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Cuestionario sobre el Curso de Inteligencia Artificial

Total questions: 7

Worksheet time: 4mins

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1.

¿Qué pregunta se plantea para analizar si los resultados reflejan diversidad o estereotipos?

a)

¿Los resultados reflejan diversidad real o repiten estereotipos?

b)

¿Los resultados son artísticos?

c)

¿Los resultados son rápidos?

d)

¿Los resultados son costosos?

2.

¿Las tecnologías más recientes afectan de igual manera a todas las personas?

a)

Sí, afectan igual a todos

b)

No, afectan de manera diferente

c)

Solo afectan a los jóvenes

d)

Solo afectan a los adultos

3.

¿Cuáles son los tres pilares éticos de la IA?

a)

Sesgos y Equidad, Privacidad y Protección de Datos, Transparencia y Explicabilidad

b)

Seguridad, Innovación, Productividad

c)

Creatividad, Velocidad, Precisión

d)

Accesibilidad, Diversidad, Automatización

4.

¿Qué pilar ético de la IA se refiere a la pregunta: "¿Cómo se usan y protegen nuestros datos?"

a)

Privacidad y Protección de Datos

b)

Sesgos y Equidad

c)

Transparencia y Explicabilidad

d)

Innovación y Seguridad

5.

¿Qué puede causar el uso de datos para entrenamiento y validación en IA?

a)

A. Sesgos en los resultados.

b)

B. Mayor velocidad de procesamiento.

c)

C. Reducción de errores humanos.

d)

D. Mejor interfaz de usuario.

6.

¿Qué otra acción se puede tomar para abordar el sesgo en la IA?

a)

A. Retirar datos de la data de entrenamiento.

b)

B. Cambiar el idioma de programación.

c)

C. Mejorar la interfaz gráfica.

d)

D. Usar solo datos de redes sociales.

7.

¿AI Fairness 360 es una herramienta desarrollada por qué empresa?

a)

IBM

b)

Google

c)

Amazon

d)

Apple