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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Tipo de aprendizaje que utiliza redes neuronales artificiales para identificar patrones en los datos

Aprendizaje automático

Aprendizaje profundo

Aprendizaje supervisado

Aprendizaje NO supervisado

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Simulan el funcionamiento del cerebro humano para procesar información, resolver problemas y tomar decisiones

RNA

CNN

RNN

Ninguna es correcta

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Especializadas en el procesamiento de datos visuales, como imágenes y videos, para tareas como el reconocimiento de objetos

RNA

CNN

RNN

Ninguna es correcta

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Diseñadas para el procesamiento de secuencias de datos, como texto o voz, para tareas como el lenguaje natural y la predicción de series de tiempo

RNA

CNN

RNN

Ninguna es correcta

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Permite a los sistemas identificar y reconocer rostros humanos en imágenes y videos mediante algoritmos especializados

Reconocimiento de patrones

Reconocimiento de algoritmos

Reconocimiento facial

Reconocimiento visual

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Son agentes que mantienen un modelo interno del mundo para manejar entornos parcialmente observables

Agente reactivo simple

Agente basado en objetivos

Agente basado en modelos

Agente reactivo múltiple

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Se centra en la interacción entre las computadoras y los seres humanos a través del lenguaje natural

CNN

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