DAS SEGUNDO TRIMESTRE

¿Cómo se relaciona Firebase con el concepto de edge computing?. Firebase no se relaciona con edge computing. Firebase procesa los datos a nivel de dispositivos antes de enviarlos. Firebase procesa todos los datos en servidores remotos. Firebase utiliza dispositivos físicos locales como servidores.

¿Qué nivel de la nube representa Firebase Realtime Database?. Edge Computing. Software como Servicio (SaaS). Infraestructura como Servicio (IaaS). Plataforma como Servicio (PaaS).

¿Qué diferencia hay entre fog computing y mist computing?. No hay diferencias entre fog y mist computing. Ambos términos significan lo mismo. Fog computing se aplica en dispositivos intermedios y mist computing en sensores. Fog computing procesa datos a nivel de dispositivos, mientras que mist computing lo hace en servidores.

¿Qué función principal cumple Firebase en esta práctica?. Procesamiento de imágenes. Cálculos complejos en tiempo real. Ejecución de aplicaciones. Almacenamiento y sincronización de datos.

¿Qué ventaja proporciona Firebase en un sistema IoT conectado?. No requiere conexión a internet. Proporciona servidores físicos. Almacenamiento y acceso rápido a datos en tiempo real. Mejora la latencia a nivel de hardware.

¿Cuál de los siguientes NO es una ventaja del uso del cloud computing?. Aumenta la necesidad de mantenimiento de hardware. Reducción de costos operativos. Flexibilidad. Escalabilidad.

El cloud computing siempre garantiza la seguridad total de los datos. F. V.

La infraestructura como servicio (IaaS) ofrece servidores virtuales y almacenamiento. V. F.

¿Cuál de las siguientes es una función principal del cloud computing?. Intercambio de información. Todas las anteriores. Ejecución de aplicaciones. Procesamiento de datos.

El procesamiento de datos en la nube puede manejar grandes volúmenes de información para análisis y almacenamiento. F. V.

El fog computing es una extensión del cloud computing que se realiza en dispositivos periféricos. F. V.

El edge computing y el cloud computing son siempre tecnologías competitivas. F. V.

La escalabilidad es una desventaja del cloud computing. F. V.

¿Por qué es importante la IA en el presente y el futuro del análisis de datos en entornos IoT?. Porque hace que todos los sistemas sean completamente autónomos sin supervisión. Porque reduce el uso de tecnologías en la nube. Porque elimina la necesidad de personal cualificado en análisis de datos. Porque permite predecir tendencias y optimizar procesos de forma eficiente en tiempo real.

¿Cómo influye la IA en el desarrollo de aplicaciones multiplataforma, basándote en la práctica realizada?. No tiene influencia, ya que las aplicaciones multiplataforma no requieren análisis de datos. Solo se utiliza para mejorar el diseño visual de la interfaz de usuario. Permite agregar predicciones inteligentes que mejoran la experiencia del usuario y la eficiencia de la aplicación. La IA solo se aplica en aplicaciones de escritorio, no en multiplataforma.

¿Cómo se relaciona la IA con el Big Data en el contexto de la práctica?. La IA no tiene relación con Big Data en sistemas IoT. La IA procesa grandes volúmenes de datos para obtener predicciones precisas y mejorar la toma de decisiones. La IA únicamente se utiliza para visualizar datos masivos en gráficos. La IA solo organiza datos, pero no influye en su análisis.

¿En qué sectores se podría utilizar la IA para predecir cambios de temperatura y humedad, como en la práctica realizada?. Solo en aplicaciones móviles de entretenimiento y mensajería instantánea. Programación de videojuegos, gestión de bases de datos y edición de video. Agricultura de precisión, gestión ambiental, climatización inteligente e industria alimentaria. Comercio electrónico, redes sociales, producción musical y diseño gráfico.

¿En qué sector ha tenido la IA un impacto significativo en la personalización de tratamientos médicos?. Agricultura. Salud y biotecnología. Transporte. Finanzas.

