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DASP tema 4

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Título del Test:
DASP tema 4

Descripción:
digitalización aplicada a los sistemas productivos CFGS

Fecha de Creación: 2026/02/10

Categoría: Otros

Número Preguntas: 30

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Temario:

La IA puede optimizar procesos de producción en la industria manufacturera. verdadero. falso.

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

¿Qué herramienta se utiliza para el desarrollo y prueba de algoritmos de IA y ML en Python?. flask. pandas. vue.js. WordPress.

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

R es un lenguaje de programación utilizado principalmente para el análisis estadístico en IA. verdadero. falso.

El aprendizaje profundo (Deep Learning) es una técnica avanzada dentro del Machine Learning. verdadero. falso.

La ciberseguridad no es un área relevante para la aplicación de IA. verdadero. falso.

¿Cuál es una ventaja de utilizar IA en el análisis predictivo de datos?. Incrementar los costos de mantenimiento. Anticipar fallos y mejorar la eficiencia operativa. Disminuir la precisión de los datos. Aumentar la carga de trabajo manual.

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

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

La inteligencia artificial no tiene aplicaciones en el sector agrícola. verdadero. falso.

La implementación de IA en las finanzas solo tiene desventajas. verdadero. falso.

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

Los lenguajes de programación más utilizados en IA son Python, R y Java. verdadero. falso.

La integración de IA en las finanzas puede ayudar en la detección de fraudes. verdadero. falso.

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

Google Colab es una plataforma utilizada para el desarrollo de IA. verdadero. falso.

TensorFlow es una herramienta utilizada para el desarrollo de IA. verdadero. falso.

¿Qué herramienta es conocida por facilitar el desarrollo de modelos de Machine Learning?. Flask. TensorFlow. React. Django.

¿Qué sector utiliza la IA para mejorar la experiencia del cliente mediante personalización?. Salud y biotecnología. Agricultura y agroindustria. Transporte y logística. Servicios y comercio minorista.

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

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de plataforma de desarrollo de IA en la nube?. Google Colab. slack. trello. jira.

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

¿Cuál de los siguientes frameworks es utilizado para el desarrollo de IA y Machine Learning?. Node.js. Laravel. Angular. Scikit Learn.

El Big Data no es relevante para la rentabilidad empresarial. verdadero. falso.

El uso de IA en la logística no mejora la planificación de rutas de entrega. verdadero. falso.

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

La automatización de procesos con IA no reduce errores en la producción. verdadero. falso.

La IA no tiene impacto significativo en el sector de la salud. verdadero. falso.

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

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