Quiz de Inteligencia Artificial (Conceptos Básicos)

Froggy Jumps

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Descubre conceptos clave de IA

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Raquel Villa

Mexico

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Top 10 résultats

#	Jeux	Précision	temps
1	Sherlyn Enriquez Rivera 21 Novembre 2025	% 100	00:28
2	Castillo Domínguez pedro 4 Novembre 2025	% 100	00:30
3	iker cabrera 23 Octobre 2025	% 100	00:33
4	ANALILOPEZ-ALONDRA QUINTERO 21 Octobre 2025	% 100	00:40
5	MELENDREZ AIRAM MENDEZ YANIXAN 21 Octobre 2025	% 100	00:41
6	Morelos Beltrán Vicente 4 Novembre 2025	% 100	00:52
7	Mario Raul Felix Sandoval 21 Octobre 2025	% 100	00:53
8	DominiclopezDanielpayan 21 Octobre 2025	% 100	00:59
9	aispuro angel, Alfaro angelica 21 Octobre 2025	% 100	01:39
10	LOPEZ PONCE VALERIA, MARIANA MADRIGAL GARCIA 21 Octobre 2025	% 100	01:58

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Quiz de Inteligencia Artificial (Conceptos Básicos)


Froggy Jumps Quiz de Inteligencia Artificial (Conceptos Básicos)Version en ligne Descubre conceptos clave de IA par Raquel Villa 1 ¿Qué es la Inteligencia Artificial? a Red neuronal que siempre es perfecta b Sistemas que imitan funciones cognitivas humanas c Programas que realizan solo matemáticas 2 ¿Qué es una red neuronal? a Un algoritmo de búsqueda b Modelo inspirado en neuronas que aprende patrones c Un tipo de base de datos 3 ¿Qué significa datos sesgados? a Datos perfectos y representativos b Datos que no se usan en entrenamiento c Datos que introducen desigualdad en los resultados 4 ¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (NLP)? a Es una técnica de visualización de datos b Permite a la IA entender y generar lenguaje humano c Sólo imágenes y videos 5 ¿Qué es la inferencia en IA? a Crear datos sintéticos b Aplicar un modelo entrenado a nuevos datos c Entrenar nuevamente desde cero 6 ¿Qué es el aprendizaje no supervisado? a Es lo mismo que supervisado b Aprender patrones sin etiquetas de salida c Necesita siempre etiquetas 7 ¿Qué considera la ética en IA? a Uso responsable y evitar sesgos y daños b Ignorar el impacto social c Solo mirar la precisión 8 ¿Qué es el aprendizaje automático? a Subcampo de IA donde las máquinas aprenden de datos. b Un lenguaje de programación. c Una forma de hardware especial. 9 Diferencia entre IA débil y fuerte. a Débil realiza tareas específicas; fuerte tiene comprensión general. b Ambas son lo mismo, solo nombres. c Débil es más costosa; fuerte es más rápida. 10 ¿Qué es aprendizaje supervisado? a No usa datos en absoluto. b Solo reglas fijas sin datos. c Uso de datos etiquetados para predecir etiquetas o valores. 11 ¿Qué son las redes neuronales? a Modelos inspirados en el cerebro con capas de neuronas. b Base de datos relacional. c Árboles de decisión puramente simples. 12 ¿Qué es sesgo (bias) en IA? a Errores aleatorios sin impacto. b La intuición del usuario. c Error sistemático debido a datos o diseño del algoritmo. 13 ¿Qué es entrenamiento e Inferencia? a Entrenamiento: ajustar el modelo; Inferencia: usarlo para predecir. b Inferencia es entrenamiento; entrenamiento es predicción. c Nunca se usan datos para entrenar. 14 ¿Qué es aprendizaje por refuerzo? a No requiere entorno ni feedback. b Un agente aprende mediante interacción con el entorno para maximizar recompensas. c Solo usa datos etiquetados.

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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¿Qué es la Inteligencia Artificial?

¿Qué es una red neuronal?

¿Qué significa datos sesgados?

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (NLP)?

¿Qué es la inferencia en IA?

¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

¿Qué considera la ética en IA?

¿Qué es el aprendizaje automático?

Diferencia entre IA débil y fuerte.

¿Qué es aprendizaje supervisado?

¿Qué son las redes neuronales?

¿Qué es sesgo (bias) en IA?

¿Qué es entrenamiento e Inferencia?

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