Desafío de IA en español

Froggy Jumps

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Quiz sobre IA

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Il Monts

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Desafío de IA en español


Froggy Jumps Desafío de IA en españolOnline version Quiz sobre IA by Il Monts 1 ¿Qué es la inteligencia artificial (IA)? a Uso de software de ofimática sin interacción humana b Programación de algoritmos sin aprendizaje. c Capacidad de las máquinas para realizar tareas que requieren inteligencia humana. 2 ¿Qué es el aprendizaje supervisado? a Entrenamiento con datos etiquetados para predecir etiquetas o valores. b Autoconfiguración de redes sin datos c Entrenamiento sin datos usados 3 ¿Qué función cumplen las redes neuronales? a Modelar relaciones complejas entre entradas y salidas. b Almacenar datos en un disco c Ejecutar solo reglas predefinidas 4 ¿Qué representa el “overfitting”? a Cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento. b Cuando no se entrena ningún dato c Cuando el modelo generaliza bien en todos los datos 5 ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo? a Entrenamiento solo con datos etiquetados b Un agente aprende por interacciones con su entorno y recompensas. c Ajuste de parámetros sin feedback 6 ¿Qué son los sesgos de datos? a Resultados que siempre son correctos b Datos que no se usan en el entrenamiento c Errores sistemáticos que afectan las salidas del modelo. 7 ¿Qué etapa es crucial para un modelo fiable? a Ignorar datos de validación b Conjunto de datos de prueba para evaluar rendimiento. c Probar solo con datos de entrenamiento 8 ¿Qué es la IA débil frente a la IA general? a IA que nunca aprende b IA que puede pensar como humanos c IA especializada en tareas concretas, no inteligencia general. 9 ¿Qué problema ético es común en IA? a Capacidad de memorizar cualquier dato b Sesgo algorítmico que puede afectar decisiones críticas. c Costo cero de entrenamiento 10 ¿Qué tipo de datos suelen utilizarse para entrenar IA? a Datos reales o sintéticos que representen el problema. b Datos mágicos sin origen c Datos exclusivamente numéricos sin contexto

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¿Qué es el aprendizaje supervisado?

¿Qué función cumplen las redes neuronales?

¿Qué representa el “overfitting”?

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

¿Qué son los sesgos de datos?

¿Qué etapa es crucial para un modelo fiable?

¿Qué es la IA débil frente a la IA general?

¿Qué problema ético es común en IA?

¿Qué tipo de datos suelen utilizarse para entrenar IA?