Quiz: Quiz de IA


Quiz de IAOnline version Preguntas sobre Inteligencia Artificial by juan carlos vega devia 1 ¿Qué es la IA en términos simples? a Máquinas que funcionan con electricidad b Sistemas que solo siguen órdenes predefinidas sin aprender c Sistemas que realizan tareas que requieren inteligencia humana d Programas que memorizar datos 2 ¿Qué es el aprendizaje supervisado? a Un proceso de depuración de código b Un modelo que aprende sin ejemplos c Un algoritmo que solo clasifica datos sin etiquetas d Un modelo aprende a partir de datos etiquetados 3 ¿Qué diferencia hay entre IA débil y IA general? a IA general no puede aprender b IA débil es más poderosa que la general c IA débil realiza tareas específicas; IA general puede realizar cualquier tarea intelectual d IA general solo entiende lenguaje 4 ¿Qué es un modelo de lenguaje? a Un algoritmo que ejecuta solo cálculos numéricos b Un sistema que genera o interpreta texto humano c Un modelo que solo guarda datos d Un modelo gráfico para visión 5 ¿Qué es el overfitting? a Un tipo de red neuronal b Un modelo que funciona perfectamente en todas las situaciones c Un modelo que aprende demasiado de los datos de entrenamiento y falla con datos nuevos d Un algoritmo que nunca se entrena 6 ¿Qué función tiene el aprendizaje por refuerzo? a Aprender solo de datos etiquetados b Aprender a través de recompensas y castigos para optimizar una política c Eliminar errores sin pruebas d Reforzar el código sin datos 7 ¿Qué es la IA explicable (XAI)? a Hacer que las decisiones de IA sean entendibles para humanos b Hacer que la IA escriba código c Aumentar la velocidad de entrenamiento d Eliminar la capacidad de aprendizaje 8 ¿Qué significa 'datos sesgados' en IA? a Datos que cambian de nombre b Datos que introducen sesgo en el modelo c Datos que no se usan d Datos perfectos 9 ¿Qué es una red neuronal? a Un hardware para redes sociales b Sistema inspirado en neuronas que procesa información en capas c Un tipo de base de datos d Un programa de edición de imágenes 10 ¿Qué papel juegan los datos en IA? a Se usan únicamente en producción b Son irrelevantes si el modelo es grande c Son la materia prima para entrenar y evaluar modelos d Solo se usan para pruebas Explicación 1 La IA busca emular tareas que requieren razonamiento, aprendizaje o percepción. 2 Se utilizan pares entrada-etiqueta para enseñar al modelo. 3 La IA débil se enfoca en una o pocas tareas; la general busca autonomía amplia. 4 Los modelos de lenguaje predicen palabras para crear texto coherente. 5 Al sobreajustarse, el modelo no generaliza a datos no vistos. 6 El agente mejora mediante interacciones con un entorno. 7 XAI busca transparencia y confianza en los modelos. 8 Sesgos en datos pueden llevar a decisiones injustas o erróneas. 9 Las redes aprenden ajustando pesos entre neuronas simuladas. 10 La calidad y cantidad de datos influyen en rendimiento y sesgo.

1

¿Qué es la IA en términos simples?

a

Máquinas que funcionan con electricidad

b

Sistemas que solo siguen órdenes predefinidas sin aprender

c

Sistemas que realizan tareas que requieren inteligencia humana

d

Programas que memorizar datos

2

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

a

Un proceso de depuración de código

b

Un modelo que aprende sin ejemplos

c

Un algoritmo que solo clasifica datos sin etiquetas

d

Un modelo aprende a partir de datos etiquetados

3

¿Qué diferencia hay entre IA débil y IA general?

a

IA general no puede aprender

b

IA débil es más poderosa que la general

c

IA débil realiza tareas específicas; IA general puede realizar cualquier tarea intelectual

d

IA general solo entiende lenguaje

4

¿Qué es un modelo de lenguaje?

a

Un algoritmo que ejecuta solo cálculos numéricos

b

Un sistema que genera o interpreta texto humano

c

Un modelo que solo guarda datos

d

Un modelo gráfico para visión

5

¿Qué es el overfitting?

a

Un tipo de red neuronal

b

Un modelo que funciona perfectamente en todas las situaciones

c

Un modelo que aprende demasiado de los datos de entrenamiento y falla con datos nuevos

d

Un algoritmo que nunca se entrena

6

¿Qué función tiene el aprendizaje por refuerzo?

a

Aprender solo de datos etiquetados

b

Aprender a través de recompensas y castigos para optimizar una política

c

Eliminar errores sin pruebas

d

Reforzar el código sin datos

7

¿Qué es la IA explicable (XAI)?

a

Hacer que las decisiones de IA sean entendibles para humanos

b

Hacer que la IA escriba código

c

Aumentar la velocidad de entrenamiento

d

Eliminar la capacidad de aprendizaje

8

¿Qué significa 'datos sesgados' en IA?

a

Datos que cambian de nombre

b

Datos que introducen sesgo en el modelo

c

Datos que no se usan

d

Datos perfectos

9

¿Qué es una red neuronal?

a

Un hardware para redes sociales

b

Sistema inspirado en neuronas que procesa información en capas

c

Un tipo de base de datos

d

Un programa de edición de imágenes

10

¿Qué papel juegan los datos en IA?

a

Se usan únicamente en producción

b

Son irrelevantes si el modelo es grande

c

Son la materia prima para entrenar y evaluar modelos

d

Solo se usan para pruebas

Explicación

1

La IA busca emular tareas que requieren razonamiento, aprendizaje o percepción.

2

Se utilizan pares entrada-etiqueta para enseñar al modelo.

3

La IA débil se enfoca en una o pocas tareas; la general busca autonomía amplia.

4

Los modelos de lenguaje predicen palabras para crear texto coherente.

5

Al sobreajustarse, el modelo no generaliza a datos no vistos.

6

El agente mejora mediante interacciones con un entorno.

7

XAI busca transparencia y confianza en los modelos.

8

Sesgos en datos pueden llevar a decisiones injustas o erróneas.

9

Las redes aprenden ajustando pesos entre neuronas simuladas.

10

La calidad y cantidad de datos influyen en rendimiento y sesgo.

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by juan carlos vega devia

¿Qué es la IA en términos simples?

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

¿Qué diferencia hay entre IA débil y IA general?

¿Qué es un modelo de lenguaje?

¿Qué es el overfitting?

¿Qué función tiene el aprendizaje por refuerzo?

¿Qué es la IA explicable (XAI)?

¿Qué significa 'datos sesgados' en IA?

¿Qué es una red neuronal?

¿Qué papel juegan los datos en IA?

Explicación

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