Investigación ingeniero

Froggy Jumps

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Jose Manuel Vicente Cipriano

Guatemala

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Froggy Jumps Investigación ingenieroOnline version investigacion by Jose Manuel Vicente Cipriano 1 es una rama de las ciencias computacionales que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana a Inteligencia Artificial b IBM c Revolución del Transformer 2 Analiza conjuntos de datos existentes para clasificar, predecir o identificar patrones. a IA Discriminativa b IA Generativa c 3 tiene como función principal analizar datos existentes para clasificarlos, predecir resultados o identificar patrones a IA Discriminativa b IA Generativa c 4 Características: ➢ No crea información nueva. ➢ Clasifica y predice. ➢ Funciona con patrones previamente aprendidos. a IA Discriminativa b IA Generativa c 5 Es una IA capaz de crear contenido completamente original, en respuesta a instrucciones, utilizando redes neuronales de aprendizaje profundo (deep learning) que conservan las propiedades estadísticas de su entrenamiento. a IA Discriminativa b IA Generativa c 6 En medicina, se utiliza para redactar resúmenes clínicos, simular interacciones farmacológicas o generar casos de estudio. a IA Discriminativa b IA Generativa c 7 “La inteligencia artificial que puede crear contenidos originales en respuesta a instrucciones o solicitudes del usuario.” a IA Discriminativa b IA Generativa c 8 funciona mediante modelos de aprendizaje profundo (deep learning) entrenados con enormes cantidades de información. a IA Discriminativa b IA Generativa c 9 identifica: ➢ Patrones ➢ Relaciones ➢ Estructuras lingüísticas ➢ Comportamientos estadísticos del lenguaje a IA Discriminativa b IA Generativa c 10 La Revolución del Transformer ¿Qué introdujo? a El mecanismo de “atención propia” b Modelos de Lenguaje Grande c prompts. 11 Esto es fundamental en medicina porque el contexto clínico modifica completamente el significado de los término a El mecanismo de “atención propia” b Modelos de Lenguaje Grande c prompts. 12 Este mecanismo procesa datos en paralelo y evalúa la relevancia del contexto, permitiendo al modelo capturar matices médicos complejos, como entender que un resultado "negativo" en oncología suele ser favorable a El mecanismo de “atención propia” b Modelos de Lenguaje Grande c prompts. 13 es la instrucción o entrada que el usuario roporciona a un sistema de IA para obtener una respuesta específica. a Prompt b Rol c Tarea 14 es el proceso de diseñar instrucciones efectivas para obtener respuestas más precisas a Prompt b Rol c Tarea 15 Representa una forma estructurada de interacción con un modelo probabilístico a Prompt b Rol c Tarea 16 Indica qué papel debe asumir la IA. a Rol b Tarea c Contexto 17 Define exactamente qué debe hacer. Ejemplo: “Redacta una introducción.” a Rol b Tarea c Contexto 18 Contexto: Brinda información específica sobre el tema. Ejemplo: “Sobre ansiedad y depresión en estudiantes universitarios.” a Rol b Tarea c Contexto 19 Establece límites o requisitos. Ejemplos: ➢ Máximo 300 palabras ➢ Lenguaje académico ➢ Formato Vancouver ➢ Nivel universitario a Condiciones b formato c Prompt débil 20 Indica cómo se desea presentar la información. Ejemplos: ➢ Tabla ➢ Lista ➢ Resumen ➢ Párrafos académicos a Condiciones b formato c Prompt débil 21 Es muy general, carece de contexto y produce resultados ambiguos. a Prompt Estructurado b formato c Prompt débil 22 Incluye definición, factores de riesgo y complicaciones. Utiliza lenguaje sencillo y máximo 300 palabras.". El resultado es preciso, útil y mejor organizado. a Prompt Estructurado b formato c Prompt débil 23 En esta técnica de Prompting No se proporcionan ejemplos previos. Ejemplo: “Resume este artículo científico.” a Zero-Shot Prompting b Few-Shot Prompting c Chain of Thought Prompting 24 En esta técnica de Prompting Se proporcionan ejemplos previos para enseñar el patrón esperado. Ejemplo: “Basado en estos ejemplos, redacta otro similar.” a Zero-Shot Prompting b Few-Shot Prompting c Chain of Thought Prompting 25 En esta técnica de Prompting Se solicita que la IA explique paso a paso su razonamiento. Ejemplo: “Resuelve el problema paso a paso.” a Zero-Shot Prompting b Few-Shot Prompting c Chain of Thought Prompting 26 Ocurren cuando la IA genera información falsa pero presentada de forma convincente. a Alucinaciones Algorítmicas b Sesgos c Plagio 27 Copiar contenido generado por IA sin análisis ni validación. a Alucinaciones Algorítmicas b Sesgos c Plagio

