algoritmo y su relación con la AI

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EN ESTA ACITIVIDAD VAS A ENCONTRAR CON PREGUNTA Y RESPUESTA RELACIONADO CON LA AI

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Aura valentina Garnica mosquera

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algoritmo y su relación con la AIVersion en ligne EN ESTA ACITIVIDAD VAS A ENCONTRAR CON PREGUNTA Y RESPUESTA RELACIONADO CON LA AI par Aura valentina Garnica mosquera 1 1.¿Qué papel juegan los algoritmos en los sistemas de IA tradicionales como el razonamiento y la toma de decisiones? Escoge una o varias respuestas a Permiten inferencia lógica mediante reglas estructuradas. b Funcionan exclusivamente con aprendizaje por refuerzo. c Solo se usan en clustering y redes neuronales d Ejecutan aprendizaje profundo de forma autónoma. 2 .¿Cómo se diferencian los algoritmos clásicos de IA (por ejemplo, búsqueda) de los enfoques basados en aprendizaje a ) Los clásicos usan búsqueda y heurísticas; los de aprendizaje, modelan a partir de datos. b ) Los clásicos emplean redes neuronales; los de aprendizaje, reglas lógicas. c ) Ambos requieren gran cantidad de datos d Ninguna es distinguible. 3 3.¿Qué es el aprendizaje automático y qué tipo de algoritmos lo componen (supervisado, no supervisado, por refuerzo)? a C) Es aprendizaje desde datos; incluye supervisado, no supervisado y refuerzo b ) Es el razonamiento simbólico; incluye búsqueda y lógica de predicados. c D) Solo se basa en aprendizaje por refuerzo. d Es aprendizaje desde reglas explícitas. 4 4.¿Qué es un modelo de predicción y qué algoritmos se utilizan comúnmente para construirlo? a Son funciones entrenadas; utilizan regresión, árboles, redes, etc. b Modelan reglas lógicas explícitas. c Solo predicen sin aprendizaje. d Solo son redes neuronales profundas. 5 Cómo influyen la complejidad y la eficiencia de los algoritmos en el rendimiento de un sistema de IA? a B) Es una tendencia de errores sistemáticos por prejuicios. b Solo ocurre en redes neuronales c Aumenta siempre la precisión. d ) Afecta solo a datos equilibrados 6 6.¿Qué significa adaptar un algoritmo a datos de entrenamiento y por qué es crucial en IA? a Solo preocupan la eficiencia y velocidad. b Incluyen opacidad, discriminación y manipulación; se combaten con transparencia y regulación. c ) Son solo técnicos sin implicaciones éticas. d Solo afectan a hardware. 7 Qué es el sesgo algorítmico y cómo puede afectar a los sistemas de IA a Son modelos entrenados con gradiente descendente y backpropagation b No usan datos de entrenamiento. c Son siempre interpretables. d ) Solo usan aprendizaje por refuerzo. 8 8.¿Cómo se utilizan algoritmos de optimización en IA para ajustar parámetros y minimizar pérdidas? a ) Ajustan parámetros iterativamente para minimizar la pérdida b Solo se usan una vez. c No funcionan con redes neuronales. d No ajustan nada. 9 9.¿Qué papel juegan las redes neuronales y qué tipos de algoritmos de entrenamiento se utilizan (por ejemplo, gradiente descontente)? a ) Dependen directamente de algoritmos avanzados b ) Son tecnologías independientes de algoritmos c Son técnicas simbólicas clásicas. d Solo funcionan sin datos. 10 10.¿Qué es el razonamiento probabilístico y qué algoritmos lo implementan en IA (por ejemplo, redes Bayesianas)? a Usan precisión, recall, F1 y AUC. b Solo usan precisión. c ) Solo use AUC. d No se evalúan.

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par Aura valentina Garnica mosquera

1.¿Qué papel juegan los algoritmos en los sistemas de IA tradicionales como el razonamiento y la toma de decisiones?

Escoge una o varias respuestas

.¿Cómo se diferencian los algoritmos clásicos de IA (por ejemplo, búsqueda) de los enfoques basados en aprendizaje

3.¿Qué es el aprendizaje automático y qué tipo de algoritmos lo componen (supervisado, no supervisado, por refuerzo)?

4.¿Qué es un modelo de predicción y qué algoritmos se utilizan comúnmente para construirlo?

Cómo influyen la complejidad y la eficiencia de los algoritmos en el rendimiento de un sistema de IA?

6.¿Qué significa adaptar un algoritmo a datos de entrenamiento y por qué es crucial en IA?

Qué es el sesgo algorítmico y cómo puede afectar a los sistemas de IA

8.¿Cómo se utilizan algoritmos de optimización en IA para ajustar parámetros y minimizar pérdidas?

9.¿Qué papel juegan las redes neuronales y qué tipos de algoritmos de entrenamiento se utilizan (por ejemplo, gradiente descontente)?

10.¿Qué es el razonamiento probabilístico y qué algoritmos lo implementan en IA (por ejemplo, redes Bayesianas)?