IA: fundamentos básicos

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Conceptos clave de IA

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Marcelo Dominguez Ricardez

Mexico

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Top 10 résultats

#	Jeux	Précision	temps
1	Ricardez Erick 11 Juin 2026	% 100	01:52
2	Pérez Hernández Osvaldo 11 Juin 2026	% 80	02:48

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IA: fundamentos básicosVersion en ligne Conceptos clave de IA par Marcelo Dominguez Ricardez 1 ¿Qué es la inteligencia artificial (IA)? a Algoritmos que solo calculan números b Software de oficina sin capacidad de aprendizaje c Sistemas que imitan funciones cognitivas humanas d Programas que siguen reglas fijas 2 Diferencia entre IA débil y IA fuerte a IA débil aprende sin datos; IA fuerte no b IA débil es general; IA fuerte es específica c IA débil realiza tareas específicas; IA fuerte simula inteligencia general d IA débil es humana; IA fuerte es computacional 3 ¿Qué es el aprendizaje automático? a Tipo de programación sin datos b Proceso de hacer reglas estáticas c Subconjunto de IA que aprende a partir de datos d Técnica de bases de datos sin modelos 4 Supervisado vs no supervisado a Supervisado es más rápido que no supervisado b Supervisado usa etiquetas; no supervisado no las usa c Ambos requieren etiquetas d No supervisado usa etiquetas; supervisado no 5 Redes neuronales son… a Modelos inspirados en neuronas para aprender patrones b Conjunto de reglas fijas c Programas que no aprenden d Bases de datos estructuradas 6 ¿Qué es un conjunto de datos sesgado? a Datos con sesgos que pueden afectar el modelo b Datos que siempre generalizan bien c Datos sin errores d Datos perfectos para entrenamiento 7 Sobreajuste (overfitting) a El modelo aprende ruido de datos de entrenamiento b Se evita con más datos de entrenamiento c Es cuando el modelo generaliza muy bien d Cuando el modelo mejora en nuevos datos 8 Entrenamiento vs inferencia a Entrenamiento ajusta el modelo; inferencia aplica el modelo b No hay diferencia real c Inferencia entrena; entrenamiento aplica d Entrenamiento es para datos nuevos 9 Ética en IA a La ética no aplica a IA b No hay riesgos éticos c Prevenir sesgos y proteger la privacidad d Solo se preocupa por la precisión 10 Ejemplos de IA en la vida diaria a Programas de calculadora b Videojuegos sin lógica c Asistentes virtuales, recomendaciones, reconocimiento de imágenes d Sistemas operativos sin IA Explicación 1 La IA busca emular aprendizaje, razonamiento y percepción, no simples cálculos. 2 La IA débil está orientada a una tarea; la fuerte tendría capacidades similares a la humana. 3 El aprendizaje automático utiliza datos para ajustar modelos. 4 El supervisado aprende con datos etiquetados; el no supervisado sin etiquetas. 5 Las redes neuronales ajustan pesos para reconocer patrones. 6 El sesgo en datos puede producir decisiones injustas o erróneas. 7 Overfitting ocurre cuando el modelo no generaliza a datos nuevos. 8 Entrenamiento crea el modelo; la inferencia usa el modelo ya entrenado. 9 La ética aborda sesgos, privacidad y seguridad en IA. 10 Aplicaciones como asistentes, sugerencias y reconocimiento usan IA.

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 (IA)?

Diferencia entre IA débil y IA fuerte

¿Qué es el aprendizaje automático?

Supervisado vs no supervisado

Redes neuronales son…

¿Qué es un conjunto de datos sesgado?

Sobreajuste (overfitting)

Entrenamiento vs inferencia

Ética en IA

Ejemplos de IA en la vida diaria

Explicación