1. Fundamentos de la IA

¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

• Un tipo de hardware especializado en almacenamiento de datos.

• Una técnica de programación para crear videojuegos.

• Un sistema que solo realiza cálculos matemáticos.

• La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que simula la inteligencia humana en máquinas.

¿Cuál de las siguientes opciones representa mejor la diferencia entre IA y aprendizaje profundo?

• La IA es un campo amplio; el aprendizaje profundo es una subcategoría que utiliza redes neuronales.

• La IA se centra solo en la automatización de tareas simples.

• El aprendizaje profundo es un tipo de IA que no utiliza redes neuronales.

• La IA y el aprendizaje profundo son sinónimos.

¿Qué componente es fundamental para el desarrollo de la IA?

• Hardware

• Algoritmo

• Redes neuronales

• Datos

¿Cuál de las siguientes NO es una aplicación actual de la IA en la vida diaria?

• Jardinería

• Cuidado de mascotas

• Asistentes virtuales

• Reconocimiento de voz

¿Qué tipo de aprendizaje utiliza la IA para mejorar su rendimiento?

• Aprendizaje supervisado

• Aprendizaje por refuerzo

• Aprendizaje automático

• Aprendizaje profundo

¿Cuál es un ejemplo de IA en el sector de la salud?

• Recetas médicas generadas por humanos.

• Monitoreo de pacientes sin tecnología avanzada.

• Uso de robots para cirugía sin IA.

• Análisis de imágenes médicas con IA para diagnóstico.

¿Qué es un algoritmo en el contexto de la IA?

• Un algoritmo es un dispositivo físico que ejecuta tareas.

• Un algoritmo es un lenguaje de programación específico.

• Un algoritmo es un tipo de hardware que almacena datos.

• Un algoritmo es un conjunto de instrucciones que permite a una IA procesar datos y tomar decisiones.

¿Cómo se llama el proceso de entrenar a un modelo de IA?

• Optimización

• Predicción

• Evaluación

• Entrenamiento

¿Qué papel juegan los datos en el desarrollo de la IA?

• Los datos son solo un complemento en el desarrollo de la IA.

• Los datos son esenciales para entrenar y mejorar los modelos de IA.

• Los datos son irrelevantes para la IA.

• Los datos solo se utilizan para la visualización.

¿Cuál es una de las preocupaciones éticas relacionadas con la IA?

• Aumento de la eficiencia

• Sesgos en los algoritmos

• Mejora en la toma de decisiones

• Reducción de costos