Quiz IA: Unidad 2 - Ramas y conceptos

Froggy Jumps

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Preguntas sobre PLN, sistemas expertos y visión artificial

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Patricia Benavides

Mexico

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Quiz IA: Unidad 2 - Ramas y conceptos


Froggy Jumps Quiz IA: Unidad 2 - Ramas y conceptosOnline version Preguntas sobre PLN, sistemas expertos y visión artificial by Patricia Benavides 1 ¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) según la unidad? a Un protocolo de bases de datos relacionales. b Estudio de la interacción entre humanos y computadoras mediante lenguaje natural. c Un método de reconocimiento de imágenes. 2 ¿Qué técnica pertenece al Análisis Léxico y Morfológico en PLN? a Red neuronal convolucional b Detección de bordes en imágenes c Tokenización y lematización. 3 ¿Qué es un Sistema Experto según el material? a Un sistema operativo de red b Un robot móvil autónomo. c Una aplicación que emula decisiones de un profesional en un área acotada. 4 ¿Qué componente describe el modelo de un Sistema Experto? a Motor de Inferencias b Capa de entrada c Base de Conocimiento 5 ¿Qué característica describe la Lógica Difusa? a Permite grados de verdad entre 0 y 1 b No puede manejar incertidumbre c Solo admite verdadero o falso 6 ¿Qué aporta la visión artificial según el contenido? a Emula la capacidad humana de ver e interpretar escenas b Reemplaza sensores físicos c Solo detecta colores 7 ¿Qué es una red neuronal convolucional (CNN) según el material? a Un sistema de bases de datos b Una RNA especializada en procesamiento de imágenes c Una técnica de PLN 8 ¿Qué evento marcó un hito en visión artificial 2012? a AlexNet ganó ImageNet con deep learning b La invención del OCR c La primera cámara 3D 9 ¿Qué tipo de sistema combina lógica difusa y redes neuronales? a Sistemas de búsqueda heurística b Sistemas basados en reglas puras c Sistemas neuro-difusos (ANFIS) 10 ¿Qué describe el ciclo de vida de la visión artificial? a Diseño, implementación, pruebas b Captura, procesamiento, extracción de características c Entrenamiento, despliegue, moniterización 11 ¿Qué busca la Robótica como parte de la IA? a Resolver únicamente problemas matemáticos b Crear sistemas operativos c Desarrollar agentes capaces de interactuar con el mundo real 12 ¿Qué se entiende por agregación de sensores en robótica? a Almacenamiento en bases de datos b Percibir el entorno mediante sensores como cámaras e infrarrojos c Solo leer información textual 13 ¿Qué aire de IA se menciona como clave en sistemas de razonamiento? a Lenguajes de marcado b Redes neuronales puras c Sistemas basados en reglas, casos y Bayesianas 14 ¿Qué ejemplo práctico se asocia a visión artificial en el material? a Detección de intrusiones de red b OCR y reconocimiento de patrones c Clasificación de textos 15 ¿Qué describe el término a La ejecución de cálculos numéricos simples b La evaluación de información mediante estructuras de conocimiento y razonamiento c La visualización de datos sin reglas 16 ¿Qué papel cumple el ciclo de vida de la visión artificial en el aprendizaje profundo? a Integra desde captura hasta inferencia mediante CNNs y Transformers b Solo entrena modelos sin datos c Solo captura imágenes 17 ¿Qué es un IG (agente inteligente) en robótica según la unidad? a Un sistema con sensores y actuadores para interactuar con el entorno b Un programa de edición de imágenes c Un servidor web sin interfaz 18 ¿Qué evento histórico se cita como base de la visión con contraseñas y detección de rostros? a La invención del OCR (1990) b Detección de rostros en tiempo real con Viola-Jones (2001) c El primer CNN (1989)

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¿Qué evento marcó un hito en visión artificial 2012?

¿Qué tipo de sistema combina lógica difusa y redes neuronales?

¿Qué describe el ciclo de vida de la visión artificial?

¿Qué busca la Robótica como parte de la IA?

¿Qué se entiende por agregación de sensores en robótica?

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¿Qué es un IG (agente inteligente) en robótica según la unidad?

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