Cuestionario sobre Inteligencia Artificial

El video introduce la inteligencia artificial (IA), explicando su definición y capacidades. Se discuten las limitaciones actuales de la IA, como la creatividad y la autoconciencia. Se presenta el aprendizaje automático, sus tipos (supervisado, no supervisado, semi supervisado y por refuerzo) y técnicas como redes neuronales y deep learning. Se destacan aplicaciones prácticas y la importancia de entender cómo funcionan estos algoritmos.

¿Qué se entiende por inteligencia artificial en términos generales?

• La habilidad de las máquinas para cocinar.

• La capacidad de las máquinas para volar.

• La habilidad de las máquinas para crear emociones.

• La capacidad de las máquinas para realizar tareas humanas.

¿Cuál de las siguientes capacidades humanas es difícil de alcanzar para la inteligencia artificial?

• Cálculo

• Memoria

• Velocidad

• Autoconciencia

¿Qué es el aprendizaje automático?

• Un método para mejorar la velocidad de las computadoras.

• Un tipo de inteligencia artificial que no necesita datos.

• Un conjunto de técnicas que permiten a un algoritmo modificar su comportamiento basado en datos.

• Una técnica para crear emociones en las máquinas.

¿Qué tipo de aprendizaje automático utiliza datos etiquetados para entrenar algoritmos?

• Aprendizaje semi supervisado

• Aprendizaje por refuerzo

• Aprendizaje supervisado

• Aprendizaje no supervisado

¿Cuál es un ejemplo de aplicación del aprendizaje no supervisado?

• Traducción automática

• Conducción autónoma

• Reconocimiento facial

• Agrupación de datos similares

¿Qué tipo de aprendizaje automático se basa en el concepto de recompensa?

• Aprendizaje no supervisado

• Aprendizaje semi supervisado

• Aprendizaje supervisado

• Aprendizaje por refuerzo

¿Cuál de las siguientes técnicas es conocida por utilizar redes profundas?

• Regresión lineal

• Árboles de decisión

• Aprendizaje profundo

• K Nearest Neighbors

¿Qué técnica utiliza múltiples funciones matemáticas llamadas neuronas?

• Gradient Boosting

• Redes neuronales

• Support Vector Machine

• Regresión logística

¿Cuál de los siguientes algoritmos se utiliza para clasificar datos basándose en sus vecinos más cercanos?

• Regresión logística

• Métodos bayesianos

• K Nearest Neighbors

• Random Forest

¿Qué técnica de aprendizaje automático se basa en la estadística y probabilidad clásicas?

• Redes neuronales

• Gradient Boosting

• Support Vector Machine

• Regresión