IA: Línea temporal educativa

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Quiz sobre funcionamiento de la IA

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Ervin Lisintuña

Ecuador

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IA: Línea temporal educativa


IA: Línea temporal educativaVersion en ligne Quiz sobre funcionamiento de la IA par Ervin Lisintuña 1 1. ¿Cuál fue la base de la IA tradicional? a Transformers b Redes neuronales profundas c Aprendizaje por refuerzo d Reglas explícitas programadas 2 2. ¿Qué caracteriza al ML frente a la IA tradicional? a Aprender de datos de ejemplos b Usar solo lógica c Programar reglas explícitas d No requiere datos 3 3. ¿Qué innovación define a los Transformers? a ReLU como activación b Reglas lógicas estrictas c Redes convolucionales puras d Mecanismos de atención para procesar secuencias 4 4. ¿Qué propone la IA Generativa respecto a la creación de contenido? a Limitación a clasificación b Ejecutar solo respuestas predefinidas c Generar texto, imágenes u otros datos nuevos d Copiar datos existentes 5 5. ¿Cuál es un ejemplo típico de ML en educación? a Sistemas que solo siguen reglas b Modelos que predicen dudas de un estudiante c IA que no usa datos d Modelos que requieren intervención humana constante 6 6. ¿Qué función clave aporta la atención en Transformers? a Eliminar datos irrelevantes b Reducir la precisión c Ponderar la relevancia de cada parte de la secuencia d Reemplazar toda la información 7 7. En la línea temporal, ¿qué viene después de ML? a IA simbólica b Sistemas paginados c Reglas explícitas d Transformers 8 8. ¿Qué beneficio ofrece la IA Generativa en aprendizaje? a Requiere datos no estructurados b Crear materiales didácticos únicos c Limita la creatividad d Solo clasifica datos 9 9. ¿Qué diferencia a la IA Generativa de la tradicional? a Requiere menos datos b Usa reglas más complejas c Genera resultados nuevos en lugar de seguir reglas d Es más lenta que ML 10 10. ¿Qué habilidad clave implica la progresión de la línea temporal? a Evitar la generalización b Capacidad de adaptar modelos a tareas nuevas c No usar datos históricos d Depender exclusivamente de reglas Explicación 1 Se buscaban reglas fijas, no aprendizaje a partir de datos. 2 El ML aprende patrones a partir de ejemplos, no reglas fijas. 3 La atención permite manejar dependencias largas sin recurrir a recurrencias. 4 La IA generativa crea contenido novedoso a partir de datos. 5 Se entrenan con datos de aprendizaje para predecir necesidades. 6 La atención calcula pesos para cada elemento de la entrada. 7 Transformers mejoran el procesamiento de secuencias en ML. 8 Puede generar textos, experimentos, ejercicios originales. 9 Generativa crea contenido y soluciones novedosas. 10 Las distintas fases preparan para adaptar modelos a problemas distintos.

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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par Ervin Lisintuña

1. ¿Cuál fue la base de la IA tradicional?

2. ¿Qué caracteriza al ML frente a la IA tradicional?

3. ¿Qué innovación define a los Transformers?

4. ¿Qué propone la IA Generativa respecto a la creación de contenido?

5. ¿Cuál es un ejemplo típico de ML en educación?

6. ¿Qué función clave aporta la atención en Transformers?

7. En la línea temporal, ¿qué viene después de ML?

8. ¿Qué beneficio ofrece la IA Generativa en aprendizaje?

9. ¿Qué diferencia a la IA Generativa de la tradicional?

10. ¿Qué habilidad clave implica la progresión de la línea temporal?

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