Conceptos básicos de IA

Froggy Jumps

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Quiz sobre IA básica

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Aaron franco Algarra barreto

Colombia

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Froggy Jumps Conceptos básicos de IAOnline version Quiz sobre IA básica by Aaron franco Algarra barreto 1 ¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA) en términos simples? a Dispositivo físico sin procesamiento b Programa de seguridad de la computadora c Capacidad de una máquina para realizar tareas que requieren inteligencia humana. 2 ¿Qué describe el aprendizaje supervisado? a Aprendizaje sin etiquetas b Algoritmo de búsqueda c Aprendizaje a partir de datos etiquetados. 3 ¿Qué caracteriza el aprendizaje no supervisado? a Aprendizaje a partir de datos no etiquetados. b Aprendizaje por refuerzo c Datos etiquetados 4 ¿Qué implica el aprendizaje por refuerzo? a Uso de datos etiquetados b Red neuronal convolucional c El agente aprende mediante recompensas y castigos. 5 ¿Qué es una red neuronal? a Algoritmo de búsqueda b Modelo inspirado en neuronas biológicas que transmite señales. c Base de datos relacional 6 ¿Qué sucede en el sobreajuste? a Alta precisión en prueba b El modelo aprende ruido de entrenamiento y no generaliza bien. c Reducción de datos 7 ¿Qué significa generalización en IA? a Capacidad de rendir bien en datos nuevos no vistos. b Reducir reglas c Memorizar exactamente el entrenamiento 8 ¿Qué implica datos sesgados? a Datos totalmente neutrales b Datos insuficientes c Datos que introducen sesgos en el modelo. 9 ¿Qué aborda la ética en IA? a Propiedad de datos b Impacto social, sesgos, transparencia y responsabilidad. c Solo rendimiento 10 Diferencia entre IA y ML a IA es el objetivo; ML es una técnica para lograrla. b Son lo mismo c IA solo hardware

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Quiz sobre IA básica

by Aaron franco Algarra barreto

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA) en términos simples?

Dispositivo físico sin procesamiento

Programa de seguridad de la computadora

Capacidad de una máquina para realizar tareas que requieren inteligencia humana.

¿Qué describe el aprendizaje supervisado?

Aprendizaje sin etiquetas

Algoritmo de búsqueda

Aprendizaje a partir de datos etiquetados.

¿Qué caracteriza el aprendizaje no supervisado?

Aprendizaje a partir de datos no etiquetados.

Aprendizaje por refuerzo

Datos etiquetados

¿Qué implica el aprendizaje por refuerzo?

Uso de datos etiquetados

Red neuronal convolucional

El agente aprende mediante recompensas y castigos.

¿Qué es una red neuronal?

Algoritmo de búsqueda

Modelo inspirado en neuronas biológicas que transmite señales.

Base de datos relacional

¿Qué sucede en el sobreajuste?

Alta precisión en prueba

El modelo aprende ruido de entrenamiento y no generaliza bien.

Reducción de datos

¿Qué significa generalización en IA?

Capacidad de rendir bien en datos nuevos no vistos.

Reducir reglas

Memorizar exactamente el entrenamiento

¿Qué implica datos sesgados?

Datos totalmente neutrales

Datos insuficientes

Datos que introducen sesgos en el modelo.

¿Qué aborda la ética en IA?

Propiedad de datos

Impacto social, sesgos, transparencia y responsabilidad.

Solo rendimiento

Diferencia entre IA y ML

IA es el objetivo; ML es una técnica para lograrla.

Son lo mismo

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¿Qué describe el aprendizaje supervisado?

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¿Qué implica el aprendizaje por refuerzo?

¿Qué es una red neuronal?

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