Rincón de IA: preguntas rápidas

Froggy Jumps

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Desafío medio sobre Inteligencia Artificial

Créé par

Anderson Bernabe Barahona Escalante

Honduras

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Froggy Jumps Rincón de IA: preguntas rápidasVersion en ligne Desafío medio sobre Inteligencia Artificial par Anderson Bernabe Barahona Escalante 1 ¿Qué es la inteligencia artificial (IA) según la definición básica de algoritmo que aprende? a Conjunto de redes neuronales solamente b Una simple automatización sin aprendizaje c Capacidad de sistemas para emular procesos cognitivos 2 ¿Qué técnica se usa para que una IA aprenda de datos sin programar reglas explícitas? a Razonamiento automático b Aprendizaje automático c Procesamiento de señales simple 3 ¿Qué es un modelo de aprendizaje supervisado? a Solo usa redes neuronales profundas b Se entrena con ejemplos etiquetados c Se entrena sin datos 4 ¿Qué tipo de IA se centra en tareas específicas, no en generalidad? a IA fuerte b IA débil o estrecha c IA general 5 ¿Qué es el sobreajuste (overfitting) en modelos? a El modelo generaliza perfecto b El modelo no aprende nada c El modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento 6 ¿Qué técnica ayuda a reducir el sobreajuste? a Aumento de complejidad b Regularización c Eliminación de datos 7 ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo? a El agente aprende por respuestas de un entorno b Se aprende solo con datos etiquetados c No implica entorno ni acciones 8 ¿Qué tipo de datos son clave para entrenar IA supervisada? a Datos en bruto no estructurados b Datos etiquetados c Datos sintéticos sin etiquetas 9 ¿Qué problema ético se discute con IA? a Exceso de precisión b Sesgo y toma de decisiones discriminatorias c Inseguridad de la red 10 ¿Qué campo se beneficia de IA para diagnósticos y seguridad? a Salud y seguridad b Fotografía artística c Entretenimiento puro

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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Rincón de IA: preguntas rápidasVersion en ligne

par Anderson Bernabe Barahona Escalante

¿Qué es la inteligencia artificial (IA) según la definición básica de algoritmo que aprende?

¿Qué técnica se usa para que una IA aprenda de datos sin programar reglas explícitas?

¿Qué es un modelo de aprendizaje supervisado?

¿Qué tipo de IA se centra en tareas específicas, no en generalidad?

¿Qué es el sobreajuste (overfitting) en modelos?

¿Qué técnica ayuda a reducir el sobreajuste?

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

¿Qué tipo de datos son clave para entrenar IA supervisada?

¿Qué problema ético se discute con IA?

¿Qué campo se beneficia de IA para diagnósticos y seguridad?