Test de Inteligencia Artificial y Machine Learning para Dirección de Sistemas de Información

Question 1

¿Qué tipo de algoritmo de Aprendizaje Automático se utiliza para clasificar datos en categorías predefinidas?

Accepted Answer

Algoritmo Supervisado

Answer

Algoritmo no Supervisado

Answer

Algoritmo Genético

Answer

Algoritmo de Refuerzo

Question 2

¿Cuál es el objetivo principal del Aprendizaje Automático?

Accepted Answer

Dotar a las máquinas de la capacidad de aprender de los datos sin programación explícita.

Answer

Mejorar la eficiencia de los algoritmos.

Answer

Automatizar tareas repetitivas.

Question 3

¿Qué técnica de IA representa el conocimiento como un conjunto de reglas 'si-entonces'?

Accepted Answer

Sistemas Basados en Reglas

Answer

Árboles de Decisión

Answer

Redes Neuronales

Answer

Lógica Difusa

Question 4

¿Qué tipo de IA permite que las máquinas aprendan interactuando con su entorno?

Accepted Answer

Aprendizaje por Refuerzo

Answer

Aprendizaje no Supervisado

Answer

Aprendizaje Supervisado

Answer

Aprendizaje Automático

Question 5

¿Qué técnica de IA se utiliza para generar texto similar al humano o traducir idiomas?

Accepted Answer

Procesamiento del Lenguaje Natural

Answer

Reconocimiento de Patrones

Answer

Minería de Datos

Answer

Visión por Computadora

Question 6

¿Qué tipo de IA intenta imitar las capacidades cognitivas y el comportamiento humanos?

Accepted Answer

IA Cognitiva

Answer

IA Sensible

Answer

IA Autónoma

Answer

IA Reactiva

Question 7

¿Cuál de los siguientes NO es un tipo de modelo de aprendizaje automático?

Accepted Answer

Modelo determinista

Answer

Modelo no supervisado

Answer

Modelo probabilístico

Answer

Modelo de refuerzo

Question 8

¿Cuál es el concepto fundamental detrás del aprendizaje profundo?

Accepted Answer

Redes neuronales artificiales con múltiples capas ocultas

Answer

Árboles de decisión jerárquicos

Answer

Máquinas de soporte vectorial

Question 9

¿Qué técnica se utiliza para entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando datos etiquetados?

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje por transferencia

Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Question 10

¿Cuál es el proceso de dividir un conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y validación?

Accepted Answer

Partición de datos

Answer

Normalización de datos

Answer

Preprocesamiento de datos

Answer

Evaluación de modelos

Question 11

¿Qué métrica se utiliza comúnmente para evaluar el rendimiento de un modelo de regresión?

Accepted Answer

Error cuadrático medio

Answer

Valor F1

Answer

Precisión

Answer

Sensibilidad

Question 12

¿Cuál es el propósito de la función de pérdida en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático?

Accepted Answer

Cuantificar el error entre las predicciones y los valores reales

Answer

Calcular la precisión del modelo

Answer

Optimizar los parámetros del modelo

Question 13

¿Cuál de las siguientes características NO caracteriza a la Inteligencia Artificial (IA)?

Accepted Answer

Es completamente determinista

Answer

Puede aprender de los datos

Answer

Puede resolver problemas complejos de distintos ámbitos

Answer

Puede automatizar tareas

Question 14

Dentro del ámbito de la IA, el Aprendizaje Automático (ML) se refiere a:

Accepted Answer

La habilidad de los algoritmos para aprender de los datos, sin una programación explícita

Answer

La creación de modelos para predecir resultados

Answer

La utilización de algoritmos para gestionar datos

Question 15

¿Qué tipo de algoritmo de Aprendizaje Automático NO requiere datos etiquetados?

Accepted Answer

Aprendizaje sin supervisión

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje supervisado

Question 16

En el contexto de la IA, un agente:

Accepted Answer

Es una entidad que percibe y puede actuar sobre su entorno

Answer

Es un dispositivo que ejecuta algoritmos de IA

Answer

Es un algoritmo complejo que procesa datos

Question 17

En el Aprendizaje por Refuerzo:

Accepted Answer

El agente aprende mediante la interacción con el entorno, recibiendo recompensas o castigos

Answer

El agente aprende de datos no etiquetados

Answer

El agente aprende de datos etiquetados

Question 18

¿Qué tipo de Red Neuronal se emplea generalmente para el reconocimiento de imágenes?

Accepted Answer

Red Neuronal Convolucional (CNN)

Answer

Red Neuronal Recurrente (RNN)

Answer

Red Neuronal Artificial (ANN)

Answer

Red Neuronal de Base Radial (RBF)

Question 19

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) en IA se refiere a:

Accepted Answer

La capacidad de las máquinas para entender y generar lenguaje humano

Answer

El análisis de grandes volúmenes de información

Answer

El procesamiento de imágenes digitales

Question 20

¿Cuál de las siguientes es una consideración ética en el uso de IA?

