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Formulario IA 1

Authored by Manuel Jiménez Mesa

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Formulario IA 1
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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿En qué campos se puede aplicar la inteligencia artificial?

Solo en ciencias exactas como matemáticas, física, química, etc.
Medicina, educación, arte, seguridad, entretenimiento, etc.
Solo en ciencias sociales como psicología, sociología, antropología, etc.
Ninguno, la inteligencia artificial no tiene aplicaciones prácticas

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

Un programa de chat en línea
Un tipo de robot
Una disciplina científica que busca crear máquinas inteligentes
Una película de ciencia ficción

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cuál de las siguientes no es una aplicación común de la IA?

Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Conducción autónoma de vehículos
Diagnóstico médico asistido por computadora
Cocinar la cena

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué tipo de IA se enfoca en aprender de datos sin necesidad de programación explícita?

IA simbólica
IA débil
IA fuerte
Aprendizaje automático (Machine Learning)

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera sobre la IA fuerte?

Es un término despectivo para la IA débil.
La IA fuerte se limita a tareas específicas y no puede generalizar.
La IA fuerte tiene la capacidad de igualar la inteligencia humana en todos los aspectos.
La IA fuerte no existe.

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué tipo de tecnología de IA se utiliza comúnmente en asistentes virtuales como Siri o Alexa?

Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Redes neuronales convolucionales (CNN)
Algoritmos de búsqueda
Algoritmos de ordenación

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué es el "aprendizaje supervisado" en el contexto del aprendizaje automático?

Un enfoque donde los algoritmos aprenden sin supervisión de datos.
Un enfoque donde los algoritmos aprenden a través de retroalimentación continua.
Un enfoque donde los algoritmos aprenden a partir de ejemplos etiquetados.
Un enfoque donde los algoritmos solo pueden aprender de datos numéricos.

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