Quiz de Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo

¿Qué es una red neuronal?

• Un sistema de procesamiento de información que imita un automóvil.

• Un sistema de procesamiento de información que imita una computadora.

• Un sistema de procesamiento de información que imita un teléfono móvil.

• Un sistema de procesamiento de información que imita el cerebro humano.

¿Qué es el aprendizaje adaptativo en las redes neuronales?

• Procesar datos a través de capas de la red para realizar cálculos y transformaciones.

• Generar una salida o predicción basada en datos de entrada.

• Ajustar conexiones internas mediante el aprendizaje a partir de datos de entrenamiento.

• Mantener un rendimiento aceptable incluso cuando algunas neuronas dejan de funcionar.

¿Qué tipo de capas componen las redes neuronales?

• Entrada, procesamiento y salida.

• Entrada, ocultas y salida.

• Entrada, análisis y predicción.

• Entrada, salida y transformación.

¿Qué función cumplen las neuronas artificiales en una red neuronal?

• Optimizar el rendimiento de la red.

• Generar datos de entrada.

• Realizar cálculos y transformaciones.

• Procesar y transmitir señales.

¿Cómo aprenden las redes neuronales?

• Procesando datos a través de capas de la red.

• Ajustando conexiones internas a partir de datos de entrenamiento.

• Generando automáticamente representaciones relevantes.

• Manteniendo un rendimiento aceptable con fallas en las neuronas.

¿En qué se aplica la visión artificial utilizando redes neuronales?

• Análisis de datos, generación de informes, toma de decisiones.

• Reconocimiento de imágenes, detección de objetos, clasificación visual.

• Procesamiento de texto, traducción automática, generación de lenguaje.

• Filtrado de contenido, predicción de preferencias, personalización.

¿Qué ventaja principal ofrece el aprendizaje profundo?

• Alta precisión en tareas complejas.

• Automatización de la programación manual.

• Interpretación sencilla de los modelos.

• Reducción de la intervención humana.

¿Cuál es uno de los desafíos del aprendizaje profundo?

• Es difícil de interpretar debido a su naturaleza de 'caja negra'.

• Requiere grandes conjuntos de datos etiquetados.

• No se puede aplicar en áreas como la medicina o la robótica.

• Demanda una gran cantidad de recursos computacionales.

¿Qué avances han contribuido al desarrollo del aprendizaje profundo?

• Software genérico y aplicaciones emergentes.

• Procesadores estándar y lenguajes de programación comunes.

• Hardware especializado y mejoras en algoritmos.

• Modelos de aprendizaje profundo y sistemas de recomendación.

¿Por qué Prolog puede ser útil en el campo de las redes neuronales?

• Para representación del conocimiento y razonamiento simbólico.

• Para automatización de tareas y reducción de la intervención humana.

• Para análisis de datos y generación de informes.

• Para procesamiento de texto y traducción automática.