Quiz de IA: Introducción

Froggy Jumps

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Conceptos básicos de IA

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Belinda Ortega Esparragoza

Mexico

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Froggy Jumps Quiz de IA: IntroducciónOnline version Conceptos básicos de IA by Belinda Ortega Esparragoza 1 ¿Qué es la inteligencia artificial (IA)? a Una colección de datos sin procesamiento b Una simulación de magia. c Capacidad de realizar tareas que requieren inteligencia humana. 2 Diferencia entre IA débil y IA fuerte a IA débil realiza tareas específicas; IA fuerte tiene capacidades generales. b IA débil piensa como humanos; IA fuerte no. c Ambas son exactamente iguales en alcance 3 ¿Qué es el aprendizaje automático (ML)? a Un lenguaje de programación b Una base de datos relacional. c Subcampo de IA basado en datos para aprender patrones. 4 ¿Qué es el aprendizaje supervisado? a Sin datos de entrenamiento b Aprendizaje con ejemplos etiquetados para entrenar modelos. c Sin etiquetas en los datos 5 ¿Qué es el aprendizaje no supervisado? a Requiere etiquetas para cada ejemplo b Sin etiquetas, busca estructuras y relaciones en los datos. c Se limita a redes neuronales 6 ¿Qué es una red neuronal? a Un simple algoritmo de búsqueda b Una base de datos c Modelo inspirado en neuronas que procesa información. 7 Aplicaciones comunes de la IA en la vida diaria a Reemplazo total de la creatividad humana b Militarización exclusiva c Asistentes virtuales, recomendaciones y filtrado de spam. 8 Qué implica la ética en IA a Ignorar impactos sociales b Solo reglas matemáticas c Considerar impacto social, sesgos y transparencia. 9 ¿Qué es el sesgo en IA? a Fallo de hardware b Resultado aleatorio sin causa c Distorsión en resultados por datos sesgados o insuficientes. 10 ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo? a Aprendizaje basado en recompensas y ensayo‑error. b Ejecución de código sin feedback c Aprendizaje supervisado con etiquetas

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Conceptos básicos de IA

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¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

Una colección de datos sin procesamiento

Una simulación de magia.

Capacidad de realizar tareas que requieren inteligencia humana.

Diferencia entre IA débil y IA fuerte

IA débil realiza tareas específicas; IA fuerte tiene capacidades generales.

IA débil piensa como humanos; IA fuerte no.

Ambas son exactamente iguales en alcance

¿Qué es el aprendizaje automático (ML)?

Un lenguaje de programación

Una base de datos relacional.

Subcampo de IA basado en datos para aprender patrones.

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

Sin datos de entrenamiento

Aprendizaje con ejemplos etiquetados para entrenar modelos.

Sin etiquetas en los datos

¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

Requiere etiquetas para cada ejemplo

Sin etiquetas, busca estructuras y relaciones en los datos.

Se limita a redes neuronales

¿Qué es una red neuronal?

Un simple algoritmo de búsqueda

Una base de datos

Modelo inspirado en neuronas que procesa información.

Aplicaciones comunes de la IA en la vida diaria

Reemplazo total de la creatividad humana

Militarización exclusiva

Asistentes virtuales, recomendaciones y filtrado de spam.

Qué implica la ética en IA

Ignorar impactos sociales

Solo reglas matemáticas

Considerar impacto social, sesgos y transparencia.

¿Qué es el sesgo en IA?

Fallo de hardware

Resultado aleatorio sin causa

Distorsión en resultados por datos sesgados o insuficientes.

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

Aprendizaje basado en recompensas y ensayo‑error.

Ejecución de código sin feedback

Aprendizaje supervisado con etiquetas

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Diferencia entre IA débil y IA fuerte

¿Qué es el aprendizaje automático (ML)?

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

¿Qué es una red neuronal?

Aplicaciones comunes de la IA en la vida diaria

Qué implica la ética en IA

¿Qué es el sesgo en IA?

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

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