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WorksheetsCuestionario sobre IA y IoT
Total questions: 42
Worksheet time: 21mins
¿Qué es esencialmente el IoT?
Una red solo para ordenadores.
Dispositivos interconectados que facilitan la comunicación.
Una tecnología exclusiva de redes privadas.
Un sistema que no requiere conexión a internet.
Una base de datos estática.
¿Cómo funciona cualquier sistema de IoT?
Mediante la eliminación de datos.
Por intervención humana constante.
Mediante recopilación e intercambio de datos en tiempo real.
Solo a través de cables de fibra óptica.
Procesando datos una vez al año.
Según el mapa conceptual, ¿mediante qué recopila datos el IoT?
Cables.
Satélites.
Sensores.
Teclados.
Cámaras fotográficas únicamente.
¿Entre qué elementos se intercambian datos en el IoT?
Solo entre personas.
Entre dispositivos.
Entre libros físicos.
Solo entre servidores de Google.
Entre routers y cables de red.
¿Cuál es el objetivo de los sistemas de IA?
Copiar archivos rápidamente.
Realizar tareas que requieren inteligencia humana.
Sustituir el internet por redes privadas.
Aumentar el esfuerzo humano.
Eliminar la necesidad de datos.
¿Cuál de estas NO es una tarea que menciona el texto sobre la IA?
Aprendizaje.
Razonamiento.
Percepción.
Tomar decisiones.
Reparación física de hardware.
¿Cómo se clasifica la IA según su capacidad o potencia?
Débil, media y fuerte.
Reactiva y autoconsciente.
Débil (ANI), Fuerte (AGI) y Superinteligente (ASI).
Básica, avanzada y experta.
Local y en la nube.
La IA "Débil" también es conocida como:
IA General.
IA Estrecha.
IA Reactiva.
IA de Memoria Limitada.
IA Autoconsciente.
¿Qué siglas corresponden a la Inteligencia Artificial General?
ANI.
ASI.
RNA.
AGI.
PLN.
¿Cuál es el nivel más alto de IA según su potencia?
IA Débil.
IA Fuerte.
IA de Teoría de la mente.
IA Superinteligente (ASI).
IA de Memoria limitada.
¿Qué tipo de IA se basa solo en el presente sin usar recuerdos pasados?
Memoria limitada.
Autoconsciente.
Reactiva.
Teoría de la mente.
Deep Learning.
¿Cuál de estos tipos de IA pertenece a la clasificación por funcionalidades?
IA Débil.
IA Superinteligente.
Memoria limitada.
Machine Learning.
Big Data.
¿Qué tipo de IA implica que la máquina entienda emociones y pensamientos ajenos?
Reactiva.
Teoría de la mente.
Memoria limitada.
Visión por ordenador.
Aprendizaje automático.
¿Cuál es el tipo de IA más avanzado y complejo en la escala de funcionalidades?
Reactiva.
Memoria limitada.
Autoconsciente.
PLN.
RNA.
¿Para qué emplean las empresas la IA principalmente?
Para reducir la velocidad de producción.
Para mejorar la eficiencia y automatizar tareas.
Para eliminar el uso de sensores.
Para evitar el uso de Big Data.
Solo para juegos.
¿Qué es el Machine Learning (ML)?
Una técnica para limpiar hardware.
Algoritmos para identificar patrones y hacer predicciones.
La creación de sensores para el IoT.
El estudio de la ética de los datos.
Una red social de aprendizaje.
¿Qué técnica es una evolución del ML que procesa más datos al mismo tiempo?
Visión por ordenador.
Procesamiento del lenguaje natural.
Deep Learning (DL).
Reactividad.
Big Data.
¿Qué caracteriza al Deep Learning frente al Machine Learning?
Requiere más intervención humana.
Implica un menor grado de intervención humana.
Solo funciona con datos de texto.
Es más lento procesando datos.
No utiliza algoritmos.
¿Qué disciplina intenta imitar el comportamiento de las células neuronales humanas?
PLN.
Big Data.
Redes Neuronales Artificiales (RNA).
IoT.
Visión por ordenador.
¿Cuál es el objetivo del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)?
Que las máquinas puedan ver.
Que las máquinas se comuniquen en lenguaje humano.
Recopilar datos de sensores.
Clasificar la IA en 7 uves.
Crear sistemas autoconscientes.
