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WorksheetsDASP – Cuestionario UD5
Total questions: 50
Worksheet time: 25mins
Para mitigar sesgos en IA aplicada a RRHH se recomienda:
Entrenar sin monitorizar el modelo.
Ignorar el impacto en aspirantes.
Auditar y limpiar datos, y mantener supervisión humana en decisiones.
Evitar medir métricas de evaluación.
El aprendizaje automático se basa en:
Algoritmos que analizan datos y toman decisiones siguiendo estructuras de decisión.
Procesos manuales sin automatización.
Evitar las matemáticas y la programación.
Memorización sin ajuste de parámetros.
La dificultad dinámica o adaptativa busca:
Mantener dificultad fija sin cambios.
Reducir la personalización del juego.
Ajustar el nivel de desafío según el rendimiento del jugador.
Evitar cualquier aprendizaje del sistema.
¿Cuál de las siguientes es una IA generativa?
Bluetooth.
Reloj analógico.
Calculadora básica.
DALL·E (imágenes).
Relaciona la aplicación con el ejemplo: ¿Qué ejemplo corresponde a Generadores de imágenes?
DALL·E.
Spotify, Netflix.
Aviso de atascos y rutas alternativas.
Siri, Alexa.
Relaciona la aplicación con el ejemplo: ¿Qué ejemplo corresponde a Recomendaciones?
DALL·E.
Spotify, Netflix.
Aviso de atascos y rutas alternativas.
Siri, Alexa.
Relaciona la aplicación con el ejemplo: ¿Qué ejemplo corresponde a Mapas y navegación?
DALL·E.
Spotify, Netflix.
Aviso de atascos y rutas alternativas.
Siri, Alexa.
Relaciona la aplicación con el ejemplo: ¿Qué ejemplo corresponde a Asistentes virtuales?
DALL·E.
Spotify, Netflix.
Aviso de atascos y rutas alternativas.
Siri, Alexa.
Las fake news son:
Información falsa o engañosa presentada como noticias reales.
Publicaciones oficiales gubernamentales.
Mensajes cifrados para proteger datos.
Reportajes científicos validados por pares.
¿Cuál es un asistente virtual que usa IA?
Blu-ray.
USB-C.
Siri o Alexa.
Altavoz analógico.
El reconocimiento facial permite:
Contar pasos de forma mecánica.
Identificar personas por sus rasgos del rostro.
Medir temperatura ambiente.
Detectar únicamente emociones por voz.
El test de Turing propone que una máquina es inteligente si:
Resuelve ecuaciones más rápido que un humano.
Imita la voz humana sin errores.
Un humano no puede distinguir si interactúa con una máquina o con otra persona.
Tiene una base de datos mayor que la de un humano.
Plataformas como Netflix y Amazon usan IA para:
Eliminar automáticamente cuentas inactivas.
Recomendar contenido según intereses e historial previo.
Desactivar la reproducción continua.
Impedir que el usuario vea su historial.
Una ventaja de usar IA en la nube es:
Optimizar recursos y fortalecer seguridad mediante detección de anomalías.
Impedir la colaboración entre equipos.
Reducir la escalabilidad de la infraestructura.
Evitar la automatización.
Relaciona cada tipo de IA con su descripción: ¿Qué descripción corresponde a IA general (fuerte)?
Capaz de realizar cualquier tarea cognitiva humana (ideal teórico).
Diseñada para tareas específicas.
Crea contenidos nuevos (texto, imágenes, música).
Simula la intervención de apoyo emocional.
Relaciona cada tipo de IA con su descripción: ¿Qué descripción corresponde a IA estrecha (débil)?
Capaz de realizar cualquier tarea cognitiva humana (ideal teórico).
Diseñada para tareas específicas.
Crea contenidos nuevos (texto, imágenes, música).
Simula la intervención de apoyo emocional.
Relaciona cada tipo de IA con su descripción: ¿Qué descripción corresponde a IA generativa?
Capaz de realizar cualquier tarea cognitiva humana (ideal teórico).
Diseñada para tareas específicas.
Crea contenidos nuevos (texto, imágenes, música).
