IA Básica

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

• La Inteligencia Artificial es un tipo de tecnología que solo se utiliza en la industria del entretenimiento.

• La Inteligencia Artificial es un término que se refiere a la inteligencia natural de los seres humanos.

• La Inteligencia Artificial es la capacidad de las máquinas para sentir emociones humanas.

• La Inteligencia Artificial es la simulación de procesos de inteligencia humana mediante máquinas, especialmente sistemas informáticos.

Menciona al menos tres aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la vida cotidiana.

• Asistentes virtuales, recomendaciones de productos en línea, sistemas de reconocimiento facial

• Servicios de streaming de música

• Aplicaciones de mensajería instantánea

• Sistemas de transporte público autónomos

¿Cuál es la diferencia entre Inteligencia Artificial débil y fuerte?

• La inteligencia artificial débil es más avanzada que la inteligencia artificial fuerte

• La inteligencia artificial débil es más autónoma que la inteligencia artificial fuerte

• La inteligencia artificial débil se limita a tareas específicas y no tiene capacidad de aprendizaje general, mientras que la inteligencia artificial fuerte posee autonomía y capacidad de razonamiento similar a la humana.

• La inteligencia artificial débil tiene capacidad de aprendizaje general, al contrario de la inteligencia artificial fuerte

¿Por qué es importante considerar la ética al desarrollar sistemas de Inteligencia Artificial?

• Porque la ética no es relevante en el desarrollo de Inteligencia Artificial

• Para generar más ingresos sin importar las consecuencias éticas

• Para garantizar decisiones justas, transparentes y éticas, evitando posibles sesgos y discriminaciones.

• Para aumentar la eficiencia de los sistemas sin importar la ética

¿Cuál es la diferencia entre Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo?

• El Aprendizaje Profundo es más general que el Aprendizaje Automático

• Ambos términos se refieren al mismo concepto

• El Aprendizaje Automático es más preciso que el Aprendizaje Profundo

• La diferencia es que el Aprendizaje Automático es más general, mientras que el Aprendizaje Profundo es una subcategoria específica que utiliza redes neuronales profundas.

¿Qué es el reconocimiento de patrones y cómo se aplica en la Inteligencia Artificial?

• El reconocimiento de patrones es la identificación de colores en imágenes. En Inteligencia Artificial, se aplica para crear arte abstracto.

• El reconocimiento de patrones es la identificación de sonidos en el ambiente. En Inteligencia Artificial, se aplica para mejorar la calidad de audio en llamadas telefónicas.

• El reconocimiento de patrones es la identificación de regularidades en datos o información. En Inteligencia Artificial, se aplica para entrenar modelos que puedan identificar patrones en datos no estructurados y tomar decisiones basadas en estos patrones.

• El reconocimiento de patrones es la identificación de sabores en alimentos. En Inteligencia Artificial, se aplica para crear nuevas recetas de cocina.

¿Cuál es el papel de los datos en el Aprendizaje Automático?

• Los datos solo se utilizan para visualización en el Aprendizaje Automático

• Los datos son irrelevantes en el Aprendizaje Automático

• El papel de los datos en el Aprendizaje Automático es fundamental, ya que se utilizan para entrenar modelos y hacer predicciones.

• Los datos no son necesarios en el Aprendizaje Automático

¿Cuál es la importancia de la retroalimentación en los sistemas de Aprendizaje Automático?

• La retroalimentación en los sistemas de Aprendizaje Automático es fundamental para mejorar el rendimiento del modelo.

• La retroalimentación en los sistemas de Aprendizaje Automático es opcional y no influye en el modelo.

• La retroalimentación en los sistemas de Aprendizaje Automático es únicamente útil para empeorar el rendimiento del modelo.

• La retroalimentación en los sistemas de Aprendizaje Automático no tiene impacto en el rendimiento del modelo.

¿Cómo puede la Inteligencia Artificial mejorar la atención médica en la actualidad?

• Al agilizar diagnósticos, personalizar tratamientos, predecir enfermedades y optimizar la gestión de datos clínicos.

• Al aumentar los costos de la atención médica

• Al empeorar la precisión de los diagnósticos

• Al retrasar diagnósticos y tratamientos

¿Qué es Teachable Machine?

• Una plataforma de Google para entrenar modelos de aprendizaje automático

• Un programa de algoritmos complejos

• Una herramienta de programación visual

• Un lenguaje de programación