Desafío de IA y ML

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Quiz rápido sobre aprendizaje automático e IA.

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Desafío de IA y ML


Desafío de IA y MLVersión en línea Quiz rápido sobre aprendizaje automático e IA. por DJKING DJREY 1 Qué es el aprendizaje automático y qué tipo de algoritmos lo componen? a A) Un método para programar reglas fijas. b C) Solo redes neuronales profundas. c B) Un campo de IA que aprende de datos: supervisado, no supervisado y por refuerzo. d D) Una técnica para optimizar algoritmos clásicos. 2 Qué es el sesgo algorítmico y cómo puede afectar? a C) Resultados injustos por datos sesgados, que perpetúan desigualdades. b B) Sesgo menor sin consecuencias. c A) Error técnico sin impacto social. d D) Estrategia para mejorar rendimiento. 3 Cómo se usan algoritmos de optimización en IA? a A) Ajustando manualmente parámetros. b D) Con algoritmos DFS o BFS. c B) Usando descenso de gradiente y variantes para minimizar pérdidas. d C) Solo agregando más datos. 4 Qué es el overfitting y cómo se mitiga? a C) No aprender nada; se soluciona entrenando más. b B) Ajuste excesivo a datos de entrenamiento; se mitiga con regularización, dropout, etc. c A) Aprender lo esperado; se corrige añadiendo más capas. d D) Fallar siempre; se corrige cambiando la arquitectura. 5 Qué es la evaluación de modelos en IA? a C) Evaluar solo redes neuronales. b A) Solo calcular precisión. c D) Basarse en errores de entrenamiento. d B) Medir rendimiento con métricas como precisión, recall, F1, AUC. 6 Cómo influye la complejidad y eficiencia en IA? a B) Algoritmos complejos siempre son mejores. b A) No influyen. c C) Complejidad excesiva = lentitud y sobreajuste; eficiencia = mejor rendimiento. d D) Solo importa en tareas pequeñas. 7 Qué papel juegan las redes neuronales? a C) Se entrenan sin función de pérdida. b B) Modelos inspirados en el cerebro; se entrenan con descenso de gradiente y variantes. c D) Solo usan búsqueda A*. d A) No se usan en IA. 8 Cómo influye la calidad de datos en IA? a A) No importa si hay muchos datos. b B) Buena calidad permite modelos complejos; mala calidad exige limpieza y algoritmos robustos. c C) Siempre se usa el mismo algoritmo. d D) Solo importa la cantidad. 9 Qué significa adaptar un algoritmo a datos de entrenamiento? a A) Memorizar todos los datos. b D) Cambiar el algoritmo entero cada vez. c B) Modificar el algoritmo con cada dato nuevo. d C) Ajustar parámetros internos para aprender patrones útiles, evitando sobreajuste. 10 Qué papel tienen los algoritmos de refuerzo? a B) Permiten aprender acciones por recompensas/castigos; usados en robótica, juegos, etc. b C) Solo se aplican en imágenes. c D) Solo funcionan con datos etiquetados. d A) Ninguno; son como los supervisados.

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.

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Qué es el aprendizaje automático y qué tipo de algoritmos lo componen?

Qué es el sesgo algorítmico y cómo puede afectar?

Cómo se usan algoritmos de optimización en IA?

Qué es el overfitting y cómo se mitiga?

Qué es la evaluación de modelos en IA?

Cómo influye la complejidad y eficiencia en IA?

Qué papel juegan las redes neuronales?

Cómo influye la calidad de datos en IA?

Qué significa adaptar un algoritmo a datos de entrenamiento?

Qué papel tienen los algoritmos de refuerzo?