Digitalizacion tema 8 y 9.

1. ¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor una función de la inteligencia artificial?

• 1. Reemplazar por completo la creatividad humana.

• 1. Crear emociones humanas en los sistemas informáticos.

• 1. Automatizar tareas repetitivas y aumentar la eficiencia.

• 1. Limitar el acceso a la información.

¿Qué clasificación describe una IA capaz de realizar tareas generales y razonamiento como un ser humano?

• 1. IA fuerte.

• 1. IA débil.

• 1. IA autónoma.

• 1. IA autónoma.

1. ¿En qué año se acuñó el término "inteligencia artificial" y quiénes participaron en este evento?

• 1. 1950, durante la publicación del artículo de Alan Turing.

• 1956, en la Conferencia de Dartmouth con John McCarthy y otros pioneros.

• 1980, con el auge de los sistemas expertos como MYCIN.

• 1. 1997, cuando Deep Blue derrotó a Garry Kasparov. 

¿Qué componente de un sistema experto permite la interacción con el usuario?

• Base de conocimientos

  
  

• Interfaz de usuario

  
  

• Motor de inferencia

  
  

¿En qué décadas fueron pioneros los sistemas expertos?

•  70 y 80
  

• 60 y 70

• 80 y 90

  
  

• 60 y 90

¿Qué hace el motor de inferencia en un sistema experto?

• Permite la interacción con el usuario

• Almacena hechos y reglas sobre el dominio
  

• Deduce nuevas informaciones y toma decisiones

  
  

¿Qué caracteriza al aprendizaje automático según el texto?

• Se basa en reglas explícitas.

• Aprende de los datos a través de algoritmos.
  

• No necesita grandes volúmenes de datos.

• Su objetivo es crear reglas fijas.

  
  

1. ¿Cuál es la unidad básica de las redes neuronales, capaz de realizar tareas de clasificación binaria?

• Neurona biológica

  
  

• 
  Algoritmo de retropropagación

• Red convolucional

  
  

• Perceptrón

1. ¿Qué tipo de red neuronal es más adecuada para el procesamiento de imágenes?

•  Redes convolucionales (CNN)

• Redes recurrentes (RNN)

• Perceptrón

  
  

• Redes profundas sin capas ocultas

  
  

1. ¿Cuál de las siguientes es una técnica utilizada en el entrenamiento de redes neuronales profundas?

• Gradiente de descenso

  
  

• Reconocimiento de imágenes

  
  

• Análisis de secuencias de texto.

  
  

• Normalización, dropout y retropropagación