Conceptos clave de IA

Froggy Jumps

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Blanca Rosa ortiz Ramírez

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#	Jugador	Acierto	tiempo
1	Blanca Rosa ortiz Ramírez 3 de Septiembre de 2026	% 80	02:17

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Froggy Jumps Conceptos clave de IAVersión en línea Descubre conceptos IA por Blanca Rosa ortiz Ramírez 1 ¿Qué es el aprendizaje automático (ML)? a Una técnica de programación paso a paso b Subcampo de IA que permite a sistemas aprender de datos sin ser explícitamente programados. 2 ¿Qué define el aprendizaje profundo (DL)? a Un tipo de base de datos relacional b Rama de ML basada en redes neuronales profundas para extraer patrones complejos. c Un lenguaje de programación para IA 3 ¿Qué son las redes neuronales? a Conjuntos de reglas lógicas simples b Modelos inspirados en neuronas que procesan información en capas. c Estructuras de datos planas sin capas 4 ¿Qué son los datos de entrenamiento? a Datos usados solo para evaluación final b Datos generados al azar sin relación c Conjunto de ejemplos usados para ajustar y enseñar el modelo. 5 ¿Qué es el overfitting? a El modelo nunca se entrena con datos b Un tipo de optimización rápida c El modelo aprende demasiado de los datos de entrenamiento y generaliza mal. 6 ¿Qué es el sesgo de datos? a Sesgo de la consola de desarrollo b Una técnica de limpieza de datos sin impacto c Desviaciones o prejuicios presentes en los datos usados para entrenar. 7 ¿Qué son los modelos entrenados? a Resultados de entrenamiento listos para hacer predicciones. b Modelos que aún no han visto datos c Modelos teóricos sin código 8 ¿Diferencia entre IA débil y IA fuerte? a Débil: tareas específicas; Fuerte: generalizar como un humano. b La fuerte solo funciona en robótica c La débil es más poderosa que la fuerte 9 ¿Qué es IA explicable (XAI)? a Ocultar procesos de decisión b Incrementar solo la velocidad sin explicación c Hacer transparentes las decisiones de IA para humanos. 10 ¿Qué implica la automatización con IA? a Usar IA para realizar tareas con intervención humana reducida. b Tareas manuales y repetitivas sin datos c Solo automatización sin IA

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por Blanca Rosa ortiz Ramírez

¿Qué es el aprendizaje automático (ML)?

Una técnica de programación paso a paso

Subcampo de IA que permite a sistemas aprender de datos sin ser explícitamente programados.

¿Qué define el aprendizaje profundo (DL)?

Un tipo de base de datos relacional

Rama de ML basada en redes neuronales profundas para extraer patrones complejos.

Un lenguaje de programación para IA

¿Qué son las redes neuronales?

Conjuntos de reglas lógicas simples

Modelos inspirados en neuronas que procesan información en capas.

Estructuras de datos planas sin capas

¿Qué son los datos de entrenamiento?

Datos usados solo para evaluación final

Datos generados al azar sin relación

Conjunto de ejemplos usados para ajustar y enseñar el modelo.

¿Qué es el overfitting?

El modelo nunca se entrena con datos

Un tipo de optimización rápida

El modelo aprende demasiado de los datos de entrenamiento y generaliza mal.

¿Qué es el sesgo de datos?

Sesgo de la consola de desarrollo

Una técnica de limpieza de datos sin impacto

Desviaciones o prejuicios presentes en los datos usados para entrenar.

¿Qué son los modelos entrenados?

Resultados de entrenamiento listos para hacer predicciones.

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¿Diferencia entre IA débil y IA fuerte?

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¿Qué es el overfitting?

¿Qué es el sesgo de datos?

¿Qué son los modelos entrenados?

¿Diferencia entre IA débil y IA fuerte?

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