Introducción a la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático: Conceptos Básicos

Question 1

¿Cuál de las siguientes opciones NO es un tipo de Inteligencia Artificial?

Accepted Answer

Aprendizaje Automático Supervisado

Answer

Inteligencia Artificial General (AGI)

Answer

Inteligencia Artificial Estrecha (ANI)

Answer

Inteligencia Artificial Superinteligente (ASI)

Question 2

¿Qué característica clave diferencia al Aprendizaje Automático (ML) de los algoritmos informáticos tradicionales?

Accepted Answer

Capacidad de aprender y mejorar su desempeño automáticamente mediante el análisis de datos.

Answer

Velocidad de procesamiento excepcionalmente alta.

Answer

Habilidad para manejar conjuntos de datos masivos.

Question 3

¿Cuál de las siguientes NO es una aplicación práctica de la Inteligencia Artificial o el Aprendizaje Automático?

Accepted Answer

Funcionamiento de una lavadora

Answer

Sistemas de recomendación personalizados en plataformas de compras.

Answer

Reconocimiento de voz en teléfonos inteligentes.

Question 4

¿Cuál es la principal distinción entre el aprendizaje supervisado y no supervisado en el Aprendizaje Automático?

Accepted Answer

En el aprendizaje supervisado, los datos de entrenamiento están etiquetados, mientras que en el aprendizaje no supervisado, los datos no están etiquetados.

Answer

El aprendizaje supervisado requiere una mayor cantidad de datos que el aprendizaje no supervisado.

Answer

El aprendizaje supervisado utiliza diferentes algoritmos que el aprendizaje no supervisado.

Question 5

¿Cuál de los siguientes es un beneficio potencial del uso de la Inteligencia Artificial en el desarrollo de software?

Accepted Answer

Automatización de tareas repetitivas, liberando a los desarrolladores para centrarse en tareas más complejas.

Answer

Eliminación de la necesidad de programadores humanos.

Answer

Garantía de que el software desarrollado esté libre de errores.

Answer

Reducción significativa en los costos generales de desarrollo de software.

Question 6

¿Cuál es el papel fundamental de los datos en los sistemas de Aprendizaje Automático?

Accepted Answer

Los datos son la materia prima esencial para entrenar y mejorar los modelos de Aprendizaje Automático.

Answer

Los datos son un componente opcional que puede mejorar el rendimiento del Aprendizaje Automático.

Answer

Los datos son el producto final generado por los modelos de Aprendizaje Automático.

Question 7

En el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL), ¿cuál de las siguientes técnicas NO se utiliza comúnmente?

Accepted Answer

Reconocimiento de patrones.

Answer

Clasificación de texto.

Answer

Generación de texto.

Answer

Análisis sintáctico.

Question 8

¿Cuál es el objetivo principal de un modelo de Visión Artificial?

Accepted Answer

Interpretar y comprender imágenes y vídeos, extrayendo información significativa.

Answer

Mejorar la calidad de las imágenes y vídeos digitales.

Answer

Generar nuevas imágenes y vídeos de forma realista.

Answer

Detectar y clasificar objetos dentro de imágenes estáticas o vídeos.

Question 9

¿Cuál de las siguientes NO es una característica esencial de la Inteligencia Artificial (IA)?

Accepted Answer

Es un proceso lineal y determinista

Answer

Puede tomar decisiones

Answer

Puede resolver problemas complejos

Answer

Puede aprender de los datos

Question 10

¿Qué subcampo de la IA se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a los sistemas aprender de los datos sin programación explícita?

Accepted Answer

Aprendizaje Automático

Answer

Procesamiento del Lenguaje Natural

Answer

Robótica

Answer

Visión por Computador

Question 11

¿Cuál de las siguientes métricas se utiliza comúnmente para evaluar la precisión de un modelo de Aprendizaje Automático de clasificación?

Accepted Answer

Precisión

Answer

Coeficiente de Correlación

Answer

Media Cuadrada del Error

Answer

Varianza

Question 12

¿Qué dilema ético plantea la IA debido a los datos sesgados utilizados en su entrenamiento?

