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Inteligencia Artificial - Conceptos Base

Total questions: 29

Worksheet time: 18mins

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1.

¿Qué es el Aprendizaje Automático (Machine Learning)?

a)

Un tipo de aprendizaje automático donde el modelo se entrena con un conjunto de datos etiquetados.

b)

Una técnica donde un agente aprende a tomar decisiones mediante ensayo y error.

c)

Un conjunto de reglas o instrucciones que una máquina sigue para resolver un problema o realizar una tarea específica.

d)

Una rama de la IA que se enfoca en desarrollar sistemas que puedan aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente.

2.

¿Qué es una Red Neuronal?

a)

Un tipo de red neuronal diseñada para procesar secuencias de datos, como texto o series temporales.

b)

Un tipo de red neuronal especialmente eficaz para procesar datos con una estructura de cuadrícula, como imágenes.

c)

Un conjunto de algoritmos que permiten a las máquinas procesar información, aprender de los datos y tomar decisiones basadas en ese aprendizaje.

d)

Un tipo de modelo de IA inspirado en la estructura del cerebro humano.

3.

¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)?

a)

Una rama de la IA que permite a las máquinas entender, interpretar y generar lenguaje humano.

b)

Un tipo de aprendizaje automático donde el modelo se entrena con un conjunto de datos etiquetados.

c)

Una técnica donde un agente aprende a tomar decisiones mediante ensayo y error.

d)

Un conjunto de reglas o instrucciones que una máquina sigue para resolver un problema o realizar una tarea específica.

4.

¿Qué son las Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)?

a)

Un tipo de red neuronal diseñada para procesar secuencias de datos, como texto o series temporales.

b)

Un tipo de red neuronal especialmente eficaz para procesar datos con una estructura de cuadrícula, como imágenes.

c)

Un tipo de modelo de IA entrenado para comprender y generar texto en lenguaje natural.

d)

Un tipo de modelo generativo que consiste en dos redes neuronales que compiten entre sí.

5.

¿Qué es el Aprendizaje Supervisado?

a)

Un conjunto de reglas o instrucciones que una máquina sigue para resolver un problema o realizar una tarea específica.

b)

Un tipo de aprendizaje automático donde el modelo se entrena con un conjunto de datos etiquetados.

c)

Un tipo de aprendizaje automático donde el modelo se entrena con datos que no están etiquetados.

d)

Una técnica donde un agente aprende a tomar decisiones mediante ensayo y error.

6.

¿Qué son los Modelos Generativos?

a)

Modelos de IA que generan nuevos datos similares a los datos con los que fueron entrenados.

b)

Un tipo de modelo generativo que consiste en dos redes neuronales que compiten entre sí.

c)

Un tipo de red neuronal especialmente eficaz para procesar datos con una estructura de cuadrícula, como imágenes.

d)

Un tipo de red neuronal diseñada para procesar secuencias de datos, como texto o series temporales.

7.

¿Qué es la IA Débil (IA Estrecha o Específica)?

a)

Se refiere a sistemas de IA diseñados para realizar tareas específicas.

b)

Una IA que tiene capacidades cognitivas amplias y puede realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano puede hacer.

c)

Un concepto teórico de una IA que supera la inteligencia humana en todos los aspectos.

d)

Una rama de la IA que se enfoca en desarrollar sistemas que puedan aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente.

8.

¿Qué es la Ética en IA?

a)

Un campo de estudio que aborda los problemas éticos relacionados con la creación y uso de la IA.

b)

Una rama de la IA que se enfoca en desarrollar sistemas que puedan aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente.

c)

Una técnica donde un agente aprende a tomar decisiones mediante ensayo y error.

d)

Un conjunto de reglas o instrucciones que una máquina sigue para resolver un problema o realizar una tarea específica.

9.

¿Qué son los Algoritmos de Clasificación?

a)

Un tipo de modelo generativo que consiste en dos redes neuronales que compiten entre sí.

b)

Un tipo de red neuronal especialmente eficaz para procesar datos con una estructura de cuadrícula, como imágenes.

c)

Son algoritmos que predicen un valor continuo en lugar de una categoría.

d)

Son algoritmos que se utilizan para clasificar datos en categorías predefinidas.

10.

¿Qué son las Redes Generativas Adversarias (GANs)?

a)

Un tipo de red neuronal especialmente eficaz para procesar datos con una estructura de cuadrícula, como imágenes.

b)

Un tipo de modelo generativo que consiste en dos redes neuronales que compiten entre sí.

c)

Un tipo de red neuronal diseñada para procesar secuencias de datos, como texto o series temporales.

d)

Un tipo de aprendizaje automático donde el modelo se entrena con un conjunto de datos etiquetados.

