Explorando la Inteligencia Artificial

¿En qué año se considera que comenzó la investigación en IA?

• 1956

• 1980

• 1972

• 1965

¿Quién es conocido como el padre de la inteligencia artificial?

• Herbert Simon

• John McCarthy

• Marvin Minsky

• Alan Turing

¿Qué evento importante tuvo lugar en 1956 en Dartmouth?

• La primera misión a la Luna.

• La Conferencia de Dartmouth sobre inteligencia artificial.

• La fundación de la Universidad de Dartmouth.

• La creación de la NASA.

¿Cuál es uno de los principales desafíos éticos de la IA?

• La toma de decisiones sesgada.

• La automatización de tareas repetitivas.

• La reducción de costos operativos.

• El aumento de la eficiencia en procesos.

¿Qué es el sesgo algorítmico en la inteligencia artificial?

• El sesgo algorítmico es la tendencia de los algoritmos a mejorar la precisión de los datos.

• El sesgo algorítmico se refiere a la velocidad de procesamiento de los datos.

• El sesgo algorítmico es la capacidad de los algoritmos para eliminar prejuicios.

• El sesgo algorítmico es la tendencia de los algoritmos a perpetuar prejuicios de los datos de entrenamiento.

¿Qué significa el término 'aprendizaje supervisado'?

• Es un tipo de aprendizaje que no utiliza datos.

• Es un enfoque que solo se aplica a datos no estructurados.

• Es un método de aprendizaje automático que utiliza datos etiquetados para entrenar modelos.

• Es un método de aprendizaje que se basa en la intuición.

¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado?

• El aprendizaje no supervisado siempre requiere datos etiquetados.

• El aprendizaje supervisado se utiliza solo para clasificación.

• Ambos tipos de aprendizaje son idénticos en su funcionamiento.

• La diferencia principal es que el aprendizaje supervisado requiere datos etiquetados, mientras que el no supervisado no.

¿Qué es una red neuronal artificial?

• Una red neuronal artificial es un modelo computacional que simula el funcionamiento del cerebro humano para el aprendizaje y reconocimiento de patrones.

• Una red neuronal artificial es un sistema de almacenamiento de datos en la nube.

• Una red neuronal artificial es un tipo de hardware especializado para computación.

• Una red neuronal artificial es un algoritmo de compresión de imágenes.

¿Qué papel juega el big data en el aprendizaje automático?

• El big data limita la capacidad de los modelos de aprendizaje automático.

• El big data es fundamental para el aprendizaje automático, ya que proporciona la cantidad y variedad de datos necesarios para entrenar modelos efectivos.

• El big data es irrelevante para el aprendizaje automático.

• El big data solo se utiliza para almacenamiento de datos.

¿Qué es el 'overfitting' en el contexto del aprendizaje automático?

• El 'overfitting' es cuando un modelo generaliza demasiado a los datos de prueba.

• El 'overfitting' es un método para mejorar la precisión de un modelo en datos nuevos.

• El 'overfitting' se refiere a un modelo que no se ajusta a los datos de entrenamiento.

• El 'overfitting' es un fenómeno donde un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, perdiendo capacidad de generalización.