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WorksheetsMaestría en Pedagogía A1-ENE-226
Total questions: 11
Worksheet time: 5mins
¿Qué evento se considera el “acto fundacional” que formaliza la IA como disciplina?
Publicación de AlexNet (2012)
Conferencia de Dartmouth (1956)
Victoria de Deep Blue (1997)
Lanzamiento de ChatGPT (2022)
¿Qué cambio introduce Alan Turing con el “Juego de Imitación”?
Sustituye “¿pueden pensar las máquinas?” por una prueba operativa evaluable
Cambia IA simbólica por redes neuronales
Demuestra el uso de GPU para entrenar modelos
Propone la minería de datos educativos
¿Qué afirmación resume mejor el cambio de paradigma de los 2000–2010 según la presentación?
De reglas manuales a aprendizaje a partir de datos (Machine Learning + Big Data)
De redes neuronales a lógica simbólica
De analítica a intuición humana
De datos masivos a datos pequeños (Small Data)
¿Qué innovación de 2017 se señala como clave para revolucionar el PLN?
Redes Bayesianas
Sistemas expertos (reglas)
Lisp Machines
Transformers (“Attention Is All You Need”)
En Machine Learning, “aprender” se entiende principalmente como:
Memorizar ejemplos para repetirlos
Ajustar parámetros para reducir el error entre predicción y realidad
Escribir reglas lógicas manuales
Copiar decisiones humanas sin datos
¿Cuál es la característica definitoria del aprendizaje supervisado?
Usa datos no etiquetados para descubrir estructuras
Aprende solo por recompensas sin ejemplos
Usa datos etiquetados: se conocen input y output (X→Y)
No usa datos
¿Qué describe mejor el “clustering” en aprendizaje no supervisado?
Asignar etiquetas correctas a cada ejemplo
Dividir los datos en grupos con características similares
Maximizar recompensa acumulada
Traducir texto automáticamente
En aprendizaje por refuerzo, ¿cuál secuencia representa el ciclo básico?
Acción → Etiqueta → Modelo → Error
Estado → Acción → Recompensa → Nuevo estado
Datos → Embeddings → Atención → Softmax
Entrada → Salida → Regla → Validación
En redes neuronales, ¿qué elemento introduce la no linealidad necesaria para aprender relaciones complejas?
La capa de entrada
Los pesos
La función de activación (ReLU, sigmoide, tanh, softmax)
El dataset
En aprendizaje NO supervisado, ¿qué ejemplo corresponde al “agrupamiento (clustering)”?
Predecir la nota final (valor numérico)
Dividir datos en grupos con características similares
Clasificar correos como spam / no spam
Aprender por recompensas y penalizaciones
¿Cuál afirmación describe mejor la IA Débil (ANI / Narrow AI)?
Tiene flexibilidad cognitiva para cualquier tarea humana
Es teórica y supera ampliamente la cognición humana
Está diseñada para una tarea específica y carece de conciencia
Requiere conciencia para operar correctamente
