NEW
Font size
WorksheetsVisión por Computadora
Total questions: 60
Worksheet time: 20mins
¿Qué es la visión por computadora?
Un sistema para escuchar sonidos
Una forma de programar videojuegos
Una técnica para almacenar imágenes
Una tecnología que permite a las computadoras interpretar imágenes
¿Qué identifica un algoritmo de visión artificial?
Temperatura del aire
Patrones y formas en imágenes
Números aleatorios
Palabras en un libro
¿Qué herramienta usa la visión por computadora para analizar imágenes?
Audios
Videos musicales
Algoritmos de aprendizaje automático
GPS
¿Cuál es el primer paso al analizar una imagen?
Reproducirla
Rotarla
Convertirla en datos numéricos
Imprimirla
¿Qué es un píxel?
Una imagen completa
Un punto de color en una imagen digital
Un tipo de sensor
Un código de programación
¿Qué representa el valor RGB de un píxel?
Tamaño del archivo
Resolución
Intensidad de los colores rojo, verde y azul
Nombre de la imagen
¿Cuál es un ejemplo de visión por computadora en la vida real?
Un teléfono tocando música
Una cámara detectando rostros para enfocar
Una calculadora
Un calendario
¿Qué se busca en “La búsqueda del píxel”?
Encontrar imágenes graciosas
Colorear imágenes
Resolver problemas con procesamiento de imágenes
Leer cuentos
¿Cuál es un beneficio del uso de visión por computadora?
Gastar más energía
Reemplazar las cámaras
Automatizar tareas visuales complejas
Aumentar la cantidad de píxeles
¿Qué permite el aprendizaje automático en visión artificial?
Que el sistema escriba ensayos
Que el sistema aprenda de datos visuales
Que el sistema cree juegos
Que el sistema envíe correos
¿Qué significa empatizar con los usuarios?
Criticarlos
Imponer ideas
Comprender sus necesidades y sentimientos
Ignorar sus opiniones
¿Cuál es el primer paso del proceso de Design Thinking?
Idear
Probar
Empatizar
Diseñar el logo
¿Qué ayuda a comprender mejor los problemas reales de los usuarios?
Copiar otras ideas
Hacer suposiciones
Recoger datos reales y entrevistar personas
Ignorar la retroalimentación
¿Qué tipo de datos incluyen emociones y opiniones?
Cuantitativos
Binarios
Digitales
Cualitativos
¿Qué representa un dato cuantitativo?
Una imagen
Un número o cantidad medible
Un color
Una historia
¿Por qué es importante entrevistar a los usuarios?
Para molestarlos
Para obtener datos personales
Para entender sus experiencias y problemas
Para hacer encuestas virales
¿Qué herramienta ayuda a ver patrones en datos?
Diario
Visualización de datos
Mapa físico
Texto plano
¿Qué debe incluir una buena pregunta de entrevista?
Opiniones personales
Datos falsos
Claridad y objetivo
Palabras confusas
¿Por qué empatizar es clave en el diseño centrado en el usuario?
Para seguir modas
Para ignorar al cliente
Para crear soluciones útiles y significativas
Para competir con robots
¿Qué ejemplo representa empatía en acción?
Diseñar sin preguntar
Investigar necesidades reales antes de crear
Copiar ideas
Decidir por los demás
¿Cuál es un ejemplo de dato cuantitativo?
“Me gusta esta aplicación”
“Está lento”
5 horas
¿Cuál es un ejemplo de dato cuantitativo?
“Me gusta esta aplicación”
“Está lento”
5 horas de uso al día
“La pantalla es bonita”
¿Qué se puede usar para recoger datos rápidamente?
Un libro
Una cámara
Una encuesta en línea
Una receta
¿Qué tipo de pregunta genera datos cualitativos?
¿Qué número usas?
¿Cómo te hace sentir esta app?
¿Cuántos minutos pasas?
¿A qué hora entras?
¿Qué es importante considerar al hacer preguntas?
Que sean extensas
Que generen datos útiles y específicos
Que sean graciosas
Que tengan errores
¿Cuál es un ejemplo de recolección de datos demográficos?
Medir la velocidad del Internet
Saber la edad del usuario
Revisar correos
Hacer clics aleatorios
¿Qué representa un gráfico circular?
Texto
Distribución de categorías
Sonido
Colores RGB
¿Qué permiten las visualizaciones de datos?
Eliminar usuarios
Ignorar problemas
Identificar patrones y necesidades
Ocultar resultados
¿Cuál es una herramienta para visualizar datos?
Calculadora
Hojas de cálculo de Google
Cámara
Cuaderno
¿Qué se puede hacer con una visualización mal interpretada?
Generar buenas ideas
Confundir decisiones
Ahorrar dinero
Entender mejor al usuario
¿Por qué son útiles los gráficos en el diseño?
