Desafío de Inteligencia Artificial

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Preguntas sobre IA y aprendizaje automático.

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alberto mireles garcia

México

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1	alberto mireles garcia 5 de Noviembre de 2025	% 30	02:37

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Desafío de Inteligencia Artificial


Desafío de Inteligencia ArtificialVersión en línea Preguntas sobre IA y aprendizaje automático. por alberto mireles garcia 1 ¿Qué es inteligencia artificial en una frase simple? a Máquinas que funcionan sin electricidad b Sistemas que simulan inteligencia humana para resolver problemas c Programas que siguen reglas fijas sin adaptarse d Sistemas que sólo cuentan números 2 ¿Qué es aprendizaje supervisado? a Modelos que funcionan sin entrenamiento b Modelos que solo clasifican imágenes c Modelos que aprenden sin datos d Modelos que aprenden con ejemplos etiquetados 3 ¿Qué diferencia hay entre IA débil y fuerte? a No hay diferencia; son lo mismo b IA débil realiza tareas específicas; la fuerte razona como un humano c La IA fuerte no existe d IA débil entiende todo; la fuerte solo ejecuta tareas 4 ¿Qué es una red neuronal? a Conjunto de nodos que imitan conexiones neuronales para procesar información b Un algoritmo que solo ordena números c Un dispositivo de almacenamiento d Una base de datos relacional 5 ¿Qué es overfitting? a Cuando no hay datos b Cuando el modelo es perfecto c Cuando un modelo aprende el ruido de los datos en vez de patrones reales d Cuando el modelo es demasiado simple 6 ¿Qué es el sesgo en IA? a La velocidad de procesamiento b Un tipo de algoritmo de optimización c La capacidad de la IA de sesionarse en modo avión d Tendencia de los datos o del modelo que produce resultados injustos 7 ¿Qué se entiende por datos de entrenamiento? a Datos que se eliminan al terminar b Conjunto de ejemplos usados para enseñar un modelo c Resultados finales sin ejemplos d Datos que no influyen en el modelo 8 ¿Qué aplicación es típica de IA? a Edición de video simple b Reconocimiento de voz c Reproducción de música sin IA d Impresión 3D sin datos 9 ¿Qué significa IA explicable? a Modelos que funcionan sin datos b Modelos que no requieren entrenamiento c Modelos cuyas decisiones pueden entenderse y mostrarse razonadas d Modelos que no generan resultados 10 ¿Qué técnica combina datos de múltiples fuentes para IA? a Integración de datos y multimodalidad b Ignora los datos c Solo usa texto d Solo usa imágenes

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 inteligencia artificial en una frase simple?

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¿Qué es una red neuronal?

¿Qué es overfitting?

¿Qué es el sesgo en IA?

¿Qué se entiende por datos de entrenamiento?

¿Qué aplicación es típica de IA?

¿Qué significa IA explicable?

¿Qué técnica combina datos de múltiples fuentes para IA?