Accepted Answer

Sesgo algorítmico

Answer

Pérdida de empleo

Answer

Privación de la privacidad

Answer

Dependencia excesiva

Question 13

¿Cuál de las siguientes aplicaciones NO es un ejemplo de IA aplicada en el mundo real?

Accepted Answer

Hoja de cálculo

Answer

Reconocimiento de voz

Answer

Diagnóstico médico

Answer

Coches autónomos

Question 14

¿Qué tipo de IA intenta imitar los procesos cognitivos del cerebro humano?

Accepted Answer

IA Neurosimbólica

Answer

IA Simbólica

Answer

IA Basada en Reglas

Answer

IA Conectiva

Question 15

¿Cuál de los siguientes algoritmos de Aprendizaje Automático se utiliza a menudo para reducir la dimensionalidad de los datos?

Accepted Answer

Análisis de Componentes Principales

Answer

Redes Neuronales Artificiales

Answer

Árboles de Decisión

Answer

Máquinas de Soporte Vectorial

Question 16

¿Qué proceso implica convertir los datos sin procesar en un formato que sea más adecuado para el modelado de Aprendizaje Automático?

Accepted Answer

Ingeniería de Características

Answer

Selección de Características

Answer

Limpieza de Datos

Answer

Normalización de Datos

Question 17

La Inteligencia Artificial (IA) se define mejor como:

Accepted Answer

La capacidad de una máquina para realizar tareas que suelen requerir inteligencia humana.

Answer

El estudio de cómo las computadoras pueden procesar información como los humanos.

Answer

El uso de computadoras para automatizar procesos.

Question 18

¿Qué tipo de IA capacita a los sistemas para aprender de los datos sin una programación explícita?

Accepted Answer

Aprendizaje automático

Answer

Razonamiento basado en casos

Answer

Redes neuronales

Answer

Procesamiento del lenguaje natural

Question 19

¿Cuál de las siguientes no es una característica del Aprendizaje Automático (ML)?

Accepted Answer

Requiere codificación detallada.

Answer

Aprende patrones a partir de datos.

Answer

Se utiliza en una amplia gama de aplicaciones.

Answer

Puede mejorar su rendimiento con el tiempo.

Question 20

¿Qué tipo de algoritmo de ML clasifica los datos en categorías discretas?

Accepted Answer

Algoritmo de clasificación

Answer

Algoritmo de agrupamiento

Answer

Algoritmo de reducción de dimensionalidad

Answer

Algoritmo de regresión

Question 21

¿Qué técnica se utiliza para dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba?

Accepted Answer

Validación cruzada

Answer

Normalización de datos

Answer

Imputación de valores perdidos

Answer

Escalado de características

Question 22

¿Cuál de las siguientes es una aplicación del Aprendizaje Automático?

Accepted Answer

Reconocimiento facial

Answer

Programación de software

Answer

Diseño gráfico

Answer

Edición de videos

Question 23

¿Qué tipo de datos se utilizan principalmente para entrenar modelos de Aprendizaje Automático supervisado?

Accepted Answer

Datos etiquetados

Answer

Datos en tiempo real

Answer

Datos no estructurados

Answer

Datos anonimizados

Question 24

El término "Inteligencia Artificial" fue acuñado por:

Accepted Answer

John McCarthy

Answer

Bill Gates

Answer

Alan Turing

Answer

Isaac Asimov

Question 25

¿Cuál de las siguientes preocupaciones éticas está asociada con la Inteligencia Artificial?

Accepted Answer

Sesgo en los datos de entrenamiento

Answer

Alto costo de implementación

Answer

Dificultad de uso

Answer

Consumo excesivo de energía

Question 26

¿Cuál de las siguientes NO es una característica fundamental de la Inteligencia Artificial (IA)?

Accepted Answer

Determinismo

Answer

Capacidad de aprender

Answer

Razonamiento

Answer

Toma de decisiones

Question 27

¿Qué técnica de aprendizaje automático se utiliza cuando los datos no cuentan con etiquetas?