Son decorativos
Llaman la atención
Permiten tomar decisiones basadas en datos
Reemplazan al texto
¿Qué es una historia de usuario?
Una novela
Una biografía
Una descripción breve de una necesidad de un usuario
Una crítica
¿Qué formato común tiene una historia de usuario?
“Quiero una app bonita”
“Como [tipo de usuario], quiero [meta] para [razón]”
“Los usuarios necesitan ayuda”
“Hola, soy Pedro”
¿Qué representa un enunciado de problema?
Una excusa
Un resumen técnico
Una explicación clara de una necesidad específica
Un correo de ayuda
¿Qué debe evitarse en un buen enunciado de problema?
Ser claro
Usar datos
Ser muy general o ambiguo
Enfocarse en el usuario
¿Qué parte ayuda a refinar la comprensión de un problema?
Copiar soluciones
Preguntas iterativas
Dibujos
Juegos
¿Qué significa iterar?
Repetir sin sentido
Rechazar
Mejorar mediante pruebas y ajustes
Imitar
¿Qué es un código QR?
Una aplicación
Un tipo de imagen que almacena datos codificados
Un color
Un archivo de audio
¿Qué representa cada píxel en una imagen?
Un punto de sonido
Un valor RGB de color
Un botón
Un sensor
¿Cómo se guardan los datos en un código QR?
En párrafos
En binario
En colores
En texto plano
¿Qué permite la codificación en imágenes?
Dibujar
Leer más rápido
Convertir información en patrones visuales
Descargar archivos
¿Qué hace un filtro de borde?
Añade brillo
Borra imágenes
Identifica contornos y formas
Ajusta el volumen
¿Por qué es útil detectar bordes en imágenes?
Para colorear
Para enfocar áreas importantes
Para agrandar
Para borrar
¿Qué se necesita para aplicar un filtro de borde?
Un altavoz
Un algoritmo de detección
Una cámara lenta
Un micrófono
¿Qué herramienta usa filtros de borde en tiempo real?
Word
Cámara de seguridad
Spotify
¿Qué es un dataset?
Un libro
Un conjunto de datos organizados
Un sensor
Un filtro
¿Qué hace un modelo de visión artificial?
Imita sonidos
Aprende a reconocer patrones visuales
Cuenta palabras
Graba audios
¿Qué evalúa la confianza del modelo?
Su rapidez
La seguridad del sistema
La certeza de su predicción
La antigüedad del dato
¿Qué es COCO en visión por computadora?
Un videojuego
Un tipo de cámara
Un conjunto de datos de objetos comunes
Un robot
¿Qué representa un modelo preentrenado?
Un robot dormido
Un modelo que ya aprendió de muchos datos
Un sistema sin datos
Un algoritmo en blanco
¿Qué se debe considerar al usar un dataset?
Que sea popular
Que tenga imágenes grandes
Que sea adecuado para el problema a resolver
Que tenga colores bonitos
¿Qué mejora la calidad de un modelo?
Una buena conexión
Datos variados y precisos
Más usuarios
Más píxeles
¿Qué hace MediaPipe?
Detecta virus
Reproduce videos
Ayuda a implementar modelos de visión por computadora
Transmite audios
¿Por qué es importante evaluar los datos antes de usarlos?
Para que se vean bonitos
Para evitar errores en el modelo
Para venderlos
Para ahorrar espacio
¿Qué puede causar un mal dataset?
Mejores resultados
Predicciones incorrectas
Colores más brillantes
Código más rápido
¿Por qué es útil la visión artificial en la vida cotidiana?
Porque hace que las computadoras tengan emociones.
Porque permite a las computadoras comprender imágenes y ayudar en tareas como reconocer rostros.
Porque evita que se usen sensores en los robots.
Porque elimina la necesidad de programación.
¿Cuál sería un buen ejemplo de visión artificial aplicada a la agricultura?
Un robot que limpia casas.
Un dron que graba paisajes.
Un sistema que detecta malezas en los cultivos.
Una aplicación de mensajería.
En la actividad “La búsqueda del píxel”, los estudiantes aprendieron que...
Cada píxel representa una imagen completa.
Los píxeles solo muestran colores primarios.
Una imagen está compuesta por pequeños puntos con valores de color.
Las imágenes digitales no tienen relación con la realidad.
Si deseas conocer cómo se siente un usuario al usar un producto, ¿qué tipo de dato necesitas?
Cuantitativo.
Automático.
Cualitativo.
Si un modelo da predicciones con baja confianza, significa que...
Está completamente seguro de su resultado.
No sirve y debe eliminarse.
Sus predicciones no son muy confiables o seguras.
Reconoce todos los objetos correctamente.
