Batalla de IA

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Quiz sobre inteligencia artificial

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Raquel Vivanco

Mexico

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Froggy Jumps Batalla de IAOnline version Quiz sobre inteligencia artificial by Raquel Vivanco 1 ¿Qué es la inteligencia artificial en general? a Programación estática sin aprendizaje b Algoritmos de búsqueda simples c Capacidad de realizar tareas que requieren inteligencia humana mediante máquinas. 2 ¿Qué describe el aprendizaje supervisado? a Entrenamiento de refuerzo puro b Aprendizaje sin etiquetas c El modelo aprende a partir de ejemplos etiquetados. 3 ¿Qué es una red neuronal? a Algoritmo de búsqueda en grafos b Modelo inspirado en neuronas biológicas para procesar información. c Base de datos relacional 4 ¿Qué caracteriza al aprendizaje profundo? a Programación por reglas estrictas b Algoritmo genético puro c Subcampo con redes neuronales profundas para representar datos complejos. 5 ¿Qué es el sobreajuste? a Cuando el modelo aprende demasiado de los datos de entrenamiento y falla en nuevos datos. b Cuando no se entrena en absoluto c Cuando el modelo generaliza bien a todos los datos 6 ¿Qué implica el sesgo de datos en IA? a Prejuicio en los datos que provoca decisiones injustas. b Ausencia de datos c Datos perfectamente equilibrados 7 IA débil vs IA general, ¿qué distingue? a La IA débil no usa datos b La IA general es más barata c La IA débil realiza tareas específicas; la general podría hacerlo todo. 8 ¿Qué preocupaciones éticas típicamente rodean a la IA? a Privacidad, sesgo y transparencia en decisiones automatizadas. b Uso limitado a ciencia ficción c Costo de hardware 9 Ejemplos de aplicaciones de IA a Magnetismo puro b Visión por computadora, procesamiento de lenguaje, robótica. c Telegrafía analógica 10 ¿Cómo se evalúa el rendimiento de un modelo de IA? a Con colores de salida b Con métricas como precisión, recall y F1. c Solo con velocidad de entrenamiento

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Quiz sobre inteligencia artificial

by Raquel Vivanco

¿Qué es la inteligencia artificial en general?

Programación estática sin aprendizaje

Algoritmos de búsqueda simples

Capacidad de realizar tareas que requieren inteligencia humana mediante máquinas.

¿Qué describe el aprendizaje supervisado?

Entrenamiento de refuerzo puro

Aprendizaje sin etiquetas

El modelo aprende a partir de ejemplos etiquetados.

¿Qué es una red neuronal?

Algoritmo de búsqueda en grafos

Modelo inspirado en neuronas biológicas para procesar información.

Base de datos relacional

¿Qué caracteriza al aprendizaje profundo?

Programación por reglas estrictas

Algoritmo genético puro

Subcampo con redes neuronales profundas para representar datos complejos.

¿Qué es el sobreajuste?

Cuando el modelo aprende demasiado de los datos de entrenamiento y falla en nuevos datos.

Cuando no se entrena en absoluto

Cuando el modelo generaliza bien a todos los datos

¿Qué implica el sesgo de datos en IA?

Prejuicio en los datos que provoca decisiones injustas.

Ausencia de datos

Datos perfectamente equilibrados

IA débil vs IA general, ¿qué distingue?

La IA débil no usa datos

La IA general es más barata

La IA débil realiza tareas específicas; la general podría hacerlo todo.

¿Qué preocupaciones éticas típicamente rodean a la IA?

Privacidad, sesgo y transparencia en decisiones automatizadas.

Uso limitado a ciencia ficción

Costo de hardware

Ejemplos de aplicaciones de IA

Magnetismo puro

Visión por computadora, procesamiento de lenguaje, robótica.

Telegrafía analógica

¿Cómo se evalúa el rendimiento de un modelo de IA?

Con colores de salida

Con métricas como precisión, recall y F1.

Solo con velocidad de entrenamiento

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¿Qué describe el aprendizaje supervisado?

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¿Qué caracteriza al aprendizaje profundo?

¿Qué es el sobreajuste?

¿Qué implica el sesgo de datos en IA?

IA débil vs IA general, ¿qué distingue?

¿Qué preocupaciones éticas típicamente rodean a la IA?

Ejemplos de aplicaciones de IA

¿Cómo se evalúa el rendimiento de un modelo de IA?

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