Cuestionario sobre Redes Neuronales

El video explica la evolución de las redes neuronales desde 2017, destacando su popularidad y su relación con la inteligencia artificial. Se describe la estructura básica de una red neuronal artificial, incluyendo nodos de entrada, salida y ocultos. Se discute la complejidad de las redes con múltiples capas y el uso de GPUs para manejar el poder computacional necesario. También se abordan los desafíos de optimización de la estructura de las redes y se ofrece una perspectiva sobre el futuro de esta tecnología. Finalmente, se agradece a los patrocinadores del canal.

¿Cuál es la relación entre las redes neuronales y la inteligencia artificial?

• Son lo mismo.

• Las redes neuronales son una parte del ecosistema de la inteligencia artificial.

• Las redes neuronales no tienen relación con la inteligencia artificial.

• Las redes neuronales son un método obsoleto de inteligencia artificial.

¿Qué tipo de nodos se consideran entradas en una red neuronal?

• Nodos que transmiten información al exterior.

• Nodos que no tienen contacto con el exterior.

• Nodos que reciben información del exterior.

• Nodos que solo intercambian información con otros nodos.

¿Cómo se llaman los nodos que no tienen contacto con el exterior en una red neuronal?

• Nodos visibles.

• Nodos ocultos.

• Nodos de salida.

• Nodos de entrada.

¿Qué caracteriza a una red neuronal de multicapa?

• Tiene solo una capa.

• Tiene más de una capa.

• No tiene capas.

• Tiene exactamente dos capas.

¿Qué representa cada nodo en la capa oculta de una red neuronal?

• Un simple número.

• Una operación matemática.

• Un color.

• Un sonido.

¿Por qué se utilizan GPUs en redes neuronales?

• Porque son más lentas.

• Porque no consumen energía.

• Porque permiten procesos en paralelo.

• Porque son más baratas.

¿Cuál es el talón de Aquiles de una red neuronal?

• Su tamaño físico.

• Su necesidad de poder computacional.

• Su velocidad de procesamiento.

• Su capacidad de aprendizaje.

¿Qué problema se menciona sobre la estructura de las redes neuronales?

• Siempre es la misma.

• Es fácil de determinar.

• No afecta el rendimiento.

• No existe una forma clara de determinarla.

¿Qué se espera para el futuro de las redes neuronales según el video?

• Que se usen menos.

• Que no cambien.

• Que el problema de optimización se solucione.

• Que se vuelvan obsoletas.

¿Cómo pueden los espectadores apoyar al creador del video?

• Comprando productos.

• No haciendo nada.

• Escribiendo comentarios negativos.

• Viendo los videos y suscribiéndose.