Quiz de conceptos de IA

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Conceptos clave de IA

Creada por

GABRIELA SANTANA MELO

Colombia

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Quiz de conceptos de IA


Quiz de conceptos de IAVersión en línea Conceptos clave de IA por GABRIELA SANTANA MELO 1 ¿Qué significa IA en español? a Inteligencia Artificial b Arquitectura de datos c Automatización de procesos d Inteligencia Humana 2 Diferencia entre IA débil y IA fuerte. a La IA débil realiza tareas específicas; la IA fuerte busca comprensión general. b La IA débil no utiliza aprendizaje c Ambas buscan entender el mundo d La IA fuerte es solo más rápida 3 ¿Qué es el aprendizaje supervisado? a Se basa en reglas programadas b Solo usa datos sin etiquetar c No requiere datos d Usa datos etiquetados para entrenar modelos. 4 ¿Qué caracteriza al aprendizaje no supervisado? a Requiere humanos para etiquetar b No funciona con redes neuronales c Solo se usa en clasificación d Descubre patrones sin usar etiquetas. 5 ¿Qué es una red neuronal artificial? a Un tipo de CPU especial b Un algoritmo de búsqueda c Una base de datos d Una estructura de capas de nodos interconectados para procesar información. 6 ¿Qué es el sobreajuste (overfitting)? a El modelo no entrena b El modelo se entrena sin datos c El modelo es demasiado simple d El modelo aprende el ruido de los datos de entrenamiento y falla con nuevos datos. 7 ¿Qué caracteriza el aprendizaje por refuerzo? a No involucra acciones del agente b Requiere grandes conjuntos de datos c El agente aprende mediante recompensas y penalizaciones. d Se entrena con etiquetas 8 ¿Qué implica sesgo en IA? a Datos o diseños que producen resultados discriminatorios o incorrectos. b El sesgo siempre mejora el modelo c IA es neutral por definición d Sesgo sólo aparece en conjuntos grandes 9 Qué mide la precisión (en clasificación)? a La rapidez de la predicción b Proporción de aciertos entre todas las predicciones c Proporción de aciertos entre las predicciones positivas. d La cantidad de datos usados en entrenamiento 10 ¿Qué es la regularización? a Técnicas para reducir la complejidad del modelo y evitar sobreajuste. b Eliminar datos de entrenamiento c Incrementar la velocidad de entrenamiento d Aumentar la complejidad Explicación 1 La IA busca emular capacidades cognitivas, no solo automatizar tareas. 2 La IA débil está limitada a una tarea, mientras la IA fuerte tendría comprensión amplia. 3 Se necesita pares de entrada/etiqueta para aprender a mapear entradas a salidas. 4 El objetivo es encontrar estructura o agrupamientos en datos no etiquetados. 5 Las neuronas artificiales simulan la activación y propagación de señales. 6 Un modelo que se ajusta demasiado perdura mal ante datos no vistos. 7 El agente explora acciones y recibe feedback para maximizar recompensas. 8 Sesgos en datos o en el proceso pueden sesgar decisiones. 9 Precisión = TP / (TP + FP). 10 La regularización ayuda a generalizar mejor con datos no vistos.

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 el aprendizaje supervisado?

¿Qué caracteriza al aprendizaje no supervisado?

¿Qué es una red neuronal artificial?

¿Qué es el sobreajuste (overfitting)?

¿Qué caracteriza el aprendizaje por refuerzo?

¿Qué implica sesgo en IA?

Qué mide la precisión (en clasificación)?

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