Quiz de Inteligencia Artificial

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Desafíos sobre IA

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Dan Marga

Spain

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Quiz de Inteligencia Artificial


Quiz de Inteligencia ArtificialOnline version Desafíos sobre IA by Dan Marga 1 ¿Qué es la inteligencia artificial (IA)? a Conjunto de máquinas que trabajan de forma automática sin errores. b Capacidad de una máquina para realizar tareas que requieren inteligencia humana. c Programa que ejecuta tareas sin aprender ni adaptarse. d Tecnología que solo imita la voz humana. 2 ¿Qué es el aprendizaje automático (machine learning)? a Un lenguaje de programación específico para IA. b Subcampo de la IA que aprende a partir de datos para hacer predicciones o decisiones. c Una técnica de IA para generar gráficos. d Una forma de hardware para procesar datos. 3 ¿Qué diferencia a un sistema de IA débil de uno fuerte? a La débil es más costosa; la fuerte es barata. b La débil no puede procesar datos; la fuerte sí puede. c La IA débil realiza tareas específicas; la fuerte tendría comprensión general similar a la humana. d La débil aprende solo de memoria; la fuerte no. 4 ¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (NLP)? a Tipo de base de datos para textos. b Rama de la IA que permite a las máquinas entender y generar lenguaje humano. c Método de optimización de redes neuronales. d Técnica de visión por computadora para analizar imágenes. 5 ¿Qué es el aprendizaje supervisado? a Entrenamiento con datos etiquetados para que el modelo prediga etiquetas o valores. b Ejecutar código sin entrenamiento previo. c Optimización de algoritmos sin datos. d Entrenamiento sin datos alguno. 6 ¿Qué es overfitting (sobreajuste)? a Cuando un modelo se entrena demasiado rápido. b Cuando un modelo solo funciona en hardware específico. c Cuando un modelo no aprende ningún dato. d Cuando un modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento y falla en nuevos datos. 7 ¿Qué papel juegan las redes neuronales? a Herramientas para diseño de logos. b Algoritmos que solo ordenan datos. c Modelos inspirados en el cerebro para aprender patrones complejos. d Sistemas de base de datos relacionales. 8 ¿Qué es la IA explicable (XAI)? a IA que solo da respuestas, sin explicaciones. b Capacidad de entender y justificar las decisiones de un sistema IA. c IA que explica a los humanos cómo programar. d IA que nunca revela su razonamiento. 9 ¿Qué es la ética en IA? a Guía para optimizar rendimiento sin límites. b Reglas para acelerar el entrenamiento. c Conjunto de hábitos de programación. d Estudio de normas para uso responsable, seguro y justo de la IA. 10 ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo? a Un agente aprende a través de recompensas y consecuencias de sus acciones. b Un algoritmo para almacenar datos. c Una técnica de visualización de redes. d Un método para limpiar datos. Explicación 1 La IA busca emular habilidades cognitivas como aprendizaje, razonamiento y percepción. 2 El aprendizaje automático utiliza datos para aprender patrones y generalizar. 3 La IA débil está enfocada en una tarea; la IA fuerte busca cognición general. 4 NLP permite traducción, chatbots y análisis de texto. 5 El modelo aprende de ejemplos previamente etiquetados. 6 El sobreajuste perjudica la generalización a datos no vistos. 7 Las redes neuronales permiten reconocimiento de patrones y aprendizaje profundo. 8 La explicabilidad ayuda a confiar y corregir modelos. 9 La ética aborda sesgos, privacidad, seguridad y impacto social. 10 El agente intenta maximizar la recompensa a lo largo del tiempo.

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¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

¿Qué es el aprendizaje automático (machine learning)?

¿Qué diferencia a un sistema de IA débil de uno fuerte?

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (NLP)?

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

¿Qué es overfitting (sobreajuste)?

¿Qué papel juegan las redes neuronales?

¿Qué es la IA explicable (XAI)?

¿Qué es la ética en IA?

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

Explicación