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Inteligencia Artificial

Total questions: 12

Worksheet time: 6mins

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1.

¿Qué es la inteligencia artificial?

a)

Capacidad del ser humano para aprender desde una computadora

b)

Capacidad de las máquinas para adivinar lo que piensas

c)

Capacidad del ser humano para entrenarse en un computador

d)

Capacidad de las máquinas para aprender y resolver problemas

2.

¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje natural (de los seres humanos) y aprendizaje artificial (de las máquinas)?

a)

Los seres humanos tienen pulgares que les permite realizar actividades con mayor precisión, las maquinas no cuentan con extremidades

b)

Los seres humanos poseen cerebro, las maquinas tienen procesador

c)

Los seres humanos son capaces de pensar, sentir, crear y actuar, las maquinas solo realizan tareas para las que fueron programadas

d)

Los seres humanos son capaces de resolver exámenes, las maquinas no pueden realizarlo

3.

¿Cuál es el objetivo de una red neuronal en IA?

a)

Buscar información en la red digital, para que un usuario pueda realizar su tarea

b)

Buscar modelos que solucionen problemas difíciles de resolver mediante técnicas de algoritmos

c)

Programar dispositivos electrónicos para que puedan ser utilizados por las personas

d)

Programar páginas web para que puedan estar conectadas entre sí y el usuario pueda navegar de manera optima

4.

¿Cómo podemos usar el aprendizaje automático para hacer recomendaciones?

a)

A través de la identificación de patrones en los datos

b)

Buscar más información en Internet

c)

Estudiando más las computadoras

d)

Leer más del tema

5.

¿Qué es el reconocimiento de imagen?

a)

Red neural que intenta imitar el ojo humano

b)

Red neuronal que procesa los píxeles individuales de una imagen

c)

Red neuronal que utiliza imágenes para sugerirte cosas

d)

Red que guarda todo en Internet

6.

¿Qué es aprendizaje automático?

a)
El aprendizaje automático es un tipo de hardware avanzado.
b)
El aprendizaje automático se refiere a la memorización de datos sin análisis.
c)

El aprendizaje automático se refiere a una computadora que puede reconocer patrones y tomar decisiones sin estar programada explícitamente para ello

d)
El aprendizaje automático es un método de enseñanza tradicional.
7.

¿En cuál de los siguientes escenarios NO SE USA aprendizaje automatizado?

a)
Ejecutar instrucciones manuales sin análisis de datos.
b)
Desarrollar modelos predictivos basados en datos históricos.
c)
Optimizar procesos mediante algoritmos de aprendizaje supervisado.
d)
Analizar grandes volúmenes de datos automáticamente.
8.

¿Qué es un Modelo de aprendizaje automático?

a)

Un modelo de aprendizaje automático es un programa de computadora diseñado para tomar una

decisión

b)
Un modelo de aprendizaje automático es un software que no utiliza datos.
c)
Un modelo de aprendizaje automático es un conjunto de reglas fijas.
d)
Un modelo de aprendizaje automático es un tipo de hardware.
9.

¿Cuáles son los 2 tipos de aprendizaje automatizado que hay?

a)

Aprendizaje por refuerzo y no reforzado

b)

Aprendizaje semi-supervisado y supervizado

c)

Aprendizaje profundo y no profundo

d)
Aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado
10.

¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado?

a)
La diferencia principal es que el aprendizaje supervisado requiere datos etiquetados, mientras que el no supervisado no los necesita.
b)
Ambos tipos de aprendizaje son idénticos en su funcionamiento.
c)
El aprendizaje no supervisado siempre requiere datos etiquetados.
d)
El aprendizaje supervisado se utiliza solo para clasificación.
11.

¿Qué es el sesgo en Inteligencia Artificial?

a)
El sesgo en Inteligencia Artificial es la tendencia de un modelo a producir resultados injustos o inexactos debido a prejuicios en los datos o en el algoritmo.
b)
El sesgo en Inteligencia Artificial es la habilidad de un modelo para adaptarse a nuevos datos.
c)
El sesgo en Inteligencia Artificial se refiere a la velocidad de procesamiento de un algoritmo.
d)
El sesgo en Inteligencia Artificial es la capacidad de un modelo para aprender de manera eficiente.
12.

¿Cuál es la diferencia entre datos categóricos y numéricos?

a)
Los datos categóricos representan categorías sin orden, mientras que los datos numéricos representan cantidades medibles.
b)
Los datos categóricos son siempre ordenados, mientras que los numéricos no tienen orden.
c)
Los datos numéricos son siempre enteros, mientras que los categóricos son decimales.
d)
Los datos numéricos representan categorías, mientras que los categóricos representan medidas.