Videos con IA

1. ¿Qué es la inteligencia artificial?

• a) Un campo de estudio que se ocupa de crear robots inteligentes.

• b) Un término que describe a máquinas que pueden aprender y tomar decisiones de manera autónoma.

• c) Un ordenador o computadora que se utiliza para el almacenamiento de datos.

2. ¿Cuál de las siguientes es una aplicación común de la inteligencia artificial?

• a) Reconocimiento facial para desbloquear el teléfono.

• b) Cálculos matemáticos en una calculadora.

• c) Limpieza de la casa.

3. ¿Qué es el aprendizaje automático (machine learning)?

• a) Un tipo de programa de computadora utilizado para jugar videojuegos.

• b) Un enfoque de la IA que permite a las máquinas aprender a través de la experiencia y los datos.

• c) Un proceso mediante el cual los robots adquieren habilidades físicas.

4. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera acerca de la inteligencia artificial (IA)?

• a) La IA solo se utiliza en la industria del entretenimiento.

• b) La IA puede aprender y mejorar con el tiempo.

• c) La IA no tiene utilidad en la educación.

5. ¿Qué tipo de datos se utilizan para entrenar un modelo de aprendizaje profundo?

• a) Datos escritos a mano por expertos en el campo.

• b) Datos generados por redes sociales.

• c) Un conjunto de datos etiquetados y representativos de la tarea que se desea aprender.

6. ¿Cuál NO es un ejemplo de aplicación del aprendizaje automático en la vida cotidiana?

• a) Recomendaciones de películas en Netflix en base a visualizaciones anteriores.

• b) Asistentes virtuales como Siri o Alexa que responden a preguntas y realizan tareas.

• c) Control de la temperatura de los pasteles en una panadería.

7. 7. ¿Cuál de las siguientes tareas se puede realizar utilizando el aprendizaje automático?

• a) Detectar correos electrónicos falsos o maliciosos.

• b) Conectarse a Wi-Fi de manera automática.

• c) Resolver ecuaciones matemáticas complejas.

8.¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el aprendizaje profundo?

• a) Puede ser entrenado con pocas cantidades de datos.

• b) Se basa en redes neuronales artificiales con múltiples capas.

• c) Se enfoca únicamente en el reconocimiento de imágenes.