Explorando la Inteligencia Artificial

¿Cuál es el año considerado como el inicio de la IA moderna?

• 1956

• 1965

• 1972

• 1980

¿Qué caracteriza a la IA débil?

• La IA débil es capaz de aprender y adaptarse como un ser humano.

• La IA débil puede realizar múltiples tareas complejas simultáneamente.

• La IA débil tiene conciencia y entendimiento general.

• La IA débil se enfoca en tareas específicas y no tiene conciencia ni entendimiento general.

¿Qué es la IA fuerte y cómo se diferencia de la IA débil?

• La IA débil puede realizar múltiples tareas sin limitaciones.

• La IA fuerte es un tipo de software que no requiere datos.

• La IA fuerte es solo un concepto teórico sin aplicaciones prácticas.

• La IA fuerte es aquella que simula la inteligencia humana de manera completa, mientras que la IA débil se limita a tareas específicas sin comprensión.

Define el aprendizaje automático (machine learning).

• El aprendizaje automático es un tipo de hardware especializado.

• El aprendizaje automático es una técnica que permite a las computadoras aprender de datos y mejorar su rendimiento en tareas específicas.

• El aprendizaje automático es un método de enseñanza tradicional.

• El aprendizaje automático se refiere a la programación manual de algoritmos.

¿Cuáles son las principales aplicaciones del aprendizaje automático?

• Las principales aplicaciones del aprendizaje automático incluyen visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural, sistemas de recomendación, detección de fraudes y predicción de tendencias.

• Análisis de datos en tiempo real

• Desarrollo de hardware

• Gestión de proyectos de software

Explica qué es el aprendizaje profundo (deep learning).

• El aprendizaje profundo es un método de enseñanza tradicional en aulas.

• El aprendizaje profundo se basa en algoritmos de búsqueda en internet.

• El aprendizaje profundo es una técnica de programación que no utiliza datos.

• El aprendizaje profundo es una técnica de inteligencia artificial que utiliza redes neuronales profundas para aprender de grandes cantidades de datos.

¿Cómo se relaciona el aprendizaje profundo con el aprendizaje automático?

• El aprendizaje profundo es una subcategoría del aprendizaje automático.

• El aprendizaje profundo y el aprendizaje automático son conceptos opuestos.

• El aprendizaje automático es una subcategoría del aprendizaje profundo.

• El aprendizaje profundo es independiente del aprendizaje automático.

¿Qué son las redes neuronales y cómo funcionan?

• Son sistemas que no requieren entrenamiento para funcionar.

• Son algoritmos que solo realizan cálculos matemáticos simples.

• Las redes neuronales son modelos computacionales que simulan el funcionamiento del cerebro humano para procesar información y aprender de datos.

• Son dispositivos físicos que almacenan datos de manera permanente.

¿Qué similitudes existen entre las redes neuronales y el cerebro humano?

• Ambas solo funcionan con datos numéricos y no pueden procesar texto.

• Ambas procesan información a través de nodos interconectados y aprenden de la experiencia.

• Las redes neuronales son más complejas que el cerebro humano.

• Ambas son sistemas biológicos que no pueden aprender.

Define qué es un algoritmo en el contexto de la IA.

• Un algoritmo es un modelo de negocio para empresas de IA.

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

• Un algoritmo es un lenguaje de programación específico.

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