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1º Bloque curso

Total questions: 21

Worksheet time: 15mins

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1.

El Machine Learning pertenece al Deep Learning

a)

Verdadero

b)

Falso

2.

Las redes neuronales están Inspiradas en el cerebro humano, las redes neuronales artificiales son modelos matemáticos que consisten en capas de "neuronas" conectadas.

a)

Verdadero

b)

Falso

3.

¿En qué año la supercomputadora 'Deep Blue' de IBM venció al Campeón Mundial de Ajedrez Gary Kaspárov?

a)

2010

b)

2015

c)

1997

d)

2005

4.

¿Qué empresa implementó primero Machine Learning?

a)

Google

b)

Facebook

c)

Microsoft

d)

Amazon

5.

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

a)

Alan Turing

b)

Gary Kaspárov

c)

John McCarthy

d)

Joseph Weizenbaum

6.

¿Qué conferencia marcó un punto trascendental para el surgimiento y evolución de la Inteligencia Artificial en 1956?

a)

Conferencia de MIT

b)

Conferencia de Harvard

c)

Conferencia de Stanford

d)

Conferencia de Darmouth

7.

Cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que les permite tomas decisiones o hacer predicciones.

¿A qué concepto corresponde la anterior definición?

a)

Aprendizaje no supervisado.

b)

Aprendizaje por refuerzo.

c)

Aprendizaje supervisado.

8.

Programas informáticos diseñados para simular una conversación con un ser humano utilizando técnicas de inteligencia artificial.

a)

Chatbots basados en Inteligencia Artificial

b)

Robótica Natural 3.0

c)

Reconocimiento facial en aplicaciones prácticas

d)

Realidad Virtual

9.

¿Qué tipo de machine learning sirve para hacer predicciones cuando se cuenta con datos de entrada y se conocen las respuestas correctas?

a)

Aprendizaje supervisado

b)

Aprendizaje no supervisado

c)

Clustering

d)

Reinforcement learning

10.

¿Cuales son las 3 grandes Sub Categorias de Machine Learning?

a)

Aprendizaje Supervisado - Redes neuronales - Aprendizaje por refuerzos

b)

Aprendizaje Supervisado - Aprendizaje No Supervisado - Aprendizaje por refuerzos

c)

Aprendizaje Supervisado - Redes neuronales - Navegacion

d)

Elon Musk - Tesla - SpaceX

11.

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de modelo de aprendizaje profundo (Deep Learning)?

a)

Árbol de decisión

b)

Red neuronal convolucional (CNN)

c)

Máquina de vectores de soporte (SVM)

d)

Regresión de Lasso

12.

¿Cuál es la unidad básica de una red neuronal artificial?

a)

La unidad básica de una red neuronal es una célula.

b)

La unidad básica de una red neuronal es una molécula.

c)

La unidad básica de una red neuronal es una neurona, llamada perceptrón

d)

La unidad básica de una red neuronal es un gen.

13.

¿Cuál es el objetivo de los árboles de decisión?

a)

Clasificar un objeto en una categoría

b)

Predecir el valor de una variable numérica

c)

Crear reglas de decisión para clasificar nuevos elementos

d)

Determinar la mejor secuencia de preguntas para clasificar un objeto

14.

Como se denomina a la tercera fase de implantación de la IA según Sam Altman

(a)  

15.

La mayoría de las normas de la Ley de IA empezarán a aplicarse el 2 de agosto de

(a)  

16.

¿Qué principio falta que será necesario aplicar en la ley de Inteligencia ARtificial de la Unión Europea? Algoritmos de clasificación, Calidad de los datos, (a)   , Supervisión humana y Documentación detallada

17.

La correlación lineal...

a)

Genera una ecuación

b)

Cuantifica como se relacionan las variables

c)

Da mas problemas

d)

Bioestadística

18.

¿Qué es Machine Learning?

a)

Es una forma de la IA que permite a un sistema aprender de los datos.

b)

Conjuntos de datos que precisan de aplicaciones informáticas para tratarlos adecuadamente (Big Data)

c)

Interconexión digital de objetos cotidianos con internet.

19.

¿Qué tipo de aprendizaje utiliza etiquetas para enseñar a los modelos las respuestas correctas?

a)

Aprendizaje supervisado

b)

Aprendizaje por refuerzo

c)

Aprendizaje no supervisado

20.

¿Qué método de aprendizaje es mejor para manejar datos no etiquetados para encontrar patrones ocultos?

a)

Aprendizaje supervisado

b)

Aprendizaje no supervisado

c)

Aprendizaje por refuerzo

21.

¿Qué rama de la IA se enfoca en el desarrollo de sistemas que pueden mejorar su rendimiento basado en experiencias anteriores?

a)

Visión por computadora

b)

Procesamiento de lenguaje natural

c)

Aprendizaje automático