Simula la intervención de apoyo emocional.
Relaciona cada tipo de IA con su descripción: ¿Qué descripción corresponde a IA empática?
Capaz de realizar cualquier tarea cognitiva humana (ideal teórico).
Diseñada para tareas específicas.
Crea contenidos nuevos (texto, imágenes, música).
Simula la intervención de apoyo emocional.
La IA general (fuerte) se define como:
Algoritmos capaces, en teoría, de realizar cualquier tarea cognitiva humana.
Modelos que no aprenden, solo ejecutan reglas fijas.
Sistemas que solo traducen idiomas.
Programas que reconocen huellas dactilares.
¿Cuál de las siguientes es una tarea habitual de la IA?
Rechazar la adaptación al entorno.
Aprender de la experiencia y mejorar con el tiempo.
Ignorar la toma de decisiones.
Evitar el razonamiento lógico.
Una cuestión ética frecuente en IA generativa es:
Evitar el almacenamiento en la nube.
Eliminar todos los artistas humanos.
La prohibición absoluta de redes neuronales.
¿Quién posee los derechos de autor del contenido generado por IA?
El aprendizaje supervisado utiliza:
Datos sin etiquetas para descubrir agrupaciones.
Recompensas y penalizaciones como única fuente de aprendizaje.
Sensores físicos en lugar de datos digitales.
Datos etiquetados para entrenar modelos de clasificación.
Relaciona el enfoque con su característica principal: ¿Qué característica corresponde a Supervisado?
Usa datos etiquetados para clasificar.
Usa redes neuronales para integrar variables.
Descubre patrones sin etiquetas.
Aprende con recompensas y penalizaciones.
Relaciona el enfoque con su característica principal: ¿Qué característica corresponde a Deep learning?
Usa datos etiquetados para clasificar.
Usa redes neuronales para integrar variables.
Descubre patrones sin etiquetas.
Aprende con recompensas y penalizaciones.
Relaciona el enfoque con su característica principal: ¿Qué característica corresponde a No supervisado?
Usa datos etiquetados para clasificar.
Usa redes neuronales para integrar variables.
Descubre patrones sin etiquetas.
Aprende con recompensas y penalizaciones.
Relaciona el enfoque con su característica principal: ¿Qué característica corresponde a Por refuerzo?
Usa datos etiquetados para clasificar.
Usa redes neuronales para integrar variables.
Descubre patrones sin etiquetas.
Aprende con recompensas y penalizaciones.
La IA generativa se centra en:
Solo almacenar datos sin procesarlos.
Evitar la creatividad por sistema.
Producir contenido original (texto, imágenes, audio, código).
Únicamente traducir idiomas sin generar.
La IA estrecha se caracteriza por:
Sustituir por completo a los profesionales humanos.
Ejecutar cualquier tarea cognitiva humana.
No requerir datos para aprender.
Estar diseñada para realizar tareas específicas dentro de un ámbito limitado.
La inteligencia artificial (IA) se refiere principalmente a la capacidad de los sistemas para:
Realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
Imitar exclusivamente el habla humana sin comprenderla.
Almacenar grandes volúmenes de datos sin analizarlos.
Ejecutar órdenes sin posibilidad de aprendizaje.
Un chatbot más avanzado, frente a uno básico, podría:
Responder únicamente con la hora local.
Ignorar la información del usuario.
Sugerir crear una alarma considerando lluvia y tráfico, además del pronóstico.
Traducir sonidos en imágenes sin contexto.
Selecciona la opción que describe correctamente Autenticación continua.
Basada en conducta natural del individuo.
Combina rasgos faciales, voz y huellas.
Identificación por rasgos del rostro.
Analiza caminar, firma o estilo de tecleo.
Selecciona la opción que describe correctamente Multimodal.
Basada en conducta natural del individuo.
Combina rasgos faciales, voz y huellas.
Identificación por rasgos del rostro.
Analiza caminar, firma o estilo de tecleo.
Selecciona la opción que describe correctamente Reconocimiento facial.
Basada en conducta natural del individuo.
