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HO - 11 Define el concepto de Deep Learning

Total questions: 20

Worksheet time: 3mins

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1.

¿Qué es el Deep Learning?

a)

Un sistema operativo

b)

Un lenguaje de programación

c)

Una subdisciplina del Machine Learning que usa redes neuronales profundas

d)

Un tipo de base de datos

2.

¿Qué permiten las redes neuronales profundas?

a)

Eliminar datos duplicados

b)

Aprender representaciones de datos en varios niveles de abstracción

c)

Traducir código a otro lenguaje

d)

Convertir texto en imágenes

3.

¿Qué caracteriza a la arquitectura de múltiples capas?

a)

Tiene solo una capa

b)

Aprende características en diferentes niveles de complejidad

c)

Funciona sin datos

d)

No requiere entrenamiento

4.

En reconocimiento de imágenes, ¿qué aprenden las primeras capas?

a)

Objetos completos

b)

Bordes y características básicas

c)

Traducciones

d)

Comandos de voz

5.

¿Qué es el aprendizaje jerárquico en Deep Learning?

a)

Usar solo un nivel de datos

b)

Representar características en un formato cada vez más complejo

c)

Guardar datos en la nube

d)

Entrenar sin supervisión

6.

¿Cuál es una ventaja del Deep Learning frente a métodos tradicionales?

a)

No necesita datos

b)

Aprende características automáticamente desde datos crudos

c)

Solo funciona en imágenes

d)

Requiere programación manual de patrones

7.

¿Qué es un alto requerimiento computacional?

a)

Uso de muchos usuarios

b)

Necesidad de gran poder de cómputo y datos para entrenar modelos

c)

Guardar datos en discos duros

d)

Trabajar solo en línea

8.

¿Qué es la capacidad de generalización?

a)

Usar el mismo modelo en cualquier lenguaje de programación

b)

Adaptarse a nuevas situaciones no vistas

c)

Cambiar de hardware fácilmente

d)

Reducir tamaño de datos

9.

¿Qué tipo de red se usa en reconocimiento de imágenes?

a)

RNN

b)

CNN

c)

GAN

d)

LSTM

10.

¿Qué redes se usan en Procesamiento de Lenguaje Natural?

a)

CNN y GAN

b)

RNN y Transformadores

c)

GAN y Autoencoders

d)

KNN y SVM

11.

¿Qué aplicación de Deep Learning convierte voz en texto?

a)

Redes convolucionales

b)

Asistentes virtuales como Siri y Alexa

c)

Motores de búsqueda

d)

Redes generativas

12.

¿Qué aplicación de Deep Learning convierte voz en texto?

a)

Redes convolucionales

b)

Asistentes virtuales como Siri y Alexa

c)

Motores de búsqueda

d)

Redes generativas

13.

¿Qué tarea realizan los vehículos autónomos con Deep Learning?

a)

Navegar solo en mapas

b)

Interpretar el entorno y tomar decisiones en tiempo real

c)

Solo medir velocidad

d)

Reproducir música

14.

¿Qué aplicación médica tiene el Deep Learning?

a)

Solo imprimir radiografías

b)

Detección temprana de enfermedades y análisis de imágenes médicas

c)

Crear videojuegos

d)

Monitorear redes sociales

15.

¿Qué empresas usan Deep Learning en motores de búsqueda y recomendaciones?

a)

Sony y Nintendo

b)

Google, Facebook, Microsoft y Amazon

c)

Tesla y Ford

d)

Samsung y LG

16.

¿Qué empresas automotrices usan Deep Learning para vehículos autónomos?

a)

Google y Amazon

b)

Tesla y Waymo

c)

Facebook y Microsoft

d)

BMW y Uber

17.

¿En qué lo usan las instituciones de salud y biotecnología?

a)

Crear fármacos sin pruebas

b)

Investigación genética y análisis de imágenes médicas

c)

Solo almacenar datos

d)

Reducción de costos administrativos

18.

¿Quiénes utilizan Deep Learning para resolver problemas complejos en ciencia?

a)

Influencers digitales

b)

Investigadores y científicos de datos

c)

Técnicos en reparación

d)

Usuarios de redes sociales

19.

¿Qué ventaja tiene el Deep Learning frente a técnicas antiguas en visión por computadora?

a)

Usa menos datos

b)

Detecta patrones sin programación manual

c)

Solo funciona con imágenes de alta calidad

d)

No necesita GPUs

20.

¿Qué aplicación en NLP utiliza transformadores como GPT?

a)

Creación de videos

b)

Traducción automática y generación de texto

c)

Cálculo de estadísticas

d)

Reconocimiento facial