Quiz: Inteligencia Artificial

Froggy Jumps

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Quiz: Inteligencia Artificial


Froggy Jumps Quiz: Inteligencia ArtificialVersion en ligne Desafía tus conocimientos sobre IA. par UwU Anto UwU 1 ¿Qué es la inteligencia artificial? a Sistemas que realizan tareas que requieren inteligencia humana b Robots que hacen deporte c Programas que siguen reglas fijas 2 ¿Qué tipo de IA intenta imitar la inteligencia humana de forma general? a IA débil vs IA fuerte b IA predictiva c IA operativa 3 ¿Qué técnica se usa para que una IA aprenda a partir de datos etiquetados? a Aprendizaje supervisado b Aprendizaje por refuerzo c Aprendizaje no supervisado 4 ¿Qué es el aprendizaje no supervisado? a Encontrar patrones en datos sin etiquetas b Predecir etiquetas c Clasificar con etiquetas predefinidas 5 ¿Qué es un modelo de redes neuronales? a Algoritmo de búsqueda simple b Conjunto de nodos y conexiones inspirado en el cerebro c Programa de bases de datos 6 ¿Qué problema describe el overfitting? a El modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento b El modelo es perfectamente generalizable c El modelo no aprende nada 7 ¿Qué es el sesgo de datos? a Datos sin errores b Dominancia de ciertos patrones que distorsionan el modelo c Datos perfectos y equilibrados 8 ¿Qué tipo de aprendizaje utiliza recompensas para aprender? a Aprendizaje no supervisado b Aprendizaje supervisado c Aprendizaje por refuerzo 9 ¿Qué es la inteligencia artificial explicable (XAI)? a Ocultar el razonamiento del modelo b Aumentar la complejidad sin explicación c Capacidad de entender las decisiones del modelo 10 ¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (NLP)? a Visión computacional b Técnicas para que las máquinas entiendan el lenguaje humano c Cómputo cuántico 11 ¿Qué papel juega los datos en IA? a No se usan en IA b Solo sirven como ejemplo c Son la base para entrenar y evaluar modelos 12 ¿Qué es una red neuronal profunda? a Red de una sola capa b Red exclusivamente lineal c Red con múltiples capas para abstracción de datos 13 ¿Qué es el sesgo algorítmico? a Errores aleatorios sin impacto b Resultados neutrales siempre c Resultados discriminatorios por diseño o datos 14 ¿Qué evaluación mide si un modelo generaliza bien? a Ajuste manual b Alineación de datos c Validación cruzada 15 ¿Qué se busca con la regularización en ML? a Reducir el sobreajuste b Aumentar la complejidad c Eliminar datos 16 ¿Qué diferencia a IA de reglas fijas? a No puede adaptarse nunca b Solo ejecuta reglas c La IA aprende de datos, no solo ejecuta reglas

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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Quiz: Inteligencia ArtificialVersion en ligne

par UwU Anto UwU

¿Qué es la inteligencia artificial?

¿Qué tipo de IA intenta imitar la inteligencia humana de forma general?

¿Qué técnica se usa para que una IA aprenda a partir de datos etiquetados?

¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

¿Qué es un modelo de redes neuronales?

¿Qué problema describe el overfitting?

¿Qué es el sesgo de datos?

¿Qué tipo de aprendizaje utiliza recompensas para aprender?

¿Qué es la inteligencia artificial explicable (XAI)?

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

¿Qué papel juega los datos en IA?

¿Qué es una red neuronal profunda?

¿Qué es el sesgo algorítmico?

¿Qué evaluación mide si un modelo generaliza bien?

¿Qué se busca con la regularización en ML?

¿Qué diferencia a IA de reglas fijas?