Accepted Answer

Posible sesgo en los datos de entrenamiento

Answer

Coste de implementación

Answer

Implicaciones en el mercado laboral

Answer

Acceso a recursos informáticos

Question 21

El Procesamiento de Imágenes en IA permite a los ordenadores:

Accepted Answer

Extraer información y comprender contenidos visuales

Answer

Analizar datos numéricos

Answer

Generar lenguaje natural

Question 22

En el contexto de la Inteligencia Artificial, ¿qué es el 'aprendizaje supervisado'?

Accepted Answer

Un tipo de aprendizaje automático que utiliza datos etiquetados para entrenar un modelo que realiza predicciones.

Answer

Un método de aprendizaje automático que utiliza reglas predefinidas para tomar decisiones.

Answer

Un sistema de aprendizaje automático que aprende de los datos sin necesidad de etiquetas.

Answer

Un enfoque de aprendizaje automático que se basa en la exploración y descubrimiento de patrones en datos sin supervisión.

Question 23

¿Cuál de las siguientes es una característica clave del aprendizaje profundo (deep learning)?

Accepted Answer

Utiliza redes neuronales con múltiples capas para analizar datos complejos y aprender representaciones jerárquicas.

Answer

Es un tipo de aprendizaje automático que se utiliza principalmente para tareas de clasificación.

Answer

Requiere una gran cantidad de datos etiquetados para el entrenamiento.

Answer

Se basa en reglas predefinidas para tomar decisiones.

Question 24

Un algoritmo de clustering se utiliza para:

Accepted Answer

Agrupar datos similares en conjuntos o clusters, sin necesidad de etiquetas previas.

Answer

Identificar patrones en datos no estructurados, pero no necesariamente para agruparlos.

Answer

Predecir valores futuros a partir de datos históricos.

Answer

Clasificar datos en categorías predefinidas.

Question 25

¿Cuál de las siguientes NO es una aplicación típica de la Inteligencia Artificial en los Sistemas de Información?

Accepted Answer

Gestión de recursos humanos tradicionales, como la gestión de nóminas.

Answer

Automatización de procesos de negocio, como la gestión de pedidos o el procesamiento de facturas.

Answer

Análisis predictivo para la toma de decisiones, como la previsión de ventas o la detección de riesgos.

Answer

Detección de fraudes en transacciones financieras, como la identificación de patrones sospechosos en transacciones.

Question 26

El concepto de 'machine learning' se refiere a:

Accepted Answer

La capacidad de las computadoras para aprender de los datos sin ser programadas explícitamente, mejorando su rendimiento con la experiencia.

Answer

El análisis de datos para identificar patrones y tendencias, pero sin la capacidad de aprendizaje automático.

Answer

El desarrollo de algoritmos complejos para resolver problemas específicos, pero sin la capacidad de aprendizaje.

Answer

La automatización de tareas repetitivas mediante la programación tradicional.

Question 27

En un sistema de recomendación basado en IA, ¿qué tipo de algoritmo se suele utilizar para generar recomendaciones personalizadas?

Accepted Answer

Filtrado colaborativo, que analiza las preferencias de usuarios similares para generar recomendaciones.

Answer

Clustering jerárquico, que se utiliza para agrupar datos, no para generar recomendaciones.

Answer

Árboles de decisión, que se utilizan para clasificar datos, no para generar recomendaciones.

Answer

Regresión lineal, que se utiliza para predecir valores continuos, no para generar recomendaciones.

Question 28

¿Cuál es el principal desafío ético asociado al uso de la IA en los sistemas de información?

Accepted Answer

La privacidad de los datos y el potencial de sesgo algorítmico, que pueden afectar negativamente a la equidad y la justicia.

Answer

El alto costo de desarrollo e implementación de sistemas de IA, aunque es un desafío práctico, no es el principal desafío ético.

Answer

La falta de profesionales cualificados en el campo de la IA, aunque es un desafío para la adopción de la IA, no es el principal desafío ético.

Question 29

La 'visión por computadora' (Computer Vision) es un campo de la IA que se centra en:

Accepted Answer

Permitir a las computadoras 'ver' y comprender imágenes y videos,  analizando su contenido y extrayendo información útil.

Answer

Automatizar tareas de procesamiento de lenguaje natural, que se centra en el análisis y comprensión de texto.

Answer

Desarrollar sistemas de aprendizaje automático para análisis financieros, que es un campo distinto de la visión por computadora.

Question 30

¿Qué tipo de datos son necesarios para entrenar un modelo de aprendizaje automático eficaz?

Accepted Answer

Datos relevantes, limpios y de alta calidad, libres de errores y sesgos, para que el modelo aprenda patrones precisos.

Answer

Solo datos estructurados, como datos tabulares, limitan las posibilidades del aprendizaje automático.

Answer

Datos que se recopilan en tiempo real, aunque pueden ser útiles, no son el único requisito para un buen entrenamiento.

Answer

Datos de cualquier tipo, incluso si son irrelevantes o ruidosos, pueden afectar negativamente al rendimiento del modelo.

Question 31

Un chatbot es un ejemplo de:

Accepted Answer

Una aplicación de procesamiento de lenguaje natural (PNL), que permite a los usuarios interactuar con un sistema de forma conversacional.

Answer

Un algoritmo de clustering, que se utiliza para agrupar datos, no para la interacción conversacional.

Answer

Un sistema de gestión de bases de datos, que se utiliza para almacenar y gestionar información, no para la interacción conversacional.