IA: Conceptos clave

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Conceptos básicos de IA

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NIDIA MARISOL CASTRO

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IA: Conceptos clave


Froggy Jumps IA: Conceptos claveVersión en línea Conceptos básicos de IA por NIDIA MARISOL CASTRO 1 ¿Cuál es la definición principal de Inteligencia Artificial (IA) según el material proporcionado? a Inteligencia artificial b Inteligencia automatizada c Inteligencia analítica 2 Qué es el aprendizaje automático a Un lenguaje de programación b Una subárea de IA que usa datos para aprender c Una técnica de hardware 3 Qué diferencia hay entre IA débil y IA general a La IA débil es más general b La IA débil realiza tareas específicas; la general puede cualquier tarea humana c La IA general sólo aprende con datos 4 Qué es el aprendizaje supervisado a Entrenamiento sin datos b Entrenamiento con datos etiquetados c Ejecutar código sin entrenamiento 5 Qué es el aprendizaje no supervisado a Solo funciona con imágenes b Requiere supervisión humana constante c Identificar patrones sin etiquetas 6 Qué es un modelo en IA a Un tipo de base de datos b Un programa sin datos c Una representación que toma decisiones a partir de datos 7 Qué es el sobreajuste (overfitting) a Cuando no hay datos de entrenamiento b Cuando el modelo funciona perfecto en todo c Cuando un modelo aprende demasiado los datos de entrenamiento 8 Qué es la función de activación a Una función de búsqueda b Una métrica de rendimiento c Parte de una red neuronal que introduce no linealidad 9 Qué es el razonamiento probabilístico a Tomar decisiones bajo incertidumbre usando probabilidades b Solo se usa en lógica absoluta c Requiere datos perfectos siempre 10 Qué es la ética en IA a Un aspecto opcional b Solo se preocupa de la velocidad de cálculo c Estudio de impactos sociales y responsables del uso de IA 11 What is a neural network primarily inspired by? a Biological neurons and their connections b Classical logic gates only c Quantum circuits 12 Which scenario best demonstrates supervised learning? a A model trained with labeled images to identify animals b A model optimizing energy usage without outcomes c A model grouping customers by purchase history without labels 13 How does reinforcement learning differ from supervised learning? a It requires no feedback or rewards b It learns by trial and error through feedback in a dynamic environment c It uses only labeled data 14 What is bias in AI, and why is it important? a Systematic prejudice in data or models that affects decisions b A type of hardware defect c A random fluctuation with no impact 15 What role do training data quality and diversity play? a They influence accuracy and fairness of the model b They only affect speed c They are irrelevant after deployment 16 Which area focuses on enabling machines to understand human language? a Natural Language Processing (NLP) b Robotics c Computer Vision 17 What is model interpretability? a The amount of data used b The speed of training c How easily humans can understand and trust a model's decisions 18 What safety concern is associated with AI in critical decisions? a No need for testing or validation b Risk of incorrect or harmful outcomes with high stakes c Always zero risk with proper data 19 Which term describes keeping AI systems aligned with user values? a AI alignment b AI acceleration c AI redundancy 20 How can privacy be protected when using AI on personal data? a Anonymization and strict data governance b Ignoring data minimization c Sharing raw data publicly 21 What is overfitting? a A model trains instantly without data b A model learns training data too well and performs poorly on new data c A model underuses data 22 Which factor limits AI from fully replacing human intuition? a Common sense and contextual understanding are hard to capture b Data quality is perfect everywhere c Computational power is unlimited

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¿Cuál es la definición principal de Inteligencia Artificial (IA) según el material proporcionado?

Qué es el aprendizaje automático

Qué diferencia hay entre IA débil y IA general

Qué es el aprendizaje supervisado

Qué es el aprendizaje no supervisado

Qué es un modelo en IA

Qué es el sobreajuste (overfitting)

Qué es la función de activación

Qué es el razonamiento probabilístico

Qué es la ética en IA

What is a neural network primarily inspired by?

Which scenario best demonstrates supervised learning?

How does reinforcement learning differ from supervised learning?

What is bias in AI, and why is it important?

What role do training data quality and diversity play?

Which area focuses on enabling machines to understand human language?

What is model interpretability?

What safety concern is associated with AI in critical decisions?

Which term describes keeping AI systems aligned with user values?

How can privacy be protected when using AI on personal data?

What is overfitting?

Which factor limits AI from fully replacing human intuition?