Digitalización 4

¿Cuál es el uso principal de la información en una empresa?. Reducir costos operativos. Facilitar la toma de decisiones. Almacenar datos históricos. Generar reportes financieros.

¿Cuál es la principal diferencia entre big data y ciencia de datos?. Big data se enfoca en la infraestructura, y la ciencia de datos en extraer conocimientos. Ciencia de datos es una etapa previa al big data. Big data trabaja exclusivamente con datos pequeños. Ciencia de datos no utiliza métodos científicos.

¿Cuál es la principal relación entre big data y machine learning?. Big data almacena datos y machine learning genera reportes. Big data proporciona datos para el aprendizaje de modelos. Ambos procesos son independientes. Machine learning gestiona la infraestructura de big data.

¿Cuál es la última etapa del ciclo de vida de los datos?. Procesamiento. Captura. Almacenamiento permanente o eliminación. Visualización en dashboards.

¿Cuál es una aplicación del big data en seguridad informática?. Generar datos para campañas de marketing. Detectar patrones anómalos para prevenir ataques. Optimizar redes de transporte público. Mejorar el diseño de dispositivos electrónicos.

¿Cuáles son las 5V del big data?. Velocidad, volumen, variedad, veracidad, valor. Variabilidad, versatilidad, volumen, valor, velocidad. Variedad, viabilidad, veracidad, velocidad, valor. Volumen, viabilidad, velocidad, veracidad, variedad.

¿Por qué los datos por sí solos no apoyan la toma de decisiones?. Porque siempre son irrelevantes. Porque carecen de contexto, análisis y significado. Porque están sujetos a errores humanos. Porque se presentan en formatos inadecuados.

¿Por qué tener muchos datos puede ser problemático?. Porque siempre son obsoletos. Porque dificultan enfocar en lo importante. Porque suelen ser erróneos. Porque no se pueden procesar en tablas.

¿Qué aplicación del big data puede darse en turismo?. Mejorar la experiencia del cliente mediante análisis de hábitos. Identificar destinos turísticos en tiempo real. Eliminar temporadas bajas en alojamientos. Gestionar el transporte público.

¿Qué aspecto caracteriza al big data respecto a la velocidad?. Los datos siempre se generan lentamente. Se requiere un análisis rápido de grandes volúmenes. La velocidad no es un factor importante. Los datos deben procesarse en orden secuencial.

¿Qué aspecto del big data se refiere a la diversidad de formatos de datos disponibles?. Volumen. Velocidad. Veracidad. Variedad.

¿Qué desventaja se menciona en relación con el big data?. Falta de acceso a datos actualizados. Complejidad para procesar grandes volúmenes de datos. Imposibilidad de usar datos en tiempo real. Dependencia exclusiva de análisis manuales.

¿Cuál de estas inteligencias se relaciona con la comprensión de emociones y la toma de decisiones?. Espacial. Intrapersonal. Matemática. Lingüística.

¿Cuál de las siguientes es una característica de la IA estrecha o débil?. Puede realizar cualquier tarea cognitiva humana. Es capaz de aprender y razonar como lo haría un niño, pero no como un adulto funcional. Está diseñada para tareas específicas, como el reconocimiento facial. Puede adaptarse a diferentes tareas sin intervención humana.

¿Cuál es un ejemplo de inteligencia artificial aplicada al procesamiento del lenguaje natural?. Un sistema de encendido automático de luces. Un asistente virtual como ChatGPT. Un software de edición de imágenes. Un videojuego de estrategia.

¿Por qué la inteligencia artificial sigue siendo un desafío en algunas áreas?. No se han desarrollado suficientes aplicaciones. La IA aún no puede igualar la creatividad y adaptabilidad humana. No hay suficiente información en internet para entrenar modelos. La IA no puede aprender de la experiencia.

¿Qué avance tecnológico fue fundamental para el desarrollo de la IA en los años 2010?. La invención del ordenador personal. La aparición del test de Turing. El desarrollo de redes neuronales. La creación del primer algoritmo.

¿Qué concepto describe un conjunto de instrucciones que le indican a una máquina cómo ejecutar una tarea?. Chatbot. Algoritmo. Red neuronal. Interfaz gráfica.

¿Qué diferencia principal hay entre inteligencia humana e inteligencia artificial?. La inteligencia artificial no puede aprender de la experiencia. La inteligencia humana es adaptable y la inteligencia artificial sigue siendo limitada. La inteligencia artificial es superior en todas las tareas. La inteligencia humana no es capaz de razonar.

¿Qué elemento diferencia a una inteligencia artificial de un simple software automatizado?. La capacidad de ejecutar comandos sin intervención. La habilidad de aprender y mejorar con el tiempo. Su rapidez en procesar información. Su dependencia de la memoria RAM.

¿Qué es la inteligencia artificial?. Un sistema que responde preguntas al azar. Un software que únicamente traduce idiomas. La capacidad de las máquinas para aprender, razonar y adaptarse. Un robot con forma humana.

