Test de aprendizaje sobre la IA

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Futuro incierto

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San Il

Colombia

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1

Dylan castañeda

July 30, 2024

02:40

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2

Jeison Estiven

July 30, 2024

02:27

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Test de aprendizaje sobre la IAOnline version Futuro incierto by San Il 1 ¿Cómo definirías la Inteligencia Artificial? a El uso de dispositivos electrónicos para jugar videojuegos. b La capacidad de una máquina para realizar tareas que requieren inteligencia humana. c Un tipo de software antivirus. d Una técnica para mejorar la señal de internet. 2 ¿Cuál fue un hito importante en la historia de la IA y por qué es significativo? a La invención del primer teléfono móvil. b El desarrollo del primer automóvil. c La victoria de Deep Blue sobre Garry Kasparov en 1997. d La creación de la primera página web. 3 ¿Cuál es la diferencia entre IA débil y IA fuerte? a La IA fuerte es más barata de desarrollar que la IA débil. b La IA débil es más inteligente que la IA fuerte. c La IA débil solo funciona en ordenadores grandes. d La IA débil realiza tareas específicas, mientras que la IA fuerte tiene capacidades de razonamiento general. 4 ¿Qué es la IA general (AGI) y cómo se diferencia de la IA estrecha? a La AGI se especializa en un área específica, mientras que la IA estrecha puede realizar múltiples tareas. b La AGI es utilizada solo en aplicaciones militares. c La IA estrecha es más avanzada que la AGI. d La AGI es capaz de entender, aprender y aplicar conocimiento en diferentes áreas, mientras que la IA estrecha está limitada a tareas específicas. 5 ¿Qué es el aprendizaje supervisado y en qué se diferencia del aprendizaje no supervisado? a El aprendizaje supervisado no requiere datos etiquetados. b El aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados para entrenar el modelo. c El aprendizaje no supervisado es más rápido que el supervisado. d El aprendizaje supervisado no se utiliza en aplicaciones prácticas. 6 ¿Cómo funcionan las redes neuronales y qué papel juegan en el aprendizaje profundo? a Utilizan algoritmos simples para tareas básicas. b Son una técnica de compresión de datos. c Simulan el funcionamiento del cerebro humano para procesar información. d No se utilizan en el aprendizaje profundo. 7 Menciona dos aplicaciones de la IA en el sector salud a Diagnóstico médico y tratamiento personalizado. b Diagnóstico médico y videojuegos. c Tratamiento personalizado y previsión del clima. d Recomendación de películas y diagnóstico médico. 8 ¿Cómo se utiliza la IA en el sector financiero para la detección de fraudes? a Mediante el uso de cámaras de seguridad. b Utilizando correos electrónicos. c Prediciendo los números ganadores de la lotería. d Analizando patrones de transacciones para identificar actividades sospechosas. 9 ¿Cuáles son algunos de los desafíos éticos asociados con la IA? a Mejorar la calidad del aire. b Eliminar la necesidad de internet. c Sesgo en los algoritmos y privacidad de los datos. d Aumentar la producción de alimentos 10 ¿Cómo puede el sesgo en los algoritmos de IA afectar a la toma de decisiones automatizadas? a Garantizando siempre decisiones justas. b Creando decisiones sesgadas que pueden discriminar a ciertos grupos. c Mejorando la precisión de las decisiones. d Acelerando el procesamiento de datos.

Test de aprendizaje sobre la IAOnline version

Futuro incierto

by San Il

¿Cómo definirías la Inteligencia Artificial?

El uso de dispositivos electrónicos para jugar videojuegos.

La capacidad de una máquina para realizar tareas que requieren inteligencia humana.

Un tipo de software antivirus.

Una técnica para mejorar la señal de internet.

¿Cuál fue un hito importante en la historia de la IA y por qué es significativo?

La invención del primer teléfono móvil.

El desarrollo del primer automóvil.

La victoria de Deep Blue sobre Garry Kasparov en 1997.

La creación de la primera página web.

¿Cuál es la diferencia entre IA débil y IA fuerte?

La IA fuerte es más barata de desarrollar que la IA débil.

La IA débil es más inteligente que la IA fuerte.

La IA débil solo funciona en ordenadores grandes.

La IA débil realiza tareas específicas, mientras que la IA fuerte tiene capacidades de razonamiento general.

¿Qué es la IA general (AGI) y cómo se diferencia de la IA estrecha?

La AGI se especializa en un área específica, mientras que la IA estrecha puede realizar múltiples tareas.

La AGI es utilizada solo en aplicaciones militares.

La IA estrecha es más avanzada que la AGI.

La AGI es capaz de entender, aprender y aplicar conocimiento en diferentes áreas, mientras que la IA estrecha está limitada a tareas específicas.

¿Qué es el aprendizaje supervisado y en qué se diferencia del aprendizaje no supervisado?

El aprendizaje supervisado no requiere datos etiquetados.

El aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados para entrenar el modelo.

El aprendizaje no supervisado es más rápido que el supervisado.

El aprendizaje supervisado no se utiliza en aplicaciones prácticas.

¿Cómo funcionan las redes neuronales y qué papel juegan en el aprendizaje profundo?

Utilizan algoritmos simples para tareas básicas.

Son una técnica de compresión de datos.

Simulan el funcionamiento del cerebro humano para procesar información.

No se utilizan en el aprendizaje profundo.

Menciona dos aplicaciones de la IA en el sector salud

Diagnóstico médico y tratamiento personalizado.

Diagnóstico médico y videojuegos.

Tratamiento personalizado y previsión del clima.

Recomendación de películas y diagnóstico médico.

¿Cómo se utiliza la IA en el sector financiero para la detección de fraudes?

Mediante el uso de cámaras de seguridad.

Utilizando correos electrónicos.

Prediciendo los números ganadores de la lotería.

Analizando patrones de transacciones para identificar actividades sospechosas.

¿Cuáles son algunos de los desafíos éticos asociados con la IA?

Mejorar la calidad del aire.

Eliminar la necesidad de internet.

Sesgo en los algoritmos y privacidad de los datos.

Aumentar la producción de alimentos

¿Cómo puede el sesgo en los algoritmos de IA afectar a la toma de decisiones automatizadas?

Garantizando siempre decisiones justas.

Creando decisiones sesgadas que pueden discriminar a ciertos grupos.

Mejorando la precisión de las decisiones.

Acelerando el procesamiento de datos.

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