Reto de Inteligencia Artificial

Froggy Jumps

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Preguntas clave sobre IA

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Enrique Chulin

Mexico

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Froggy Jumps Reto de Inteligencia ArtificialOnline version Preguntas clave sobre IA by Enrique Chulin 1 ¿Qué significa IA? a Inteligencia natural b Inteligencia inventada c Inteligencia artificial 2 ¿Qué es el aprendizaje automático? a Programación estática b Entrenar modelos a partir de datos c Análisis puramente estadístico 3 ¿Qué es una red neuronal? a Red de telecomunicaciones b Base de datos relacional c Conjunto de nodos interconectados que imitan neuronas 4 ¿Qué son los LLM? a Redes neuronales recurrentes b Modelos de lenguaje grandes entrenados con mucho texto c Algoritmos genéticos 5 ¿Qué es el aprendizaje supervisado? a Entrenamiento en frío b Entrenar con datos etiquetados c Entrenar sin etiquetas 6 ¿Qué es el overfitting? a Cuando el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento b Cuando falla al entrenar c Cuando hay datos insuficientes 7 ¿Qué es el sesgo algorítmico? a Mejora de rendimiento b Tipo de optimización c Tendencia de resultados por diseño o datos sesgados 8 ¿Qué técnica reduce la dimensionalidad de datos? a Overfitting b Reducción de dimensionalidad c Aprendizaje por refuerzo 9 ¿Qué se evalúa para IA responsable? a Impacto ético y social b Velocidad de procesamiento c Precio de hardware 10 ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo? a Aprendizaje a partir de interacciones con el entorno y recompensas b Entrenamiento supervisado c Uso de datos etiquetados

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Preguntas clave sobre IA

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¿Qué significa IA?

Inteligencia natural

Inteligencia inventada

Inteligencia artificial

¿Qué es el aprendizaje automático?

Programación estática

Entrenar modelos a partir de datos

Análisis puramente estadístico

¿Qué es una red neuronal?

Red de telecomunicaciones

Base de datos relacional

Conjunto de nodos interconectados que imitan neuronas

¿Qué son los LLM?

Redes neuronales recurrentes

Modelos de lenguaje grandes entrenados con mucho texto

Algoritmos genéticos

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

Entrenamiento en frío

Entrenar con datos etiquetados

Entrenar sin etiquetas

¿Qué es el overfitting?

Cuando el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento

Cuando falla al entrenar

Cuando hay datos insuficientes

¿Qué es el sesgo algorítmico?

Mejora de rendimiento

Tipo de optimización

Tendencia de resultados por diseño o datos sesgados

¿Qué técnica reduce la dimensionalidad de datos?

Overfitting

Reducción de dimensionalidad

Aprendizaje por refuerzo

¿Qué se evalúa para IA responsable?

Impacto ético y social

Velocidad de procesamiento

Precio de hardware

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

Aprendizaje a partir de interacciones con el entorno y recompensas

Entrenamiento supervisado

Uso de datos etiquetados

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¿Qué significa IA?

¿Qué es el aprendizaje automático?

¿Qué es una red neuronal?

¿Qué son los LLM?

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

¿Qué es el overfitting?

¿Qué es el sesgo algorítmico?

¿Qué técnica reduce la dimensionalidad de datos?

¿Qué se evalúa para IA responsable?

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

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