IA: fundamentos básicos

Test

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Jugadas 2 %Acierto 90 Tiempo medio 02:20

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Sobre esta actividad

Conceptos clave de IA

Creada por

Marcelo Dominguez Ricardez

México

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Top 10 resultados

#	Jugador	Acierto	tiempo
1	Ricardez Erick 12 de Junio de 2026	% 100	01:52
2	Pérez Hernández Osvaldo 12 de Junio de 2026	% 80	02:48

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	Anónimo	%
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IA: fundamentos básicosVersión en línea Conceptos clave de IA por Marcelo Dominguez Ricardez 1 ¿Qué es la inteligencia artificial (IA)? a Algoritmos que solo calculan números b Software de oficina sin capacidad de aprendizaje c Sistemas que imitan funciones cognitivas humanas d Programas que siguen reglas fijas 2 Diferencia entre IA débil y IA fuerte a IA débil aprende sin datos; IA fuerte no b IA débil es general; IA fuerte es específica c IA débil realiza tareas específicas; IA fuerte simula inteligencia general d IA débil es humana; IA fuerte es computacional 3 ¿Qué es el aprendizaje automático? a Tipo de programación sin datos b Proceso de hacer reglas estáticas c Subconjunto de IA que aprende a partir de datos d Técnica de bases de datos sin modelos 4 Supervisado vs no supervisado a Supervisado es más rápido que no supervisado b Supervisado usa etiquetas; no supervisado no las usa c Ambos requieren etiquetas d No supervisado usa etiquetas; supervisado no 5 Redes neuronales son… a Modelos inspirados en neuronas para aprender patrones b Conjunto de reglas fijas c Programas que no aprenden d Bases de datos estructuradas 6 ¿Qué es un conjunto de datos sesgado? a Datos con sesgos que pueden afectar el modelo b Datos que siempre generalizan bien c Datos sin errores d Datos perfectos para entrenamiento 7 Sobreajuste (overfitting) a El modelo aprende ruido de datos de entrenamiento b Se evita con más datos de entrenamiento c Es cuando el modelo generaliza muy bien d Cuando el modelo mejora en nuevos datos 8 Entrenamiento vs inferencia a Entrenamiento ajusta el modelo; inferencia aplica el modelo b No hay diferencia real c Inferencia entrena; entrenamiento aplica d Entrenamiento es para datos nuevos 9 Ética en IA a La ética no aplica a IA b No hay riesgos éticos c Prevenir sesgos y proteger la privacidad d Solo se preocupa por la precisión 10 Ejemplos de IA en la vida diaria a Programas de calculadora b Videojuegos sin lógica c Asistentes virtuales, recomendaciones, reconocimiento de imágenes d Sistemas operativos sin IA Explicación 1 La IA busca emular aprendizaje, razonamiento y percepción, no simples cálculos. 2 La IA débil está orientada a una tarea; la fuerte tendría capacidades similares a la humana. 3 El aprendizaje automático utiliza datos para ajustar modelos. 4 El supervisado aprende con datos etiquetados; el no supervisado sin etiquetas. 5 Las redes neuronales ajustan pesos para reconocer patrones. 6 El sesgo en datos puede producir decisiones injustas o erróneas. 7 Overfitting ocurre cuando el modelo no generaliza a datos nuevos. 8 Entrenamiento crea el modelo; la inferencia usa el modelo ya entrenado. 9 La ética aborda sesgos, privacidad y seguridad en IA. 10 Aplicaciones como asistentes, sugerencias y reconocimiento usan IA.

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 la inteligencia artificial (IA)?

Diferencia entre IA débil y IA fuerte

¿Qué es el aprendizaje automático?

Supervisado vs no supervisado

Redes neuronales son…

¿Qué es un conjunto de datos sesgado?

Sobreajuste (overfitting)

Entrenamiento vs inferencia

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Explicación