Todos los datos ms all de este punto en el vector del

organismo se intercambiarn entre los dos organismos parentales. Los

organismos resultantes son los hijos:

b. Cruza con 2 puntos: La cruza en dos puntos requiere seleccionar dos

puntos en los vectores de los organismos parentales. Todos los datos

entre los dos puntos se intercambian entre los organismos parentales,

creando dos organismos hijos:

c. Mutacin: modifica al azar parte del cromosoma de los individuos, y

permite alcanzar zonas del espacio de bsqueda que no estaban

cubiertas por los individuos de la poblacin actual.

d. Elitismo: Los cromosomas con mejor aptitud tienen mayor

probabilidad de ser seleccionados.

XV. Minera de Datos

El objetivo general del proceso de minera de datos consiste en extraer

informacin de un conjunto de datos y transformarla en una estructura

comprensible para su uso posterior.

XVI. 2 Casos en los que se use la minera de datos

a. Fraudes: deteccin de transacciones de lavado de dinero

b. Anlisis de varianza: se evala la existencia de diferencias

significativas entre las medias de una o ms variables continas

en poblaciones distintas.

XVII. En que consiste la limpieza de datos

Es el proceso para eliminar datos duplicados