Quiz: Redes Neuronales

Froggy Jumps

Jugadas 0

Crear copia

Sobre esta actividad

Conoce conceptos clave de redes neuronales.

Creada por

Camila Poveda

Ecuador

Descarga la versión para jugar en papel

Top 10 resultados

Todavía no hay resultados para este juego. ¡Sé el primero en aparecer en el ranking! Inicia sesión para identificarte.

Crea tu propio juego gratis desde nuestro creador de juegos

Compite contra tus amigos para ver quien consigue la mejor puntuación en esta actividad

Crear reto

Sabiduría animal

Educaplay Educational Resources

España

(15496)

Conviértete en un genio del Reino Animal
Quiz de Culpa mía película

Yamila Chavez

Argentina

(176)

Demuestra cuánto sabes sobre la película Culpa mía con este divertido quiz.
OPEN UP 6 UNIT 1 VOCABULARY

karen blixen

España

(102)

Repasamos el vocabulario de la unidad
El valle de los lobos

Marcos Signes

España

(109)

20 preguntas de este maravilloso libro
Salva a la Ranita

Melanie Rodriguez

Estados Unidos

(343)

Contesta las siguientes multiplicaciones correctamente para salvar a la ranita y evitar que caiga al agua, mucha suerte!

		%
	Anónimo	%
		%
		%

Imprime tu juego

Quiz: Redes Neuronales


Froggy Jumps Quiz: Redes NeuronalesVersión en línea Conoce conceptos clave de redes neuronales. por Camila Poveda 1 ¿Qué representa una neurona artificial en una red neuronal? a Un simple registro de datos. b Una capa de almacenamiento. c Una unidad que procesa entradas y genera una salida. 2 ¿Qué es un peso en una red neuronal? a La función de activación. b Un coeficiente que ajusta la influencia de una entrada. c La velocidad de procesamiento. 3 ¿Qué hace la función de activación? a Guarda datos. b Normaliza las salidas. c Introduce no linealidad y decide la salida. 4 ¿Qué es la retropropagación? a Algoritmo para ajustar pesos mediante el error. b Un tipo de capa. c Una función de activación. 5 ¿Qué define una capa densa (fully connected)? a Cada neurona se conecta a todas las de la siguiente capa. b Es una capa de pooling. c Es una capa convolucional. 6 ¿Qué caracteriza una red neuronal convolucional (CNN)? a No tiene pesos entrenables. b Solo sirve para texto. c Se usa para imágenes con convoluciones sobre las entradas. 7 ¿Qué es el overfitting? a El modelo aprende los datos de entrenamiento demasiado y no generaliza. b El modelo nunca aprende. c El modelo se entrena más rápido. 8 ¿Qué es el descenso por gradiente? a Algoritmo para optimizar la pérdida ajustando pesos. b Una tasa de aprendizaje. c Un tipo de función de activación. 9 ¿Qué es la tasa de aprendizaje? a La complejidad de la red. b La función de activación. c Paso para actualizar los pesos en cada iteración. 10 ¿Qué es la entropía cruzada en clasificación? a Pérdida por regularización. b Suma de cuadrados. c Una función de pérdida común para clasificaciones.

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

Quiz: Redes Neuronales

Froggy Jumps

Sobre esta actividad

Creada por

Descarga la versión para jugar en papel

Top juegos

Froggy Jumps

Sabiduría animal

Froggy Jumps

Quiz de Culpa mía película

Froggy Jumps

OPEN UP 6 UNIT 1 VOCABULARY

Froggy Jumps

El valle de los lobos

Froggy Jumps

Salva a la Ranita

Froggy Jumps

Quiz: Redes NeuronalesVersión en línea

por Camila Poveda

¿Qué representa una neurona artificial en una red neuronal?

¿Qué es un peso en una red neuronal?

¿Qué hace la función de activación?

¿Qué es la retropropagación?

¿Qué define una capa densa (fully connected)?

¿Qué caracteriza una red neuronal convolucional (CNN)?

¿Qué es el overfitting?

¿Qué es el descenso por gradiente?

¿Qué es la tasa de aprendizaje?

¿Qué es la entropía cruzada en clasificación?