WorksheetsHabilidades y Conceptos de Inteligencia Artificial
Total questions: 8
Worksheet time: 4mins
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
La capacidad de los robots para hablar como humanos.
La capacidad de los dispositivos artificiales, como un ordenador, para hacer tareas propias de la inteligencia humana.
Un tipo de juego de mesa muy complicado.
Una forma de arte que solo las máquinas pueden crear.
Según el video, ¿qué habilidades humanas pueden hacer bien los ordenadores?
La creatividad y la autoconciencia.
La capacidad de cálculo y la capacidad de memorizar datos.
Pintar cuadros y componer música.
Conducir coches autónomos y distinguir rostros de criminales.
¿Qué habilidades humanas eran difíciles para la Inteligencia Artificial al principio, pero ahora se están desarrollando?
La capacidad de cálculo y la memorización de datos.
La autoconciencia y el humor.
La capacidad de aprendizaje y la creatividad.
Jugar ajedrez y componer música.
¿Qué es el "aprendizaje automático" (Machine Learning)?
Un tipo de inteligencia artificial que solo se encuentra en películas.
Un conjunto de técnicas donde un algoritmo puede cambiar su comportamiento basándose en datos de acciones pasadas.
La capacidad de un ordenador para pintar cuadros y escribir música.
Un sistema que ayuda a los coches a conducirse solos.
¿Para qué se utilizan los desafíos de imágenes (como seleccionar semáforos o coches) en algunas páginas web?
Para verificar que eres un robot.
Para entrenar algoritmos que ayuden a los coches autónomos a reconocer objetos.
Para mejorar la calidad de las fotos en internet.
Para que las personas pasen tiempo en la página web.
¿Qué tipo de problemas pueden resolver los algoritmos de aprendizaje automático?
Solo problemas de matemáticas.
Reconocimiento facial, de voz y de huellas dactilares.
Únicamente la creación de coches automáticos.
Problemas relacionados con la música y la ropa.
¿Qué característica principal tienen los algoritmos de aprendizaje no supervisado?
Necesitan muchos datos etiquetados para funcionar.
Agrupan datos que son parecidos entre sí.
Actúan por prueba y error.
Usan una combinación de datos etiquetados y no etiquetados.
¿Cómo aprende un algoritmo de "aprendizaje por refuerzo"?
Agrupando datos similares sin etiquetas.
Definiendo la distancia entre diferentes datos.
Por prueba y error, buscando recompensas.
Usando redes neuronales profundas.
