WorksheetsEXAMEN MS IA 6TO. FINAL
Total questions: 26
Worksheet time: 13mins
¿Cuál de las siguientes es una característica fundamental de la Inteligencia Artificial?
Requiere intervención humana constante para cada decisión.
Simula el pensamiento y comportamiento inteligente humano.
Solo puede realizar tareas programadas explícitamente sin adaptación.
Su principal objetivo es reemplazar completamente a los humanos en todos los trabajos.
¿Qué rama de la IA se enfoca en permitir a las computadoras aprender de los datos sin ser programadas explícitamente?
Robótica
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
Aprendizaje Automático (Machine Learning)
Visión por Computadora
¿Qué es un algoritmo en el contexto de la Inteligencia Artificial?
Un tipo de hardware especializado para IA.
Una secuencia finita de instrucciones bien definidas para resolver un problema.
Un conjunto de datos de entrenamiento.
El resultado final de un modelo de IA.
¿Cuál de los siguientes no es un tipo de aprendizaje automático?
Aprendizaje Supervisado
Aprendizaje No Supervisado
Aprendizaje por Refuerzo
Aprendizaje Aleatorio
En el aprendizaje supervisado, ¿qué tipo de datos se utilizan para entrenar el modelo?
Datos sin etiquetas (unlabeled data)
Datos con etiquetas (labeled data)
Datos generados por el propio modelo
Datos aleatorios sin ninguna estructura
¿Qué tarea es un ejemplo típico de aprendizaje supervisado?
Agrupamiento de documentos similares.
Predicción del precio de una casa basado en sus características.
Entrenar a un robot para caminar en un entorno desconocido.
Detección de anomalías en transacciones bancarias.
¿Qué es el "sobreajuste" (overfitting) en el aprendizaje automático?
Cuando el modelo es demasiado simple y no aprende las relaciones en los datos.
Cuando el modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento y no generaliza a datos nuevos.
Cuando el modelo es muy eficiente y rápido.
Cuando el modelo tiene un rendimiento pobre en los datos de entrenamiento.
¿Qué tipo de red neuronal se utiliza comúnmente para el procesamiento de imágenes?
Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Perceptrones
Redes Generativas Antagónicas (GAN)
¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)?
La capacidad de una máquina para crear arte.
La interacción entre computadoras y el lenguaje humano.
La habilidad de los robots para moverse y manipular objetos.
El estudio de cómo los animales se comunican.
¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de aplicación de PLN?
Reconocimiento de objetos en una fotografía.
Traducción automática de idiomas.
Control de temperatura en un sistema HVAC.
Conducción autónoma.
¿Qué son los sistemas expertos en IA?
Sistemas que aprenden de la experiencia sin conocimiento previo.
Programas que simulan el razonamiento de un experto humano en un dominio específico.
Redes neuronales muy profundas.
Robots con capacidad de auto-reparación.
¿Cuál es el propósito principal de la Visión por Computadora?
Entender y generar texto.
Permitir que las computadoras 'vean' y procesen imágenes y videos.
Controlar dispositivos robóticos.
Simular el comportamiento de grupos de agentes.
¿Qué algoritmo es fundamental para el reconocimiento de patrones en conjuntos de datos?
Algoritmos de ordenamiento.
Algoritmos de búsqueda.
Algoritmos de clasificación y agrupamiento.
Algoritmos de encriptación.
¿Cuál es uno de los principales desafíos éticos en la IA?
La falta de datos disponibles para el entrenamiento.
La creación de modelos demasiado pequeños.
El sesgo algorítmico y la discriminación.
La dificultad de programar interfaces de usuario amigables.
¿Qué es un 'agente inteligente' en el contexto de la IA?
Una persona con un alto coeficiente intelectual.
Una entidad que percibe su entorno y actúa para maximizar sus posibilidades de éxito.
Un programa de computadora que no tiene interacción con el mundo exterior.
Un robot que solo puede realizar una tarea específica.
¿Qué es la 'búsqueda heurística' en IA?
Una búsqueda exhaustiva de todas las soluciones posibles.
Una técnica de búsqueda que utiliza información adicional (heurística) para guiar la búsqueda hacia la meta.
Una búsqueda que no tiene en cuenta ninguna información del problema.
Un método para encontrar la solución más corta en un grafo.
¿Cuál de las siguientes es una métrica común para evaluar modelos de clasificación?
Error cuadrático medio (MSE)
Precisión (Accuracy)
R-cuadrado
Coeficiente de correlación
¿Qué es un 'conjunto de datos de entrenamiento' (training dataset)?
Los datos que se utilizan para probar la precisión de un modelo.
Los datos que se utilizan para ajustar los hiperparámetros de un modelo.
Los datos que se utilizan para que un algoritmo de aprendizaje automático aprenda.
¿Qué se utilizan para probar la precisión de un modelo?
Los datos que se utilizan para probar la precisión de un modelo.
Los datos que se utilizan para ajustar los hiperparámetros de un modelo.
Los datos que se utilizan para que un algoritmo de aprendizaje automático aprenda patrones.
Los datos que el modelo genera después de ser entrenado.
¿Qué es un "chatbot"?
Un robot físico que interactúa con humanos.
Un programa de computadora diseñado para simular una conversación humana.
Un algoritmo de aprendizaje automático para el reconocimiento de imágenes.
Un sistema de recomendación de productos.
¿Cuál es el propósito del "aprendizaje por refuerzo"?
Clasificar datos en categorías predefinidas.
Descubrir patrones ocultos en datos sin etiquetar.
Entrenar a un agente para que tome decisiones secuenciales en un entorno para maximizar una recompensa.
Predecir valores numéricos continuos.
¿Qué técnica de IA se utiliza para encontrar grupos o estructuras en datos sin etiquetas?
Regresión
Clasificación
Agrupamiento (Clustering)
Perceptrón
¿Qué es la "singularidad tecnológica" en el contexto de la IA?
El momento en que una IA puede escribir un libro.
Un punto hipotético en el futuro donde el crecimiento tecnológico se vuelve incontrolable e irreversible.
La creación de la primera IA verdaderamente inteligente.
El desarrollo de IA que solo funciona para una tarea muy específica.
¿Cuál es la función de una "función de activación" en una neurona artificial?
Calcular el error del modelo.
Transformar la suma ponderada de las entradas en la salida de la neurona.
Determinar la tasa de aprendizaje.
Seleccionar las características más importantes de los datos.
¿Qué es el "deep learning" (aprendizaje profundo)?
Un subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con múltiples capas.
Un tipo de aprendizaje automático que solo funciona con grandes conjuntos de datos.
Un algoritmo de búsqueda avanzada.
Un método para programar robots.
¿Qué concepto describe la capacidad de una IA para comprender y responder al lenguaje humano de una manera contextual y significativa?
Visión por computadora
Reconocimiento de voz
Comprensión del lenguaje natural (NLU)
Generación de imágenes
