Inteligencia Artificial: Conceptos Clave

Froggy Jumps

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Conoce conceptos y retos de IA

Creada por

Dayana Almachi

Ecuador

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Froggy Jumps Inteligencia Artificial: Conceptos ClaveVersión en línea Conoce conceptos y retos de IA por Dayana Almachi 1 ¿Qué se entiende por inteligencia artificial (IA)? a Solo cálculos matemáticos sin interacción con datos b Sistemas que simulan capacidades cognitivas humanas para realizar tareas. c Programación puramente lógica sin aprendizaje 2 ¿Qué caracteriza al aprendizaje supervisado? a Se basa en reglas lógicas predefinidas sin datos b No necesita datos de entrenamiento c El modelo aprende con ejemplos etiquetados. 3 ¿Qué es una red neuronal? a Modelos inspirados en neuronas biológicas para procesar información. b Tipo de base de datos relacional c Algoritmo de búsqueda en grafos 4 Diferencia entre IA débil y IA fuerte a La IA débil es más poderosa que la fuerte b La IA débil realiza tareas específicas; la fuerte busca emular inteligencia general. c La IA fuerte no puede aprender nada 5 ¿Qué es sesgo algorítmico? a Resultados siempre exactos b Eliminar toda responsabilidad humana c Desviación de resultados por datos sesgados o incompletos. 6 ¿Qué caracteriza al aprendizaje no supervisado? a Requiere intervención humana constante b Necesita etiquetas para cada muestra c Encuentra estructuras en datos sin etiquetas. 7 ¿Qué aborda el procesamiento del lenguaje natural (NLP)? a Verificar hardware de red b Entender y generar lenguaje humano c Analizar solo datos numéricos 8 ¿Qué hace la visión por computadora? a Es equivalente a procesamiento de audio b Convierte texto en código c Interpreta imágenes y videos para extraer información. 9 Qué son los modelos grandes (LLMs) y su riesgo? a Modelos entrenados con grandes volúmenes de datos y parámetros; riesgos de sesgos y desinformación. b Modelos que no se pueden entrenar c Modelos pequeños sin datos 10 Ejemplos de aplicaciones de IA a Operaciones exclusivamente químicas sin datos b Asistencia virtual, diagnóstico médico, transporte autónomo c Entregas manuales sin automatización

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Conoce conceptos y retos de IA

por Dayana Almachi

¿Qué se entiende por inteligencia artificial (IA)?

Solo cálculos matemáticos sin interacción con datos

Sistemas que simulan capacidades cognitivas humanas para realizar tareas.

Programación puramente lógica sin aprendizaje

¿Qué caracteriza al aprendizaje supervisado?

Se basa en reglas lógicas predefinidas sin datos

No necesita datos de entrenamiento

El modelo aprende con ejemplos etiquetados.

¿Qué es una red neuronal?

Modelos inspirados en neuronas biológicas para procesar información.

Tipo de base de datos relacional

Algoritmo de búsqueda en grafos

Diferencia entre IA débil y IA fuerte

La IA débil es más poderosa que la fuerte

La IA débil realiza tareas específicas; la fuerte busca emular inteligencia general.

La IA fuerte no puede aprender nada

¿Qué es sesgo algorítmico?

Resultados siempre exactos

Eliminar toda responsabilidad humana

Desviación de resultados por datos sesgados o incompletos.

¿Qué caracteriza al aprendizaje no supervisado?

Requiere intervención humana constante

Necesita etiquetas para cada muestra

Encuentra estructuras en datos sin etiquetas.

¿Qué aborda el procesamiento del lenguaje natural (NLP)?

Verificar hardware de red

Entender y generar lenguaje humano

Analizar solo datos numéricos

¿Qué hace la visión por computadora?

Es equivalente a procesamiento de audio

Convierte texto en código

Interpreta imágenes y videos para extraer información.

Qué son los modelos grandes (LLMs) y su riesgo?

Modelos entrenados con grandes volúmenes de datos y parámetros; riesgos de sesgos y desinformación.

Modelos que no se pueden entrenar

Modelos pequeños sin datos

Ejemplos de aplicaciones de IA

Operaciones exclusivamente químicas sin datos

Asistencia virtual, diagnóstico médico, transporte autónomo

Entregas manuales sin automatización

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¿Qué caracteriza al aprendizaje supervisado?

¿Qué es una red neuronal?

Diferencia entre IA débil y IA fuerte

¿Qué es sesgo algorítmico?

¿Qué caracteriza al aprendizaje no supervisado?

¿Qué aborda el procesamiento del lenguaje natural (NLP)?

¿Qué hace la visión por computadora?

Qué son los modelos grandes (LLMs) y su riesgo?

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