04-IA– COMPUTER VISION Y TÉCNICAS DE IA

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VISION Y TÉCNICAS DE IA

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#	Jeux	Précision	temps
1	EEJE, Enrique 6 Février 2026	% 100	04:24
2	cssp, Carlos 7 Janvier 2026	% 100	04:30
3	cssp, Carlos 8 Janvier 2026	% 100	10:29
4	EEJE, Enrique 3 Février 2026	% 100	12:54
5	eede, enrique 18 Février 2026	% 96	08:41
6	EEJE, Enrique 5 Février 2026	% 93	05:43
7	BDJO,BERNARD 15 Janvier 2026	% 86	07:46
8	eede, enrique 16 Février 2026	% 86	33:26
9	HOVR, HUGO 12 Février 2026	% 79	06:22

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04-IA– COMPUTER VISION Y TÉCNICAS DE IA


04-IA– COMPUTER VISION Y TÉCNICAS DE IAVersion en ligne VISION Y TÉCNICAS DE IA par HR Mexico 1 ¿Qué es Computer Vision? a Un sistema de audio b La capacidad de las máquinas para interpretar imágenes y videos c Un lenguaje de programación d Un sistema operativo 2 ¿Qué es la clasificación de imágenes? a Dividir una imagen en regiones b Asignar una etiqueta a una imagen completa c Detectar texto en imágenes d Mejorar resolución 3 ¿Qué es la anotación de imágenes? a Reducir tamaño de imagen b Convertir imágenes a texto c Aplicar filtros d Etiquetar manualmente objetos en imágenes 4 ¿Qué es la segmentación en Computer Vision? a Clasificar imágenes completas b Dividir una imagen en regiones u objetos c Reducir ruido d Aumentar brillo 5 ¿Qué tipo de segmentación asigna una clase a cada píxel? a Segmentación por bordes b Segmentación semántica c Clasificación d OCR 6 ¿Qué diferencia hay entre detección de objetos y clasificación? a No hay diferencia b Detección no usa modelos c Clasificación es más precisa d Detección localiza objetos, clasificación no 7 ¿Qué red neuronal es común en Computer Vision? a RNN b CNN (Convolutional Neural Network) c SVM d Árbol de decisión 8 ¿Qué ventaja tienen las CNN frente a redes tradicionales? a Capturan características espaciales b Menor uso de datos c No usan convolución d Solo funcionan con texto 9 ¿Qué es OCR (Optical Character Recognition)? a Reconocimiento de voz b Extracción de texto desde imágenes c Clasificación de imágenes d Segmentación 10 ¿Cuál es un uso común del OCR? a Segmentación de video b Detección de objetos c Digitalización de documentos d Reconocimiento facial 11 ¿Qué son los algoritmos genéticos? a Algoritmos inspirados en la evolución natural b Algoritmos de clasificación c Algoritmos de bases de datos d Algoritmos deterministas 12 ¿Qué operadores usan los algoritmos genéticos? a Tokenización y stemming b Selección, cruce y mutación c Compresión y cifrado d Indexación y búsqueda 13 ¿Qué problema resuelven comúnmente los algoritmos genéticos? a Traducción de texto b Segmentación de imágenes c Optimización d OCR 14 ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning)? a Aprendizaje por prueba y error con recompensas b Aprendizaje sin datos c Aprendizaje supervisado d Aprendizaje con datos etiquetados 15 ¿Qué componentes básicos tiene el Reinforcement Learning? a Datos y etiquetas b Agente, entorno, acciones y recompensas c Servidor y cliente d Modelo y base de datos 16 ¿Qué es una política (policy) en RL? a Una recompensa b Una regla de seguridad c Un entorno d Estrategia que sigue el agente para actuar 17 ¿Qué es la lógica difusa? a Lógica con valores intermedios de verdad b Lógica binaria estricta c Un algoritmo genético d Un modelo de ML 18 ¿Cuál es un ejemplo de uso de lógica difusa? a NLP b Clasificación de imágenes c Control de temperatura en aires acondicionados d Clasificación de imágenes 19 ¿Qué diferencia a la lógica difusa de la lógica clásica? a Usa solo 0 y 1 b Usa valores continuos entre 0 y 1 c No usa reglas d No es interpretable 20 ¿Cuál es un framework de IA ampliamente utilizado? a PowerPoint b TensorFlow c Linux d Excel 21 ¿Qué lenguaje se usa principalmente con TensorFlow y PyTorch? a Java b C++ c Python d PHP 22 ¿Qué ventaja ofrece PyTorch? a Gráficos dinámicos b No es open-source c No soporta GPU d Programación estática 23 ¿Qué es Keras? a Un algoritmo genético b Un sistema operativo c Una API de alto nivel para redes neuronales d Un motor gráfico 24 ¿Qué hardware acelera el entrenamiento de modelos de visión? a CPU básica b Router c GPU d Disco duro 25 ¿Qué técnica mejora el rendimiento de modelos de visión con pocos datos? a Data Augmentation b Eliminación de datos c Overfitting d Underfitting 26 ¿Qué problema ocurre si un modelo memoriza imágenes de entrenamiento? a Regularización b Overfitting c Generalización d Normalización 27 ¿Qué métrica se usa comúnmente en clasificación de imágenes? a Latencia b Accuracy c Throughput d Escalabilidad 28 ¿Qué área combina visión por computadora y aprendizaje profundo? a DevOps b IA simbólica c Redes d Deep Learning

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par HR Mexico

¿Qué es Computer Vision?

¿Qué es la clasificación de imágenes?

¿Qué es la anotación de imágenes?

¿Qué es la segmentación en Computer Vision?

¿Qué tipo de segmentación asigna una clase a cada píxel?

¿Qué diferencia hay entre detección de objetos y clasificación?

¿Qué red neuronal es común en Computer Vision?

¿Qué ventaja tienen las CNN frente a redes tradicionales?

¿Qué es OCR (Optical Character Recognition)?

¿Cuál es un uso común del OCR?

¿Qué son los algoritmos genéticos?

¿Qué operadores usan los algoritmos genéticos?

¿Qué problema resuelven comúnmente los algoritmos genéticos?

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning)?

¿Qué componentes básicos tiene el Reinforcement Learning?

¿Qué es una política (policy) en RL?

¿Qué es la lógica difusa?

¿Cuál es un ejemplo de uso de lógica difusa?

¿Qué diferencia a la lógica difusa de la lógica clásica?

¿Cuál es un framework de IA ampliamente utilizado?

¿Qué lenguaje se usa principalmente con TensorFlow y PyTorch?

¿Qué ventaja ofrece PyTorch?

¿Qué es Keras?

¿Qué hardware acelera el entrenamiento de modelos de visión?

¿Qué técnica mejora el rendimiento de modelos de visión con pocos datos?

¿Qué problema ocurre si un modelo memoriza imágenes de entrenamiento?

¿Qué métrica se usa comúnmente en clasificación de imágenes?

¿Qué área combina visión por computadora y aprendizaje profundo?