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by Jose Manuel Vicente Cipriano

es una rama de las ciencias computacionales que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana

Analiza conjuntos de datos existentes para clasificar, predecir o identificar patrones.

tiene como función principal analizar datos existentes para clasificarlos, predecir resultados o identificar patrones

Características: ➢ No crea información nueva. ➢ Clasifica y predice. ➢ Funciona con patrones previamente aprendidos.

Es una IA capaz de crear contenido completamente original, en respuesta a instrucciones, utilizando redes neuronales de aprendizaje profundo (deep learning) que conservan las propiedades estadísticas de su entrenamiento.

En medicina, se utiliza para redactar resúmenes clínicos, simular interacciones farmacológicas o generar casos de estudio.

“La inteligencia artificial que puede crear contenidos originales en respuesta a instrucciones o solicitudes del usuario.”

funciona mediante modelos de aprendizaje profundo (deep learning) entrenados con enormes cantidades de información.

identifica: ➢ Patrones ➢ Relaciones ➢ Estructuras lingüísticas ➢ Comportamientos estadísticos del lenguaje

La Revolución del Transformer ¿Qué introdujo?

Esto es fundamental en medicina porque el contexto clínico modifica completamente el significado de los término

Este mecanismo procesa datos en paralelo y evalúa la relevancia del contexto, permitiendo al modelo capturar matices médicos complejos, como entender que un resultado "negativo" en oncología suele ser favorable

es la instrucción o entrada que el usuario roporciona a un sistema de IA para obtener una respuesta específica.

es el proceso de diseñar instrucciones efectivas para obtener respuestas más precisas

Representa una forma estructurada de interacción con un modelo probabilístico

Indica qué papel debe asumir la IA.

Define exactamente qué debe hacer. Ejemplo: “Redacta una introducción.”

Contexto: Brinda información específica sobre el tema. Ejemplo: “Sobre ansiedad y depresión en estudiantes universitarios.”

Establece límites o requisitos. Ejemplos: ➢ Máximo 300 palabras ➢ Lenguaje académico ➢ Formato Vancouver ➢ Nivel universitario

Indica cómo se desea presentar la información. Ejemplos: ➢ Tabla ➢ Lista ➢ Resumen ➢ Párrafos académicos

Es muy general, carece de contexto y produce resultados ambiguos.

Incluye definición, factores de riesgo y complicaciones. Utiliza lenguaje sencillo y máximo 300 palabras.". El resultado es preciso, útil y mejor organizado.

En esta técnica de Prompting No se proporcionan ejemplos previos. Ejemplo: “Resume este artículo científico.”

En esta técnica de Prompting Se proporcionan ejemplos previos para enseñar el patrón esperado. Ejemplo: “Basado en estos ejemplos, redacta otro similar.”

En esta técnica de Prompting Se solicita que la IA explique paso a paso su razonamiento. Ejemplo: “Resuelve el problema paso a paso.”

Ocurren cuando la IA genera información falsa pero presentada de forma convincente.

Copiar contenido generado por IA sin análisis ni validación.