Accepted Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje por transferencia

Answer

Aprendizaje reforzado

Question 28

¿Cuál de las siguientes es una ventaja potencial del aprendizaje automático?

Accepted Answer

Automatización de tareas repetitivas

Answer

Eliminación de la necesidad de expertos humanos

Answer

Resolución de todos los problemas sin intervención humana

Answer

Alta precisión en todas las tareas

Question 29

¿Qué tipo de algoritmo de aprendizaje automático se utiliza para predecir valores continuos?

Accepted Answer

Regresión

Answer

Agrupamiento

Answer

Clasificación

Answer

Detección de anomalías

Question 30

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de aplicación práctica del aprendizaje automático?

Accepted Answer

Diagnóstico médico

Answer

Teorema de Pitágoras

Answer

Teoría de la relatividad

Answer

Ley de Newton

Question 31

¿Cuál es la mejor definición de Inteligencia Artificial (IA)?

Accepted Answer

El estudio y el diseño de agentes inteligentes, que perciben su entorno y toman acciones para maximizar sus posibilidades de éxito.

Answer

La simulación de procesos cognitivos humanos en máquinas.

Answer

La automatización de tareas repetitivas y de bajo nivel.

Question 32

¿Qué tipo de Aprendizaje Automático (ML) implica la predicción de la probabilidad de un evento?

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado para la clasificación binaria

Answer

Aprendizaje por refuerzo para la navegación

Answer

Aprendizaje no supervisado para la agrupación

Question 33

¿Cuál de las siguientes NO es una ventaja del ML?

Accepted Answer

Elimina la necesidad de expertos en el dominio

Answer

Reduce los costos operativos

Answer

Mejora la toma de decisiones

Question 34

¿Qué algoritmo se utiliza comúnmente para la detección de anomalías en ML?

Accepted Answer

Aislamiento de bosques

Answer

Regresión lineal

Answer

Máquinas de vectores de soporte

Question 35

¿Cuál de las siguientes es una aplicación del ML en la industria de la salud?

Accepted Answer

Diagnóstico de enfermedades

Answer

Procesamiento del lenguaje natural

Answer

Reconocimiento facial

Answer

Control de vehículos autónomos

Question 36

¿Qué técnica de preprocesamiento de datos se utiliza para manejar datos faltantes?

Accepted Answer

Imputación

Answer

Codificación one-hot

Answer

Transformación de logaritmo

Answer

Escalado

Question 37

¿Cuál es el principio fundamental del ML?

Accepted Answer

Extraer patrones de datos y generalizar a datos nuevos

Answer

Recopilar y almacenar grandes cantidades de datos

Answer

Construir modelos matemáticos complejos

Answer

Programar computadoras para realizar tareas específicas

Question 38

¿Qué tipo de red neuronal se utiliza para la segmentación de imágenes?

Accepted Answer

Red neuronal convolucional (CNN)

Answer

Red neuronal recurrente (RNN)

Answer

Red neuronal de memoria a corto plazo (LSTM)

Answer

Red neuronal transformadora (Transformer)

Question 39

Los objetivos principales de la Inteligencia Artificial (IA) incluyen:

Accepted Answer

Resolver problemas complejos
Mejorar la toma de decisiones
Automatizar tareas

Answer

Controlar el clima

Answer

Crear vida artificial

Answer

Descubrir nuevas leyes físicas

Question 40

Los agentes inteligentes se caracterizan por las siguientes capacidades, EXCEPTO:

Accepted Answer

Capacidad de olvidar

Answer

Capacidad de razonamiento

Answer

Capacidad de aprender

Answer

Autonomía

Question 41

Un algoritmo de IA que utiliza reglas predefinidas para tomar decisiones se conoce como:

Accepted Answer

Sistema experto

Answer

Red neuronal artificial

Answer

Máquina de vectores de soporte

Answer

Algoritmo genético

Question 42

El proceso de entrenar un modelo de aprendizaje automático con un gran conjunto de datos se denomina:

Accepted Answer

Entrenamiento

Answer

Validación

Answer

Prueba

Answer

Evaluación

Question 43

Una aplicación de la IA en el sector sanitario es:

Accepted Answer

Diagnóstico de enfermedades

Answer

Creación de contenido de entretenimiento

Answer

Gestión de finanzas

Answer

Construcción de viviendas

Question 44

La técnica de IA que se utiliza para generar texto, imágenes o sonidos similares a los humanos se llama:

Accepted Answer

Aprendizaje generativo

Answer

Procesamiento del lenguaje natural

Answer

Visión artificial

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Question 45

Un principio esencial en el diseño de sistemas de IA éticos es:

Accepted Answer

Justicia

Answer

Eficiencia

Answer

Bajo coste

Answer

Velocidad

Question 46

El elemento fundamental para que los sistemas de aprendizaje automático funcionen es:

Accepted Answer

Datos

Answer

Hardware potente

Answer

Interfaz de usuario intuitiva

Answer

Algoritmos complejos

Question 47

¿Qué definición describe mejor la Inteligencia Artificial (IA)?

Accepted Answer

La capacidad de los sistemas informáticos para realizar actividades que normalmente requieren capacidades mentales humanas, como el razonamiento, el aprendizaje y la resolución de problemas.

Answer

Un tipo específico de algoritmo de procesamiento del lenguaje natural.

Answer

Un conjunto de datos utilizados para entrenar algoritmos de aprendizaje automático.

Question 48

¿Cuál es la diferencia principal entre IA y Aprendizaje Automático (ML)?

Accepted Answer

El ML es un subcampo de la IA que se centra en desarrollar algoritmos que aprenden de los datos sin programación explícita.

Answer

La IA es un subcampo del ML que se centra en crear sistemas inteligentes basados en reglas.

Question 49

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de aprendizaje supervisado?

Accepted Answer

Entrenar un modelo para predecir el precio de una vivienda en función de sus características (tamaño, ubicación, etc.).

Answer

Detectar patrones ocultos en un conjunto de datos de clientes.

Question 50

¿Qué implica el término 'sobreajuste' en el contexto del aprendizaje automático?

Accepted Answer

El modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización a nuevos datos.

Answer

El modelo no puede aprender patrones en los datos de entrenamiento.

Answer

El modelo tiene demasiados parámetros para la cantidad de datos disponibles.

Question 51

¿Cuál es la función de una red neuronal artificial?

Accepted Answer

Aprender patrones complejos en los datos y realizar predicciones o clasificaciones.

Answer

Almacenar y recuperar información de una base de datos.

Answer

Controlar el funcionamiento del hardware del ordenador.

Question 52

¿Cuál de las siguientes áreas NO se beneficia del desarrollo de la IA?

Accepted Answer

Ninguna de las anteriores, ya que la IA tiene el potencial de impactar positivamente en todas las áreas mencionadas.

Answer

Transporte (vehículos autónomos)

Answer

Sanidad (diagnóstico y tratamiento de enfermedades)

Question 53

¿Cuál es un ejemplo de sesgo en la IA?

Accepted Answer

Un sistema de reconocimiento facial que tiene una precisión menor para personas de piel oscura debido a un conjunto de datos de entrenamiento sesgado.

Answer

Un chatbot que proporciona respuestas diferentes a la misma pregunta en función del idioma utilizado.

Question 54

¿Qué es un conjunto de datos de entrenamiento en el contexto del aprendizaje automático?

Accepted Answer

Una colección de datos etiquetados o sin etiquetar utilizada para entrenar un modelo de aprendizaje automático.

Answer

Un conjunto de datos utilizado para evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático después del entrenamiento.

Question 55

¿Cuál de los siguientes NO es un lenguaje de programación comúnmente utilizado en la IA?

Accepted Answer

HTML

Answer

Java

Answer

Python

Answer

R

Question 56

¿Cuál es la diferencia entre IA débil y IA fuerte?

Accepted Answer

La IA débil se centra en tareas específicas, mientras que la IA fuerte aspira a crear máquinas con capacidades cognitivas similares a las humanas.

Answer

La IA débil se basa en algoritmos, mientras que la IA fuerte se basa en reglas.