IA Ilerna examen filtrado

¿Qué tipo de IA utiliza modelos probabilísticos y técnicas como la regresión...?. Statistical AI. Analytical AI. Generative AI. Predictive AI.

¿Qué evento se conoce como el "Invierno de la IA" y qué lo caracterizó?. Una época en la que los avances no cumplieron las expectativas, llevando a una reducción en la financiación y el interés. La época en la que se acuñó el término y se creía que las máquinas inteligentes estaban cerca. Un período de gran interés público y aumento de la financiación en los años 90. Una época de grandes avances tecnológicos que impulsaron la IA, pero sin apoyo financiero.

¿Qué característica define a la Generative AI?. La creación de contenido nuevo a partir de datos existentes. Su capacidad para clasificar datos en categorías predefinidas. La habilidad para analizar datos históricos y hacer predicciones. Su enfoque en procesar grandes volúmenes de datos para extraer información.

La "consistencia" de la IA se refiere a que...: Los resultados pueden variar incluso con entradas similares debido a su naturaleza probabilística, lo que plantea retos en aplicaciones que requieren fiabilidad. Siempre da la misma respuesta a la misma pregunta, sin importar la entrada. Solo funciona de manera consistente si tiene una conexión a internet muy rápida. Es consistente en el procesamiento de datos y en la generación de respuestas.

El objetivo principal de la Analytical AI es: Procesar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tomar decisiones. Predecir resultados futuros basándose en tendencias. Clasificar datos en categorías y grupos. Crear contenido nuevo, como texto o imágenes.

¿Qué factor fue clave para el resurgimiento de la IA en los años 90?. El aumento de la potencia computacional y los avances en algoritmos. El desarrollo de la robótica avanzada. El surgimiento de la World Wide Web. La reducción de costes en la tecnología.

¿Cuál es un ejemplo de dato no estructurado?. Un correo electrónico en texto libre. Una transacción bancaria con campos como fecha, importe y número de cuenta. Un registro médico normalizado (ID del paciente, diagnóstico, tratamiento...). Una hoja de cálculo con el listado de estudiantes: nombre, edad, calificación final.

El fine-tuning sirve para: Adaptar un modelo a tareas o aplicaciones específicas. Generar imágenes. Reiniciar un modelo para que se generalice. Ajustar automáticamente un modelo de IA sin intervención humana.

Los datos estructurados se caracterizan por: Organizarse en filas y columnas. Carecer de organización. Estar en formatos de imagen y video. No poder procesarse en bases de datos.

Identificar si un correo es spam o no, corresponde a un algoritmo de: Clasificación. Clustering. Regresión. Generación.

Los modelos de refuerzo aprenden mediante: Prueba / error y recompensa. Filas y columnas. JSON y XML. Ejemplos etiquetados.

¿Qué tipo de modelo permite generar imágenes desde texto?. Generativo. Regresión. Clasificación. Supervisado.

¿Qué chatbot combina búsqueda web y conversación, mostrando siempre las fuentes?. Perplexity AI. Pi. Copilot. Gemini.

¿Qué modelo de IA generativa de Adobe crea imágenes, efectos y variaciones gráficas a partir de prompts y, además, está pensado para integrarse en aplicaciones como Photoshop o Illustrator?. Firefly. Express. DALL E. Canva.

¿Qué chatbot tiene un enfoque más personal y "empático", destinado a interacción social?. Pi (Inflection AI). Claude. Copilot. Gemini.

¿Qué técnica de prompting es más adecuada para mostrar a la IA ejemplos del tipo de salida que esperamos?. Few-shot prompting. Zero-shot prompting. Context prompting. Chain-of-thought prompting.

¿Cuál es la función de Duet AI (más recientemente Gemini) en Gmail?. Redacta borradores de correos electrónicos, propone respuestas automáticas y resume hilos largos de mensajes. Resume documentos extensos y genera ideas. Sugiere fórmulas y ayuda en la organización y análisis de datos. Proporciona subtítulos automáticos.

¿Cuál es el objetivo principal del role prompting?. Asignar un rol a la IA para orientar estilo y vocabulario. Evitar que la IA dé explicaciones. Pedir resúmenes breves. Reducir el consumo de recursos.

Para obtener un mejor resultado de una IA, ¿qué característica debe tener un prompt?. Ser específico, claro y contextualizado. Estar escrito en un lenguaje técnico. Evitar dar detalles y contexto. Ser lo más corto y genérico posible.

El ejemplo de un hospital que utiliza IA para convertir estadísticas de pacientes en gráficos dinámicos ilustra la habilidad de: Visualización dinámica. Adaptación de contenidos. Traducción y localización. Estructuración de información.