Combina rasgos faciales, voz y huellas.
Identificación por rasgos del rostro.
Analiza caminar, firma o estilo de tecleo.
Selecciona la opción que describe correctamente Comportamental.
Basada en conducta natural del individuo.
Combina rasgos faciales, voz y huellas.
Identificación por rasgos del rostro.
Analiza caminar, firma o estilo de tecleo.
Un riesgo de la IA creativa y artística es:
Reducir la resolución de las imágenes siempre.
La posibilidad de crear contenido falso o engañoso.
Eliminar la música instrumental.
Evitar la innovación en diseño.
¿Cuál es un ejemplo de ML aplicado?
Usar un reloj analógico para medir tiempos.
Recomendaciones de música o videos en Spotify o YouTube.
Escaneo manual de documentos por humanos.
Apagar automáticamente todos los servidores a medianoche.
Una aplicación de IA en mapas es:
Mostrar únicamente un mapa estático.
Imprimir la ruta en papel.
Apagar el GPS cuando hay tráfico.
Avisar de atascos y proponer rutas alternativas en tiempo real.
En pruebas recientes, la IA empática se ha utilizado para:
Solo traducir textos.
Detectar temperatura corporal con cámaras térmicas.
Reemplazar por completo a psicólogos en todos los casos.
Simular la intervención de un terapeuta psicológico como apoyo.
Gracias al DL hoy son posibles funciones como:
Medición de temperatura ambiental.
Reconocimiento de imágenes, traducción automática y conducción autónoma.
Exclusivamente cálculo de promedios.
Solo almacenamiento de fotos sin etiquetar.
En la selección de personal con IA, un problema identificado es:
La reproducción de sesgos presentes en datos históricos.
Ausencia de datos durante el entrenamiento.
Imposibilidad de supervisión humana.
Eliminación automática de cualquier sesgo humano.
En programación, un algoritmo es:
Una imagen procesada por IA.
Un archivo de texto sin instrucciones.
Una red social con muchos usuarios.
Una secuencia ordenada de pasos que indica cómo realizar una tarea.
Selecciona la acción adecuada para Contenido engañoso generativo.
Etiquetado y trazabilidad.
Detección de anomalías en tiempo real.
Verificación con plataformas como Maldita.es.
Auditar datos y supervisión humana.
Selecciona la acción adecuada para Seguridad en la nube.
Etiquetado y trazabilidad.
Detección de anomalías en tiempo real.
Verificación con plataformas como Maldita.es.
Auditar datos y supervisión humana.
Selecciona la acción adecuada para Fake news.
Etiquetado y trazabilidad.
Detección de anomalías en tiempo real.
Verificación con plataformas como Maldita.es.
Auditar datos y supervisión humana.
Selecciona la acción adecuada para Sesgos en selección.
Etiquetado y trazabilidad.
Detección de anomalías en tiempo real.
Verificación con plataformas como Maldita.es.
Auditar datos y supervisión humana.
El aprendizaje profundo se distingue por:
Usar redes neuronales artificiales que integran múltiples variables simultáneamente.
Basarse únicamente en árboles de decisión simples.
Evitar grandes volúmenes de datos.
Imitar solo la memoria humana sin razonamiento.
Una plataforma mencionada para verificar bulos es:
Bluetooth SIG.
IMDb.
TikTok (como verificador oficial).
Maldita.es.
El enfoque no supervisado se usa para:
Clasificar correos usando etiquetas conocidas.
Controlar robots mediante recompensas.
Aplicar reglas fijas en un árbol de decisiones.
Detectar patrones y similitudes sin etiquetas previas.
La “singularidad tecnológica” se refiere a:
Un sistema operativo para móviles.
A un punto hipotético en que la IA puede mejorarse a sí misma y alcanzar superinteligencia.
Un estándar de redes sociales.
Una técnica de compresión de imágenes.
El aprendizaje por refuerzo se caracteriza por:
Aprender por ensayo y error con recompensas por decisiones correctas.
Ignorar el objetivo y aprender al azar.
Usar exclusivamente datos etiquetados.
Evitar cualquier retroalimentación.
