Curso IBM

Question 1

La IA debe verse como una _____ ____ que extiende las capacidades humanas en lugar de reemplazar a los expertos humanos.

Answer 1

inteligencia aumentada

Question 2

La IA aprende a través del aprendizaje supervisado, no supervisado y por _____.

Answer 2

refuerzo.

Question 3

IA ________: aplicada a un dominio específico (ej. traductores, asistentes virtuales, coches autónomos).

Answer 3

débil o estrecha

Question 4

IA ________: puede interactuar y realizar una amplia variedad de tareas independientes y no relacionadas.

Answer 4

fuerte o generalizada

Question 5

Modelos de lenguaje desarrollados por OpenAI capaces de producir texto similar al humano

Answer 5

GPT (Transformadores generativos preentrenados)

Question 6

La ____________ permite descubrir respuestas e insights en grandes volúmenes de datos, mejorando la toma de decisiones en diversos campos

Answer 6

computación cognitiva

Question 7

La _______ ______ imita el proceso humano de observación, interpretación, evaluación y decisión, permitiendo a los sistemas razonar de manera similar a los humanos pero a una velocidad y escala mucho mayores.

Answer 7

computación cognitiva

Question 8

La computación cognitiva puede entender datos _____________, que representan el 80% de los datos actuales y son producidos mayormente por humanos.

Answer 8

no estructurados

Question 9

Rama de la ciencia computacional que simula el comportamiento inteligente.

Answer 9

Inteligencia artificial

Question 10

Subconjunto de la IA que utiliza algoritmos para analizar datos y tomar decisiones inteligentes basadas en el aprendizaje, sin ser explícitamente programado para ello.

Answer 10

Aprendizaje automático (Machine Learning - ML)

Question 11

Subconjunto especializado del ML que utiliza redes neuronales con múltiples capas para simular la toma de decisiones humanas.

Answer 11

Aprendizaje profundo (Deep Learning)

Question 12

En la IA son colecciones de unidades computacionales que procesan datos entrantes y aprenden a tomar decisiones.

Answer 12

Redes neuronales

Question 13

A diferencia de la programación tradicional, que se basa en algoritmos definidos por reglas, el ____ ____ crea modelos para clasificar datos y hacer predicciones sin ser explícitamente programado para una tarea específica.

Answer 13

aprendizaje automático (machine learning)

Question 14

El AA/ML trabaja con datos y resultados para crear el ______.

Answer 14

algoritmo

Question 15

Tipos de aprendizaje automático: (3)

Answer 15

Aprendizaje supervisado
Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje por refuerzo

Question 16

Entrena al modelo con datos etiquetados, mejorando su precisión en la clasificación de nuevos datos a medida que se expone a más ejemplos.

Answer 16

Aprendizaje supervisado

Question 17

Permite al modelo descubrir patrones y relaciones en conjuntos de datos no etiquetados, útil para agrupar datos similares y explorar patrones subyacentes

Answer 17

Aprendizaje no supervisado

Question 18

Implica definir un conjunto de reglas y objetivos para que el modelo aprenda a lograr un objetivo mediante la prueba y error, maximizando las recompensas por decisiones correctas

Answer 18

Aprendizaje por refuerzo

Question 19

La _______, en el contexto del aprendizaje automático, se utiliza para predecir valores continuos.

Answer 19

regresión

Question 20

La _________, en el contexto del aprendizaje automático, se utiliza para asignar etiquetas discretas a las entradas. Esto significa categorizar las entradas en dos o más clases.

Answer 20

clasificación

Question 21

El _______ es el proceso de ajustar los parámetros de un modelo utilizando un algoritmo de aprendizaje y datos etiquetados.

Answer 21

entrenamiento

Question 22

El ______de los modelos se mide en términos de precisión, exactitud y recuperación.

Answer 22

rendimiento

Question 23

No mapea directamente la entrada a la salida. En su lugar, procesa la información a través de múltiples capas de unidades de procesamiento, pasando la salida de una capa a la entrada de la siguiente.

Answer 23

Aprendizaje profundo (deep learning)

Question 24

Los algoritmos de deep learning (mejoran/empeoran) su rendimiento a medida que procesan más datos.

Answer 24

mejoran

Question 25

El aprendizaje en las redes neuronales ocurre mediante el proceso de ____, que ajusta los errores entre las salidas producidas y las salidas deseadas.

Answer 25

retropropagación

Question 26

Las redes con más de una capa oculta se denominan redes neuronales ____.

Answer 26

profundas

Question 27

Formas simples y antiguas de redes neuronales, consisten en una sola capa con nodos de entrada conectados directamente a un nodo de salida.

Answer 27

Perceptrones

Question 28

Una ____ _ ____en una red neuronal artificial es una ecuación matemática que determina si una neurona se activa o no.

Answer 28

función de activación

Question 29

Son un tipo de red neuronal que procesa los datos teniendo en cuenta la disposición espacial de los mismos (particularmente adecuadas para imágenes y videos).

Answer 29

Redes neuronales convolucionales (CNN)

Question 30

Son redes que procesan secuencias de datos, teniendo en cuenta no solo la entrada actual sino también lo que han procesado previamente (ideales para datos secuenciales como el lenguaje).

Answer 30

Redes neuronales recurrentes (RNN)