Quiz: IA y Aprendizaje

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Conceptos de IA y ML

Creada por

Manuel Pimentel

Panamá

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Quiz: IA y Aprendizaje


Quiz: IA y AprendizajeVersión en línea Conceptos de IA y ML por Manuel Pimentel 1 ¿Qué busca un algoritmo genético en una población de soluciones? a Maximizar la velocidad de cómputo b Optimizar una función de fitness c Resolver ecuaciones simbólicas d Copiar soluciones existentes 2 ¿Qué representa un ‘fitness’ en un GA? a La calidad de una solución b La complejidad del modelo c La cantidad de individuos d La velocidad de ejecución 3 En redes neuronales, ¿qué capa transforma entradas en salidas? a Capa de pooling b Capa de dropout c Capa de activación d Capa de normalización 4 ¿Qué técnica se usa para entrenar redes profundas? a Retropropagación b Agrupamiento k-medias c Algoritmo genético d Análisis de Fourier 5 ¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural? a Optimizar bases de datos b Convertir voces en imágenes c Controlar robots físicos d Tratar texto para entender significado 6 ¿Qué permite la visión por computadora? a Ejecutar cálculos numéricos b Generar texto aleatorio c Producir audio sin entrada d Reconocer objetos en imágenes 7 ¿Qué es un modelo de aprendizaje supervisado? a Aprendizaje con pares entrada-salida b Aprendizaje sin etiquetas c Aprendizaje por refuerzo puro d Entrenamiento sin datos 8 En aprendizaje por refuerzo, ¿qué representa la recompensa? a La velocidad de entrenamiento b Retroalimentación sobre la acción c La cantidad de datos d La precisión del modelo 9 ¿Qué describe una red neuronal convolucional (CNN)? a Algoritmos de clustering b Modelos de secuencias puras c Redes con solo capas densas d Procesamiento de datos con estructuras locales 10 ¿Qué finalidad cumple un sistema experto? a Visión por computadora general b Aprendizaje automático autónomo c Reglas codificadas para tareas específicas d Generación de lenguaje Feedback 1 El objetivo es maximizar (o minimizar) la aptitud de las soluciones. 2 El fitness evalúa qué tan buena es la solución. 3 La activación introduce no linealidad en la salida. 4 La retropropagación ajusta pesos a través del gradiente. 5 NLP busca interpretar y generar lenguaje humano. 6 Se trata de identificar y entender imágenes. 7 Se utiliza un conjunto etiquetado para entrenar. 8 La recompensa guía la política para mejorar acciones. 9 Las CNN son eficientes para imágenes por usar convoluciones. 10 Usa conocimiento codificado para asesorar en dominios concretos.

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: IA y AprendizajeVersión en línea

por Manuel Pimentel

¿Qué busca un algoritmo genético en una población de soluciones?

¿Qué representa un ‘fitness’ en un GA?

En redes neuronales, ¿qué capa transforma entradas en salidas?

¿Qué técnica se usa para entrenar redes profundas?

¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural?

¿Qué permite la visión por computadora?

¿Qué es un modelo de aprendizaje supervisado?

En aprendizaje por refuerzo, ¿qué representa la recompensa?

¿Qué describe una red neuronal convolucional (CNN)?

¿Qué finalidad cumple un sistema experto?

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