11.

¿Qué tecnología de IA se utiliza para hacer recomendaciones adicionales relevantes a los clientes durante el proceso de compra en minoristas en línea?

a)

Aprendizaje profundo

b)

Motores de recomendaciones

c)

Visión artificial

d)

Reconocimiento del habla

12.

¿En qué categoría se encuentra la herramienta de IA relacionada con la aplicación de IA al comercio electrónico?

a)

Tattoos

b)

Regalos

c)

E-Commerce

d)

Fashion y Moda

13.

¿En qué categoría se encuentra la herramienta de IA relacionada con la transformación de industrias?

a)

Startup

b)

Investigación

c)

Ideas de Negocio usando IA

d)

E-Commerce

14.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

a)

El estudio de la historia de la robótica

b)

La creación de robots con habilidades sobrenaturales

c)

La automatización de tareas domésticas

d)

La simulación de procesos de inteligencia humana por máquinas y sistemas informáticos

15.

¿Qué proceso incluye la adquisición de información y reglas para su uso en sistemas de Inteligencia Artificial?

a)

Aprendizaje

b)

Razonamiento

c)

Auto-corrección

d)

Automatización

16.

¿En qué etapa se desarrolló un análisis crítico para comprender las causas de los fracasos obtenidos en el período anterior?

a)

Etapa de Difusión Industrial

b)

Etapa de Investigación

c)

Etapa de Prototipo

d)

Etapa Primaria

17.

¿Quién es conocido como 'El Padre de la Inteligencia Artificial'?

a)

Alan Turing

b)

Gary Kaspárov

c)

John McCarthy

d)

Joseph Weizenbaum

18.

¿Los asistentes virtuales como Siri y Alexa son ejemplos de aplicaciones de inteligencia artificial?

a)

verdadero

b)

falso

19.

¿La inteligencia artificial se basa en la creación de sistemas que imitan la inteligencia humana?

a)

verdadero

b)

falso

20.

¿Qué busca emular la inteligencia artificial?

a)

La inteligencia humana

b)

La inteligencia mineral

c)

La inteligencia animal

d)

La inteligencia vegetal

21.

¿Qué permiten hacer los algoritmos y sistemas especializados de la IA?

a)

Dibujar, pintar y esculpir

b)

Nadar, volar y correr

c)

Cocinar, bailar y cantar

d)

Aprender, razonar y autocorregirse

22.

¿En qué aspectos de la vida cotidiana se ha integrado la IA?

a)

Salud, finanzas, transporte y educación

b)

Viajes, entretenimiento, mascotas y redes sociales

c)

Deportes, moda, música y cine

d)

Jardinería, cocina, bricolaje y costura

23.

¿Qué permite hacer la IA en la innovación tecnológica y empresarial?

a)

Detener procesos, borrar datos, tomar decisiones impulsivas y reducir la productividad

b)

Ignorar datos, tomar decisiones sin fundamento y aumentar la ineficiencia

c)

Automatizar procesos, analizar grandes cantidades de datos, tomar decisiones fundamentadas y mejorar la productividad

d)

Crear conflictos, generar caos, tomar decisiones aleatorias y disminuir la productividad

24.

¿La inteligencia artificial solo se aplica en la robótica?

a)

falso

b)

verdadero

25.

¿La inteligencia artificial no puede aprender de forma autónoma?

a)

falso

b)

verdadero

26.

¿Qué área de desarrollo se menciona para hacer que la IA generativa sea más accesible?

a)

Hacerla más lenta

b)

Hacerla más complicada

c)

Hacerla más cara

d)

Hacerla más fácil de usar

27.

¿Qué puede hacer la IA generativa en la educación según el texto?

a)

Desarrollar programas de televisión educativos

b)

Crear experiencias de aprendizaje personalizadas

c)

Construir robots educativos

d)

Realizar cirugías complejas

28.

¿En qué sector puede la IA generativa ayudar a detectar fraudes y gestionar riesgos?

a)

Tecnología

b)

Salud

c)

Educación

d)

Finanzas

29.

¿Qué puede producir la Inteligencia Artificial Generativa?

a)

Texto, imágenes y música

b)

Matemáticas, historia y geografía

c)

Deportes, arte y ciencia

d)

Cocina, limpieza y jardinería