¿Qué es la 'Visión por ordenador'?
La capacidad de las máquinas para oír.
La capacidad de las máquinas para ver.
El estudio de las pantallas de ordenador.
Una técnica para fabricar monitores.
El procesamiento de voz humana.
Según el mapa, el Machine Learning y el Deep Learning son:
Tipos de IoT.
Tipos de IA.
Magnitudes de Big Data.
Implicaciones éticas.
Sensores.
¿Para qué han sido creadas las tecnologías de Big Data?
Para reducir el tamaño de los discos duros.
Para analizar patrones.
Para sustituir a la IA.
Para eliminar el internet de las cosas.
Para evitar el uso de algoritmos.
¿Cuántas magnitudes o 'uves' definen las características del Big Data?
Tres (3 V).
Cinco (5 V).
Siete (7 V).
Diez (10 V).
Doce (12 V).
¿Cuál de estas NO es una de las '7 V' del Big Data mencionadas?
Volumen.
Velocidad.
Variedad.
Vacuidad.
Veracidad.
¿A qué se refiere la 'V' de Veracidad en Big Data?
A la rapidez de los datos.
A la cantidad de información.
A la fiabilidad de los datos.
Al coste de los datos.
A la forma visual de los datos.
¿Cuál de estas es una de las 7 V?
Valor.
Voltaje.
Vapor.
Vector.
Ventaja.
¿Cuál de estas es una de las 7 V?
Velocidad.
Viabilidad.
Visualización.
Variedad.
Todas las anteriores.
una de las 7 V?
Valor.
Voltaje.
Vapor.
Vector.
Ventaja.
¿Cuál de estas es una de las 7 V?
Velocidad.
Viabilidad.
Visualización.
Variedad.
Todas las anteriores son correctas.
¿Qué presentan las tecnologías emergentes según el texto?
Solo ventajas.
Solo desventajas.
Ventajas y desventajas.
Ningún impacto social.
Un coste nulo.
¿Cuál es el fin de adoptar medidas en las tecnologías emergentes?
Aumentar el beneficio económico únicamente.
Minimizar su impacto negativo.
Sustituir a los humanos.
Hacer los procesos más lentos.
Eliminar el Big Data.
¿Qué tipo de uso se debe velar por adoptar?
Uso lucrativo y rápido.
Uso responsable y ético.
Uso privado y secreto.
Uso técnico y complejo.
Uso ilimitado de datos.
¿Cómo se denomina la ética aplicada a estas tecnologías según el texto?
Ética de máquinas.
Ética de los datos.
Bioética.
Ética empresarial.
Ética algorítmica.
Según el mapa conceptual, ¿con qué actitud debemos usar la tecnología?
Con sentido del humor.
Con sentido crítico.
Sin cuestionar nada.
Con miedo.
De forma automática.
¿Cuál es un componente clave de la infraestructura del IoT según el mapa?
Redes neuronales.
Big Data.
Sensores.
Lenguaje natural.
Autoconciencia.
La IA se utiliza en:
Solo en el sector informático.
Solo en grandes empresas.
En todos los sectores de la actividad humana.
Únicamente en medicina.
Solo en robótica.
¿Cuál es una característica del aprendizaje profundo?
Procesa menos datos que el ML.
Requiere intervención humana total.
Engloba y procesa más datos e información al mismo tiempo que el ML.
Es un tipo de IoT.
Es una de las 7V.
La capacidad de tomar decisiones para lograr un objetivo es propia de:
El Big Data.
El IoT.
La IA.
El cableado de red.
Los datos en crudo.
La clasificación "Reactiva, Memoria limitada, Teoría de la mente o Autoconsciente" se refiere a:
Capacidades de la IA.
Funcionalidades de la IA.
Magnitudes del Big Data.
Elementos del IoT.
Ventajas éticas.
¿A qué grupo pertenecen las RNA, PLN y Visión por ordenador?
Tipos de IoT.
Magnitudes de Big Data.
Disciplinas de Inteligencia Artificial.
Implicaciones éticas.
Niveles de potencia de la IA.
¿Cuál es el objetivo final de aplicar la ética de los datos?
Crear máquinas más potentes.
Un uso responsable y ético de la tecnología.
Eliminar la competencia empresarial.
Aumentar el volumen de Big Data.
Identificar patrones de comportamiento.