El aprendizaje profundo (Deep Learning) es una técnica avanzada dentro del Machine Learning. Verdadero. Falso.

La IA y el Machine Learning (ML) no son utilizados en el análisis de Big Data. Verdadero. Falso.

¿Qué término describe la capacidad de los sistemas de IA para aprender y mejorar a partir de datos?. Cloud Computing. Big Data. Ciberseguridad. Machine Learning.

La automatización de procesos con IA no reduce errores en la producción. Verdadero. Falso.

La ciberseguridad no es un área relevante para la aplicación de IA. Verdadero. Falso.

La inteligencia artificial no tiene aplicaciones en el sector agrícola. Verdadero. Falso.

¿Cuál es un beneficio clave de la automatización de procesos con IA en la industria manufacturera?. Incremento en los costos operativos. Aumento de la carga de trabajo manual. Reducción de errores y aumento de eficiencia. Desmejora en la calidad del producto.

¿Qué técnica de análisis de datos se utiliza para predecir fallos en maquinaria antes de que ocurran?. Procesamiento del lenguaje natural. Mantenimiento predictivo. Automatización de procesos robóticos. Robótica.

¿En qué sector se utiliza la IA para mejorar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades?. Agricultura y agroindustria. Transporte y logística. Finanzas y banca. Salud y biotecnología.

El intercambio de información no es una función principal del cloud computing. F. V.

La infraestructura como servicio (IaaS) ofrece plataformas de desarrollo y despliegue de aplicaciones. F. V.

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de Software como Servicio (SaaS)?. Microsoft Office 365. Google App Engine. Docker. AWS Lambda.

¿Cuál es una ventaja clave del uso del cloud computing en empresas?. Es más lento que la infraestructura tradicional. Aumenta los costos operativos. Facilita el acceso remoto a datos y aplicaciones. Requiere mucha infraestructura física.

¿Cuál es una de las principales funciones del cloud computing?. Procesamiento de datos. Control de acceso físico. Monitorización de hardware. Gestión de dispositivos IoT.

¿Cuál de las siguientes es una ventaja del uso de cloud computing en sistemas conectados?. Reducción de costos. Flexibilidad. Todas las anteriores. Escalabilidad.

¿Cuál de los siguientes es un nivel de cloud computing?. IaaS. Todas las anteriores. SaaS. PaaS.

El edge computing procesa los datos más cerca de donde se generan. F. V.

El edge computing es especialmente útil para aplicaciones que requieren procesamiento de datos en tiempo real. F. V.

La ejecución de aplicaciones en la nube requiere gestionar la infraestructura subyacente. F. V.

¿Cuál de los siguientes lenguajes de programación se utiliza habitualmente para el desarrollo de aplicaciones de IA, como la de esta práctica?. Python. SQL. HTML. SS.

¿Qué herramienta de visualización de datos se utiliza comúnmente en proyectos de IA?. Nginx. Redis. Docker. Matplotlib.

TensorFlow es una herramienta utilizada para el desarrollo de IA. Verdadero. Falso.

¿Cuál de los siguientes lenguajes de programación es más comúnmente utilizado en IA?. Python. Java. C++. Ruby.

R es un lenguaje de programación utilizado principalmente para el análisis estadístico en IA. Verdadero. Falso.

¿Qué herramienta se utiliza para el desarrollo y prueba de algoritmos de IA y ML en Python?. Vue.js. WordPress. Flask. Pandas.

¿Qué técnica de IA se utiliza para analizar grandes volúmenes de datos y extraer información valiosa?. Ciberseguridad. Procesamiento del lenguaje natural. Automatización de procesos robóticos. Big Data y Análisis de Datos.

Google Colab es una plataforma utilizada para el desarrollo de IA. Verdadero. Falso.

¿Cuál de las siguientes aplicaciones de IA se utiliza para mejorar la eficiencia en la gestión de inventarios?. Medicina personalizada. Análisis de comportamiento del cliente. Diagnóstico médico asistido por IA. Optimización de rutas de transporte.

La implementación de IA en las finanzas solo tiene desventajas. Verdadero. Falso.