OP PAC1 (RA2)

¿Cuál es la materia prima fundamental de la inteligencia artificial?. Algoritmos. Datos. Modelos. Procesadores.

¿Qué técnica se utiliza para analizar texto no estructurado?. SQL. Redes convolucionales. Procesamiento de lenguaje natural (PLN). Clustering.

Los datos semiestructurados se representan habitualmente en: SQL. JSON. CSV. PDF.

Un algoritmo en IA se define como: Una base de datos organizada. Un conjunto de instrucciones para procesar datos. Un sistema de almacenamiento. Un modelo de red neuronal.

¿Qué tipo de algoritmo se usa para predecir un precio de vivienda?. Clasificación. Clustering. Regresión. Redes neuronales convolucionales.

El modelo en IA es: El conjunto de datos de entrenamiento. La representación matemática de lo aprendido. Una base de datos. El hardware de la IA.

Un modelo supervisado aprende a partir de: Prueba y error. Datos sin etiquetar. Datos etiquetados. Premios y castigos.

¿Qué arquitectura utiliza un mecanismo de atención para procesar lenguaje e identificar qué partes de una frase son más relevantes?. CNN (Convolutional neural networks / Redes neuronales convolucionales). Transformer (transformador). GAN (Generative adversarial networks / Redes generativas antagónicas). Regresión.

¿Cuál es el propósito de un autoencoder variacional (VAE, variational autoencoder)?. Clasificar datos. Comprimir y reconstruir información con variaciones controladas. Predecir precios, elaborar resúmenes. Detectar bordes en imágenes.

En las GAN (Generative adversarial networks / Redes generativas antagónicas), ¿qué red crea datos sintéticos?. Discriminador. Generador. Transformer. Red neuronal.

El subajuste significa que: El modelo se adapta demasiado. El modelo no aprende lo suficiente. El modelo predice con gran precisión. El modelo usa redes neuronales.

¿Qué métrica mide el porcentaje de aciertos de un modelo?. Error. Precisión. Generalización. Fine-tuning.

¿Qué elemento es clave en la entrada (input) a un modelo de IA conversacional, es decir, las instrucciones que le damos al sistema?. Prompt. Output. Dataset. GPU.

¿Qué técnica de prompting implica dar ejemplos previos?. Zero-shot. Few-shot. Chain-of-thought. Instrucción inversa.

Un riesgo de equidad social relacionado con la IA es: La traducción automática, que puede ser imprecisa. La brecha socioeconómica, hay personas que no tienen acceso a la IA. El clustering. El PLN.