Quiz: Desarrollo de Software con IA

Froggy Jumps

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Conceptos clave de IA en desarrollo

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Quiz: Desarrollo de Software con IA


Froggy Jumps Quiz: Desarrollo de Software con IAVersión en línea Conceptos clave de IA en desarrollo por ESPOCH 1 ¿Qué fase describe la recopilación y limpieza de datos para entrenar un modelo IA? a Despliegue b Evaluación de modelos c Preprocesamiento de datos 2 ¿Qué técnica evalúa qué tan bien funciona un modelo en datos no vistos? a Validación cruzada b Alineación de objetivos c Entrenamiento incremental 3 ¿Qué tipo de aprendizaje usa datos etiquetados para entrenar? a Aprendizaje supervisado b Aprendizaje no supervisado c Aprendizaje por refuerzo 4 ¿Qué permite integrar IA en software sin rediseñar toda la app? a Refactor de código completo b Servicios/API de IA c Dockerizar monolito 5 ¿Qué métrica es útil para medir precisión en clasificación binaria? a Precisión (accuracy) b Pérdida de entropía c Velocidad de entrenamiento 6 ¿Qué describe la gestión de datos para IA en software? a Pruebas unitarias b Gobernanza de datos c Gestión de versiones 7 ¿Cómo se llama el proceso de convertir un modelo en una API utilizable? a Despliegue/serving b Depuración de UI c Análisis estático 8 ¿Qué enfoque promueve que el modelo aprenda de errores en producción? a Reingeniería de UI b Entrenamiento periódico c Aprendizaje continuo 9 ¿Qué técnica reduce sesgos y mejora generalización? a Aumento de datos solo positivos b Validación en conjuntos diversos c Optimización de hiperparámetros 10 ¿Qué rol es clave para la ética y seguridad en IA? a Ingeniero de rendimiento b Arquitecto de UI c Especialista en IA responsible/Responsible AI

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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Quiz: Desarrollo de Software con IAVersión en línea

por ESPOCH

¿Qué fase describe la recopilación y limpieza de datos para entrenar un modelo IA?

¿Qué técnica evalúa qué tan bien funciona un modelo en datos no vistos?

¿Qué tipo de aprendizaje usa datos etiquetados para entrenar?

¿Qué permite integrar IA en software sin rediseñar toda la app?

¿Qué métrica es útil para medir precisión en clasificación binaria?

¿Qué describe la gestión de datos para IA en software?

¿Cómo se llama el proceso de convertir un modelo en una API utilizable?

¿Qué enfoque promueve que el modelo aprenda de errores en producción?

¿Qué técnica reduce sesgos y mejora generalización?

¿Qué rol es clave para la ética y seguridad en IA?