Quiz: Inteligencia Artificial

Froggy Jumps

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Preguntas sobre IA

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Froggy Jumps Quiz: Inteligencia ArtificialOnline version Preguntas sobre IA by informatica.torres.arteaga 1 ¿Qué es la inteligencia artificial (IA) en pocas palabras? a Programas que solo ejecutan código predefinido b Una ciencia que reemplaza a todas las personas en todo c Sistemas que realizan tareas que requieren inteligencia humana 2 ¿Cuál es un tipo principal de aprendizaje en IA? a Azazamiento sin datos b Aprendizaje mágico c Aprendizaje supervisado 3 ¿Qué técnica se utiliza para que una red neuronal aprenda de datos? a Retropropagación del error b Eco de salida c Propagación de calor 4 ¿Qué significa sobreajuste (overfitting)? a Se olvida de los datos de entrenamiento b El modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento c Se entrena sin datos 5 ¿Qué es un modelo de IA entrenado mediante refuerzo? a Entrena con etiquetas de datos b Se entrena solo con ruido c Aprende a través de pruebas y recompensas 6 ¿Qué es el sesgo en IA? a Tendencia no deseada que afecta decisiones b Capacidad infinita de razonamiento c Exceso de memoria en el modelo 7 ¿Qué aspecto ético es crucial en IA? a Irrelevancia de datos b Transparencia y explicabilidad de decisiones c Eliminar toda responsabilidad humana 8 ¿Qué es el aprendizaje no supervisado? a Usar solo una clase de datos b Descubrir patrones sin etiquetas c Etiquetar todo en el conjunto de datos 9 ¿Qué problema común en modelos se evita con validación? a Sobreajuste y generalización b Falta de datos c Rendimiento perfecto 10 ¿Cuál es una aplicación típica de IA? a Reconocimiento de voz e imágenes b Transcripción de música a silence c Cocción de alimentos

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¿Qué es la inteligencia artificial (IA) en pocas palabras?

Programas que solo ejecutan código predefinido

Una ciencia que reemplaza a todas las personas en todo

Sistemas que realizan tareas que requieren inteligencia humana

¿Cuál es un tipo principal de aprendizaje en IA?

Azazamiento sin datos

Aprendizaje mágico

Aprendizaje supervisado

¿Qué técnica se utiliza para que una red neuronal aprenda de datos?

Retropropagación del error

Eco de salida

Propagación de calor

¿Qué significa sobreajuste (overfitting)?

Se olvida de los datos de entrenamiento

El modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento

Se entrena sin datos

¿Qué es un modelo de IA entrenado mediante refuerzo?

Entrena con etiquetas de datos

Se entrena solo con ruido

Aprende a través de pruebas y recompensas

¿Qué es el sesgo en IA?

Tendencia no deseada que afecta decisiones

Capacidad infinita de razonamiento

Exceso de memoria en el modelo

¿Qué aspecto ético es crucial en IA?

Irrelevancia de datos

Transparencia y explicabilidad de decisiones

Eliminar toda responsabilidad humana

¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

Usar solo una clase de datos

Descubrir patrones sin etiquetas

Etiquetar todo en el conjunto de datos

¿Qué problema común en modelos se evita con validación?

Sobreajuste y generalización

Falta de datos

Rendimiento perfecto

¿Cuál es una aplicación típica de IA?

Reconocimiento de voz e imágenes

Transcripción de música a silence

Cocción de alimentos

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¿Qué técnica se utiliza para que una red neuronal aprenda de datos?

¿Qué significa sobreajuste (overfitting)?

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¿Qué es el sesgo en IA?

¿Qué aspecto ético es crucial en IA?

¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

¿Qué problema común en modelos se evita con validación?

¿Cuál es una aplicación típica de IA?

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