¿Qué evalúa el test de Turing?. La velocidad de procesamiento de un sistema de IA. Si una máquina puede engañar a un humano haciéndole creer que es una persona. La capacidad de una máquina para generar imágenes y contenido audiovisual realistas. El nivel de complejidad de un algoritmo de IA.

¿Qué evento ocurrió en la inteligencia artificial durante los años 80 y 90?. La creación del primer chatbot. Un auge y posterior caída conocida como "el invierno de la IA". La invención del primer ordenador cuántico. La aparición de la inteligencia artificial general.

¿Qué sistema de IA es un ejemplo de IA general o fuerte?. Un software de reconocimiento de huellas dactilares. Un traductor automático. Un algoritmo capaz de realizar cualquier tarea cognitiva humana. Un robot capaz de organizar y mover cargas grandes y pesadas sin intervención humana.

¿Cómo aprende la IA en el aprendizaje por refuerzo?. Siguiendo reglas estrictas establecidas por un programador. Aprendiendo por ensayo-error, recibiendo recompensas y castigos. Analizando datos etiquetados previamente. Comparando imágenes y buscando y estudiando patrones repetitivos.

¿Cuál es el propósito del aprendizaje supervisado?. Que la máquina tome decisiones sin intervención humana. Entrenar a la IA mostrándole datos clasificados. Permitir a la IA aprender sin analizar ejemplos previos. Lograr que la IA solo funcione con datos en tiempo real.

¿Cuál es la principal ventaja del aprendizaje profundo frente al aprendizaje automático?. No necesita datos de entrenamiento. Puede mejorar su precisión combinando múltiples variables. No requiere intervención humana en ningún caso. No necesita algoritmos para funcionar.

¿En qué se basaba el aprendizaje automático?. En redes neuronales artificiales. En algoritmos que analizaban datos y tomaban decisiones en un árbol de elección. En la intuición humana aplicada a la máquina. En la memorización de información sin procesamiento.

¿Qué elemento caracteriza a un algoritmo?. Es una secuencia de pasos para resolver un problema. Es un conjunto de reglas aleatorias. Es un sistema de hardware físico. Es un tipo de software con inteligencia artificial propia.

¿Qué es fundamental para que una máquina sea considerada inteligente?. Tener una gran capacidad de procesamiento. Poder aprender por sí misma. Ser capaz de ejecutar muchas tareas simultáneamente. Poseer una memoria extensa.

¿Qué representa un árbol de elección en el aprendizaje automático?. Un sistema de memoria de datos. Un método para procesar decisiones de manera jerárquica. Un esquema de aprendizaje avanzado basado en prueba y error. Un modelo que permite la interacción con humanos.

¿Qué significa el término "singularidad tecnológica"?. La capacidad de la IA para superar cualquier tipo de inteligencia humana. La fusión entre humanos y máquinas. El punto en que la IA puede mejorarse a sí misma sin intervención humana. La aplicación de IA en tareas repetitivas.

¿Qué tipo de enfoque de entrenamiento usa datos clasificados?. Aprendizaje por refuerzo. Aprendizaje supervisado. Aprendizaje no supervisado. Aprendizaje automático.

¿Cómo se usa la IA en la realidad aumentada?. Para proporcionar información en gafas inteligentes y mejorar la navegación. Solo para videojuegos. Para crear avatares personalizados en redes sociales. Para diseñar hologramas en espectáculos.

¿Cuál es uno de los principales riesgos asociados a la inteligencia artificial en la generación de contenido digital?. La posibilidad de que la IA genere imágenes y textos de baja calidad sin ninguna utilidad. La creación y difusión de contenido falso o engañoso, como las fake news. La incapacidad de la IA para producir imágenes, música o textos. La falta de algoritmos que permitan mejorar la calidad del contenido generado.

¿Qué aplicación de IA está presente en los sistemas de navegación?. La predicción del clima en tiempo real. La generación automática de mapas físicos. La detección de atascos y recomendación de rutas alternativas. La conducción automática de todos los vehículos actuales.

¿Qué beneficio aporta la IA en la nube?. Facilita el almacenamiento y análisis eficiente de datos. Elimina la necesidad de servidores físicos. Solo permite compartir archivos entre usuarios. Reduce la velocidad de procesamiento de datos.

¿Qué es la inteligencia artificial?. Un sistema que sustituye por completo a los humanos en el trabajo, tanto físico como de procesamiento de información. Un conjunto de algoritmos que permiten a las máquinas imitar capacidades humanas. Un tipo de software exclusivo de asistentes virtuales. Una tecnología que solo se aplica en la industria del entretenimiento.

¿Qué función tiene la IA en la industria farmacológica?. Acelerar la investigación de nuevos medicamentos. Crear medicamentos sin pruebas previas. Eliminar la necesidad de ensayos clínicos. Sustituir a los médicos en la prescripción de fármacos.

¿Qué impacto tiene la IA en el mercado laboral?. Puede eliminar ciertos empleos, pero también crear nuevos. Sustituirá a todos los trabajadores humanos. No tiene ningún efecto en el empleo. Solo afecta a los sectores tecnológicos.