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Cuestionario IA

Total questions: 14

Worksheet time: 7mins

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1.

¿Qué significa Machine Learning?

a)

Enseñar a las máquinas a realizar tareas manuales

b)

Programar reglas específicas en un sistema

c)

Aprender automáticamente a partir de datos

d)

Desarrollar hardware avanzado

2.

¿Cuál de los siguientes es un componente clave del aprendizaje automático?

a)

Diseño gráfico

b)

Datos

c)

Optimización de hardware

d)

Lógica matemática

3.

En un modelo supervisado, ¿Qué se necesita obligatoriamente durante el entrenamiento?

a)

Conexión a internet

b)

Etiquetas o valores objetivo

c)

Clustering automático

d)

Gráficos visuales

4.

Un ejemplo común de un modelo supervisado

a)

Detección de fraudes con etiquetas históricas

b)

Segmentación de clientes sin etiquetas

c)

Generación de texto no dirigido

d)

Análisis de redes sociales

5.

¿Cuál es el objetivo principal de un modelo no supervisado?

a)

Predecir valores desconocidos

b)

Agrupar o encontrar patrones en datos no etiquetados

c)

Minimizar el error en datos etiquetados

d)

Optimizar redes neuronales

6.

¿Cuál de las siguientes NO es una categoría de la inteligencia artificial?

a)
  • IA Débil

b)
  • IA Fuerte

c)
  • IA Intermedia

d)

Superinteligencia

7.

¿Qué técnica de aprendizaje automático se basa en recompensas para mejorar el comportamiento de la IA?

a)

Aprendizaje supervisado

b)

Aprendizaje no supervisado

c)

Aprendizaje por refuerzo

d)

Aprendizaje profundo (Deep learning)

8.

¿Qué paso es esencial antes de entrenar un modelo de Machine Learning?

a)

Preprocesamiento de datos

b)

Implementación de algoritmos

c)

Generación de etiquetas

d)

Visualización de gráficos

9.

¿Cuál de los siguientes problemas es un riesgo asociado con la inteligencia artificial?

a)

Aumento de la precisión y la eficacia

b)

Creación de nuevos empleos

c)


Perdida de privacidad y posibles sesgos en los sistemas de la IA

d)

Mejorar en la detección de fraudes

10.

¿Qué rama de la IA se encarga de enseñar a las máquinas a "aprender" a partir de datos?

a)

Aprendizaje automático (Machine learning)

b)

Procesamiento de lenguaje natural (NLP)

c)

Visión por computador

d)

Robótica

11.

¿Qué se entiende por IA ?

a)

Máquinas que solo pueden realizar cálculos matemáticos

b)

Sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana

c)

Programas exclusivamente diseñados para jugar ajedrez

d)

Dispositivos que funcionan sin electricidad

12.

La IA débil o estrecha se refiere a:

a)

Sistemas de IA que tiene conciencia y emocionas humanas

b)

IA diseñada para una tarea específica, sin capacidad de generalizar

c)

Robots físicos que pueden caminar y correr

d)

IA que supera la inteligencia humana

13.

La IA fuerte pretende

a)

Realizar una única tarea con alta precisión

b)

Igualar o superar la inteligencia humana en cualquier dominio, con capacidad de autonomía y dominio

c)

Generar imágenes aleatorias sin sentido

d)

Reemplazar todos los trabajos manuales, pero no intelectuales

14.

¿Qué caracteriza la IA generativa?

a)

Solo analiza datos existentes sin crear contenido nuevo

b)

Generar contenido original (texto, imágenes, música) basado en patrones aprendidos

c)

Controla dispositivos físicos como brazos robóticos

d)

Es un sinónimo de IA débil