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Froggy Jumps

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Lee con atención y contesta

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Erick Francisco

Mexico

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Top 10 results

#	Player	Accuracy	time
1	mauricio nucamendi gutierrez July 2, 2026	% 93	01:04
2	Ángel, Brayan, Nancy July 2, 2026	% 67	02:03
3	Saúl Vázquez de La Cruz July 2, 2026	% 47	02:04
4	Kevin Tobar July 2, 2026	% 40	01:30

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Froggy Jumps PreguntasOnline version Lee con atención y contesta by Erick Francisco 1 ¿Qué es el Deep Learning? a Un lenguaje de programación b Una rama del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas c Un sistema operativo 2 ¿Cuál es la base del Deep Learning? a Redes sociales b Redes neuronales artificiales c Algoritmos de búsqueda 3 ¿Qué significa que una red neuronal sea "profunda"? a Tiene muchos usuarios b Posee múltiples capas ocultas c Utiliza internet 4 ¿Cuál de las siguientes es una aplicación del Deep Learning? a Reconocimiento de imágenes b Formateo de discos c Compresión de archivos 5 ¿Qué tipo de datos procesa mejor el Deep Learning? a Datos complejos y de gran volumen b Solo texto c Solo números enteros 6 ¿Qué componente realiza los cálculos en una neurona artificial? a Router b Memoria RAM c Función de activación 7 ¿Cuál es una función de activación común? a Excel b ReLU c Windows 8 ¿Qué algoritmo se utiliza para entrenar redes neuronales? a QuickSort b Dijkstra c Backpropagation (Retropropagación) 9 ¿Qué hace el proceso de entrenamiento? a Instala el programa b Ajusta los pesos de la red neuronal c Elimina archivos 10 ¿Qué es un conjunto de entrenamiento? a Un grupo de computadoras b Un sistema operativo c Datos utilizados para enseñar al modelo 11 ¿Qué es una época (epoch)? a Una versión del programa b Un recorrido completo por todos los datos de entrenamiento c Un error del sistema 12 ¿Qué ocurre cuando existe sobreajuste (overfitting)? a El modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento y falla con datos nuevos b El modelo nunca aprende c El programa deja de funcionar 13 ¿Cuál es una técnica para reducir el sobreajuste? a Dropout b Reiniciar el equipo c Formatear el disco 14 ¿Qué tipo de red se utiliza principalmente para procesar imágenes? a CNN (Red Neuronal Convolucional) b RNN c GAN 15 ¿Qué tipo de red es adecuada para procesar secuencias de texto? a CNN b RNN c KNN 16 ¿Qué significa CNN? a Computer Neural Network b Central Neural Node c Convolutional Neural Network 17 ¿Cuál es una ventaja del Deep Learning? a Extrae características automáticamente de los datos b Nunca requiere entrenamiento c No necesita datos 18 ¿Cuál es una desventaja del Deep Learning? a No puede clasificar imágenes b No puede clasificar imágenes c Requiere gran cantidad de datos y poder de procesamiento 19 ¿Qué hardware acelera el entrenamiento de modelos de Deep Learning? a Escáner b Impresora c GPU 20 ¿Qué empresa desarrolló TensorFlow? a Google b Microsoft c Apple 21 ¿Cuál es otro framework popular para Deep Learning? a AutoCAD b PyTorch c Photoshop 22 ¿En qué área se utiliza ampliamente el Deep Learning? a Procesamiento de textos únicamente b Diseño gráfico exclusivamente c Visión por computadora 23 ¿Cuál es el objetivo principal del Deep Learning? a Crear sistemas operativos b Permitir que las máquinas aprendan patrones complejos a partir de datos c Aumentar la velocidad de internet 24 ¿Qué representa una época (epoch) a Una sola neurona. b Una función de activación. c Un recorrido completo del conjunto de entrenamiento.

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¿Cuál es la base del Deep Learning?

¿Qué significa que una red neuronal sea "profunda"?

¿Cuál de las siguientes es una aplicación del Deep Learning?

¿Qué tipo de datos procesa mejor el Deep Learning?

¿Qué componente realiza los cálculos en una neurona artificial?

¿Cuál es una función de activación común?

¿Qué algoritmo se utiliza para entrenar redes neuronales?

¿Qué hace el proceso de entrenamiento?

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¿Qué es una época (epoch)?

¿Qué ocurre cuando existe sobreajuste (overfitting)?

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