NEW
Font size
S
M
L
XL
WorksheetsOpenCV, Visión por computadora, TinyML y Tensorflow Lite
Total questions: 20
Worksheet time: 7mins
Name
Class
Date
1.
¿Qué es OpenCV?
a)
Un lenguaje de programación
b)
Una librería de código abierto para visión por computadora
c)
Un sistema operativo
d)
Un framework de realidad virtual
e)
Un protocolo de red
2.
¿Qué algoritmo se utiliza para la detección de bordes en OpenCV?
a)
SIFT
b)
Canny
c)
SURF
d)
ORB
e)
Haar Cascade
3.
¿Cuál es el objetivo principal de la visión por computadora?
a)
Automatizar tareas que requieren visión humana
b)
Reemplazar humanos en todas las tareas
c)
Crear imágenes artísticas
d)
Desarrollar videojuegos
e)
Optimizar redes sociales
4.
¿Qué etapa del algoritmo Canny asegura bordes de un píxel de grosor?
a)
Cálculo del gradiente
b)
Supresión de no-máximos
c)
Umbralización por histéresis
d)
Segmentación
e)
Reconocimiento de patrones
5.
¿Qué es TensorFlow Lite?
a)
Un sistema operativo
b)
Una versión ligera de TensorFlow para dispositivos móviles
c)
Un lenguaje de programación
d)
Un protocolo de comunicación
e)
Un tipo de sensor
6.
¿Qué técnica reduce el tamaño del modelo en TensorFlow Lite?
a)
Segmentación
b)
Cuantización
c)
Supresión de no-máximos
d)
Detección de bordes
e)
Reconocimiento facial
7.
¿Qué ventaja tiene TensorFlow Lite sobre TensorFlow tradicional?
a)
Mayor precisión
b)
Menor tamaño y consumo de recursos
c)
Soporte para más lenguajes
d)
Mejor rendimiento en la nube
e)
Mayor velocidad de entrenamiento
8.
¿Qué es TinyML?
a)
Un sistema de bases de datos
b)
Machine Learning en dispositivos de ultra bajo consumo
c)
Un protocolo de IoT
d)
Un lenguaje de programación
e)
Un framework de realidad aumentada
9.
¿Qué tipo de dispositivos son objetivo de TinyML?
a)
Supercomputadoras
b)
Microcontroladores con pocos KB de RAM
c)
Servidores en la nube
d)
Smartphones de gama alta
e)
Computadoras de escritorio
10.
¿Qué framework se usa comúnmente en TinyML?
a)
PyTorch
b)
TensorFlow Lite for Microcontrollers
c)
Keras
d)
Scikit-learn
e)
OpenCV
11.
¿Qué ventaja ofrece TinyML en privacidad?
a)
Los datos se envían a la nube
b)
Los datos permanecen en el dispositivo
c)
Requiere conexión constante a internet
d)
Comparte datos con terceros
e)
Almacena datos en servidores remotos
12.
¿Qué aplicación es común en TinyML?
a)
Procesamiento de lenguaje natural en servidores
b)
Detección de sonidos en microcontroladores
c)
Renderizado 3D en tiempo real
d)
Análisis de big data
e)
Streaming de video
13.
¿Qué es edge computing?
a)
Procesamiento centralizado en la nube
b)
Procesamiento cerca de donde se generan los datos
c)
Almacenamiento en dispositivos móviles
d)
Transmisión de datos sin procesar
e)
Análisis en servidores remotos
14.
¿Qué característica diferencia a TensorFlow Lite de TinyML?
a)
TensorFlow Lite es para microcontroladores
b)
TinyML es un campo más amplio que incluye hardware y software
c)
TensorFlow Lite no optimiza modelos
d)
TinyML no usa TensorFlow
e)
TensorFlow Lite es solo para la nube
15.
¿Qué técnica NO se usa en TensorFlow Lite para optimizar modelos?
a)
Cuantización
b)
Podado
c)
Fusión de operaciones
d)
Supresión de no-máximos
e)
Reducción de precisión
16.
¿Qué tipo de modelo se usa comúnmente en TinyML?
a)
Redes neuronales convolucionales simples
b)
Modelos de lenguaje grandes
c)
Redes generativas adversarias
d)
Sistemas de recomendación
e)
Redes neuronales recurrentes profundas
17.
¿Qué problema resuelve la cuantización en TensorFlow Lite?
a)
Reduce el tamaño del modelo
b)
Aumenta la precisión
c)
Elimina la necesidad de datos
d)
Mejora la conectividad
e)
Aumenta la velocidad de entrenamiento
18.
¿Qué dispositivo NO es común en TinyML?
a)
ESP32
b)
Arduino
c)
Raspberry Pi
d)
Microcontroladores Cortex-M
e)
Smartphones de gama alta
19.
¿Qué ventaja tiene edge computing sobre la nube?
a)
Mayor latencia
b)
Menor ancho de banda necesario
c)
Procesamiento centralizado
d)
Dependencia de internet
e)
Costos más altos
20.
¿En dónde NO se usa comúnmente TinyML?
a)
En dispositivos CORTEX-M
b)
En dispositivos que usan microWatts de potencia
c)
En Iphones
d)
En dispositivos con pocos kb de ram
e)
En dispositivos que estan encendidos por baterías por años
Reset
