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1. ¿Qué es la inteligencia artificial?
A
Un tipo de robot con capacidad de aprendizaje.
B
Un conjunto de tecnologías que permiten a las computadoras realizar funciones avanzadas.
C
Un programa de computadora que simula la inteligencia humana.
2. ¿Qué es la percepción en la inteligencia artificial?
A
La capacidad de los sistemas de IA para percibir su entorno y adquirir datos.
B
La capacidad de los sistemas de IA para tomar decisiones.
C
La capacidad de los sistemas de IA para actuar en el mundo físico o digital.
3. ¿Qué es el razonamiento en la inteligencia artificial?
A
La capacidad de los sistemas de IA para actuar en el mundo físico o digital.
B
La capacidad de los sistemas de IA para procesar información y tomar decisiones.
C
La capacidad de los sistemas de IA para adquirir datos.
4. ¿Qué es la acción en la inteligencia artificial?
A
La capacidad de los sistemas de IA para actuar en el mundo físico o digital.
B
La capacidad de los sistemas de IA para percibir su entorno y adquirir datos.
C
La capacidad de los sistemas de IA para procesar información y tomar decisiones.
5. ¿En qué se basa el funcionamiento de las inteligencias artificiales?
A
En la utilización de algoritmos genéticos.
B
En la utilización de algoritmos y modelos de aprendizaje automático.
C
En la utilización de redes neuronales artificiales.
6. ¿Qué son los algoritmos en la inteligencia artificial?
A
Programas de computadora que simulan la inteligencia humana.
B
Conjuntos de datos estructurados utilizados para entrenar a las máquinas.
C
Secuencias de instrucciones que permiten a las máquinas realizar tareas específicas.
7. ¿Qué son los modelos de aprendizaje automático?
A
Programas de computadora que simulan la inteligencia humana.
B
Conjuntos de datos estructurados utilizados para entrenar a las máquinas.
C
Algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento.
8. ¿Cuáles son las categorías principales de los modelos de aprendizaje automático?
A
Clasificación, regresión y agrupamiento.
B
Lineales, no lineales y polinomiales.
C
Supervisados, no supervisados y por refuerzo.
9. ¿Qué es el aprendizaje supervisado?
A
Un tipo de algoritmo que enseña a una máquina a tomar decisiones en un entorno dinámico.
B
Un tipo de algoritmo que predice una salida a partir de una entrada.
C
Un tipo de algoritmo que encuentra patrones en los datos sin etiquetar.
10. ¿Qué es el aprendizaje no supervisado?
A
Un tipo de algoritmo que predice una salida a partir de una entrada.
B
Un tipo de algoritmo que enseña a una máquina a tomar decisiones en un entorno dinámico.
C
Un tipo de algoritmo que encuentra patrones en los datos sin etiquetar.