¿Cuál es la relación más adecuada entre la inteligencia artificial y los profesionales humanos según el enfoque actual de la tecnología?. La IA funciona como un complemento que amplifica las capacidades humanas, creando una sinergia donde cada uno aporta sus fortalezas únicas. La IA solo debe utilizarse en tareas rutinarias y de bajo valor, dejando todo el trabajo creativo exclusivamente a los humanos. La IA y los humanos compiten por los mismos roles, siendo la tecnología generalmente superior en todas las tareas. La IA está diseñada para reemplazar completamente el trabajo humano en la mayoría de los campos profesionales.

Según el proceso para organizar tareas, una tarea es probablemente automatizable si: Puede describirse con pasos claros y repetibles. Requiere una gran cantidad de creatividad y empatía. El riesgo de error es demasiado alto para una revisión posterior. Su resultado final necesita supervisión humana.

¿Qué habilidad permite a la IA transformar ideas textuales en representaciones visuales?. Visualización de conceptos. Análisis de escenarios. Recomendaciones basadas en datos. Generación de ideas.

En el sector de la educación, ¿qué tarea es más adecuada para que la IA la realice?. Generar ejercicios adaptados al nivel de cada estudiante. Diseñar la dinámica de la clase. Adaptar la explicación en función de los problemas de aprendizaje del alumno. Detectar la desmotivación o falta de confianza en los alumnos.

La tarea del Supervisor de IA de realizar 'Ajuste de parámetros y refinamiento de instrucciones' es esencial porque: Los sistemas de IA no son estáticos y necesitan ser calibrados continuamente para mantener la calidad y alineación. Es un requisito legal para obtener licencias de software de IA. El Supervisor tiene la tarea de generar los "prompts" más avanzados para la organización. Es el único rol con acceso técnico a los modelos de IA.

El Supervisor de IA es el rol centrado en: Garantizar que los sistemas de IA funcionen correctamente, de manera ética y alineada con los objetivos organizacionales. La limpieza y preparación de conjuntos de datos masivos. La creación de prompts complejos para la generación de contenido. La interpretación y comunicación de visualizaciones a un equipo técnico.

Uno de los requisitos del rol de Prompt Designer es: Conocimiento de técnicas como el Few-shot prompting y cadena de pensamiento. Preparación y limpieza de conjuntos de datos. Implementación de salvaguardas organizacionales. Monitorización de resultados y ajuste de parámetros.

¿Cuál es el objetivo principal del rol de Prompt Designer?. Crear instrucciones precisas para sistemas de IA que generen los resultados deseados. Implementar salvaguardas éticas en sistemas de IA. Monitorizar resultados para detectar sesgos o errores. Generar visualizaciones efectivas a partir de conjuntos de datos.

¿Qué requisito es esencial para un Prompt Designer además de la comprensión profunda de modelos de IA?. Habilidades de comunicación excepcionales. Identificación de patrones con asistencia de IA. Ajuste de parámetros y refinamiento de instrucciones. Implementación de salvaguardas éticas a nivel de código.

Si un sistema de IA comienza a generar consistentemente resultados que muestran sesgos de género o raza, ¿qué rol tiene la responsabilidad primordial de intervenir y aplicar salvaguardas éticas?. Supervisor de IA. Analista de datos junior con enfoque en IA. El desarrollador de software inicial. Prompt Designer.

¿Qué ejemplo corresponde a un deepfake?. Un video manipulado en el que un político dice algo que nunca dijo. Una simulación meteorológica. Un meme humorístico. Un videojuego con gráficos realistas.

¿Qué tipo de sesgo ocurre al reforzar creencias o hipótesis previas en lugar de cuestionarlas al introducir datos o preguntas?. Sesgo de confirmación. Sesgo de medición. Sesgo en prompts. Sesgo de selección.

¿Qué principio ético exige divulgar de manera clara cómo funciona una IA?. Transparencia. Equidad. Responsabilidad. Privacidad.

¿Qué tipo de sesgo aparece cuando los datos de entrenamiento no representan a toda la población?. Sesgo de selección. Sesgo de medición. Sesgo de confirmación. Sesgo en prompts.

¿Qué es la anonimización de datos?. Eliminar o alterar datos personales para que no identifiquen a individuos. Almacenar la información en la nube. Encriptar archivos confidenciales. Usar contraseñas más seguras.

¿Qué ocurre si una obra es generada solo por IA sin intervención humana?. No puede registrarse con derechos de autor. Se convierte en dominio privado. Solo pertenece al programador. Tiene copyright automático.