Hola a todos!
Aquí os dejo bien frescas las 20 preguntas del examen de esta mañana. Yo por problemas con las prácticas no pude ir al de junio (sí, soy el que levantó la mano cuando Mariano preguntó si alguien iba con prácticas...

), pero por lo que me contaron en su día, este fue un examen bastante más normal. Ahora, a ver cómo corrige...
1. Diferencia fundamental entre programa de IA, sistema basado en conocimiento y sistema experto.
2. Definición de conocimiento público, semipúblico y privado.
3. Definición de factor de ramificación. Explicar cómo influye éste en el proceso de búsqueda.
4. Definición de función heurística. Enumerar aquellos métodos débiles de exploración del EE en los que se utiliza.
5. Definición inductiva de FBD en lógica de predicados.
6. Explicar por qué fórmulas como "Para todo P en P(x)", etc. no son FBDs en lógica de predicados. (Posible trampa -> sólo si es l.p. de 1er orden...)
7. Enumerar y describir los distintos tipos de relaciones que se pueden representar con una red semántica.
8. Enumerar y describir los métodos de razonamiento empleados en redes semánticas. Definir y explicar en qué consiste una condición de excepción no reconocida.
9. Definición sucinta de los tres elementos principales de un sistema de producción. Dibujar un pequeño esquema que los relacione.
10. Explicar en qué consiste la fase de decisión "Y" selección de reglas en el ciclo básico de un sistema de producción. (Posible trampa -> En los test del CV había una pregunta acerca de las dos fases del ciclo básico: decisión X selección y acción X ejecución. Las opciones para X eran "Y" o "O", siendo correctas sólo las "O". Sé que es una estupidez, pero viendo cómo se las gasta este hombre...)
11. Enumerar y describir las fases del proceso de Interpretación Diferencial.
12. Comentar las ventajas e inconvenientes propias del Esquema Bayesiano.
13. Comentar cómo se definen las medidas de confianza creciente MB(h,e) y desconfianza creciente MD(h,e) para cada uno de los casos posibles.
14. Expresiones de la formulación asociativa para combinación de evidencias en el modelo de CFs de Shortliffe y Buchanan.
15. Expresión detallada de la combinación de evidencias en la Teoría Evidencial de Dempster y Shafer.
16. Explicar cómo la Teoría Evidencial de Dempster y Shafer contiene al modelo de CFs de Shortliffe y Buchanan.
17. Demostrar que las leyes de De Morgan también se cumplen para conjuntos difusos.
18. Explicar por qué son necesarias las operaciones de suma acotada y diferencia absoluta en aritmética difusa.
19. Definición de elicitación en la fase de adquisición del conocimiento.
20. Definición, descripción y posibles interpretaciones del índice de acuerdo Kappa.
Un saludo!