Programacion de IA

¿Qué describe mejor un lenguaje de marcado?. Un lenguaje para operaciones matemáticas. Un lenguaje que estructura y describe información con etiquetas. Un lenguaje para compilar programas. Un lenguaje para crear gráficos.

¿Cuál es la función principal de una etiqueta de cierre en un documento de marcado?. Indicar el tipo de documento. Marcar el final del contenido de un elemento. Añadir metadatos a la estructura. Declarar una nueva jerarquía.

¿Cuál de las siguientes opciones es un ejemplo de etiqueta vacía o autocontenida?. <p>Este es un párrafo.</p>. <img src='imagen.jpg' alt='Descripción'>. <h1>Título principal</h1>. <article>Contenido del artículo</article>.

¿Qué tipo de información aportan principalmente las etiquetas semánticas?. Información sobre el tamaño y color del texto. Información sobre la estructura y el significado del contenido. Información sobre el autor del documento. Información sobre la velocidad de carga de la página.

¿Por qué se considera obsoleto el uso de etiquetas de presentación en HTML5?. Porque son muy difíciles de escribir. Porque mezclan contenido y presentación, dificultando el mantenimiento. Porque no son compatibles con los navegadores modernos. Porque solo se pueden usar para texto en negrita.

¿Cuál es el propósito principal de las etiquetas en los lenguajes de marcado?. Ejecutar código JavaScript. Definir la apariencia visual del contenido. Estructurar, describir e interpretar información. Realizar cálculos matemáticos.

¿Qué tipo de información determinan las etiquetas estructurales?. El color del texto. La forma en que se organiza el contenido de un documento. La fuente del texto. El tamaño de la imagen.

¿Qué información adicional proporcionan los atributos en una etiqueta?. El tipo de etiqueta. Información adicional sobre el elemento, como propiedades o metadatos. El orden de las etiquetas. El significado del contenido.

¿Por qué las etiquetas semánticas mejoran la accesibilidad web?. Porque hacen el texto más grande. Porque ayudan a los navegadores y lectores de pantalla a entender el contenido. Porque permiten al usuario cambiar el color del texto. Porque aceleran la carga de la página.

¿Qué lenguaje de marcado es el estándar para la web y se utiliza para estructurar el contenido de las páginas?. XML. JSON. HTML. Markdown.

¿Cuál es la principal diferencia entre HTML y XML?. HTML usa etiquetas, XML no. HTML tiene un conjunto fijo de etiquetas, mientras que XML permite definir etiquetas personalizadas. XML se usa para páginas web, HTML para intercambio de datos. HTML solo se puede usar para texto, XML para imágenes.

¿Para qué se utiliza principalmente Markdown?. Para crear aplicaciones móviles. Para escribir texto de forma simple que pueda convertirse fácilmente a HTML. Para diseñar bases de datos. Para programar videojuegos.

¿Qué formato utiliza JSON para representar información estructurada?. Etiquetas de apertura y cierre. Pares clave-valor. Comandos específicos. Estructuras de árbol.

¿Cuál es una característica principal de YAML?. Utiliza una sintaxis compleja con muchos símbolos. Se basa en la indentación para definir la estructura. Está diseñado exclusivamente para aplicaciones científicas. No permite la representación de datos anidados.

¿Para qué se utiliza principalmente LaTeX?. Para crear páginas web interactivas. Para componer documentos científicos y técnicos con fórmulas matemáticas. Para el desarrollo de videojuegos. Para la gestión de bases de datos.

¿Por qué son importantes los lenguajes de marcado en la Inteligencia Artificial?. Porque permiten ejecutar código de IA directamente. Porque ayudan a estructurar, describir e intercambiar datos para el entrenamiento y análisis de modelos de IA. Porque reemplazan la necesidad de algoritmos de IA. Porque solo se usan para la interfaz de usuario de las aplicaciones de IA.

¿Qué función cumplen los lenguajes de marcado en el desarrollo web?. Solo para estilizar el contenido. Son la base para estructurar y presentar el contenido visible en los navegadores. Se encargan de la lógica de la aplicación. Son un reemplazo directo de JavaScript.

¿Cuál es la ventaja de usar XML para el intercambio de datos entre sistemas?. Su formato es muy compacto y rápido. Permite definir etiquetas personalizadas, asegurando un intercambio de datos sin ambigüedad. Es el único lenguaje que pueden entender los sistemas modernos. Es fácil de leer para cualquier persona sin conocimientos técnicos.

¿Qué herramienta se utiliza para validar documentos HTML según las reglas de la W3C?. Un validador de XML. El validador de la W3C (https://validator.w3.org). Un editor de texto simple. Un compilador de Python.

¿Qué son DTD y XML Schema (XSD) en el contexto de la validación XML?. Tipos de navegadores web. Métodos para estilizar documentos XML. Estándares para definir la estructura y restricciones de documentos XML. Lenguajes de programación para XML.

¿Cuál es una buena práctica recomendada al escribir código con lenguajes de marcado?. Mezclar contenido y presentación en las mismas etiquetas. Usar etiquetas de presentación en lugar de semánticas. Mantener una estructura jerárquica clara y validar el documento. Omitir los atributos para simplificar el código.

¿Qué significa 'etiqueta semántica' en el contexto de HTML5?. Una etiqueta que solo cambia el color del texto. Una etiqueta que define la función o el significado del contenido que encierra (ej. <header>, <article>). Una etiqueta que se usa exclusivamente para enlaces. Una etiqueta que permite ejecutar código.

¿Cuál es el propósito principal de los atributos en una etiqueta HTML?. Definir la jerarquía del documento. Proporcionar información adicional sobre el elemento (ej. 'src' o 'alt' en <img>). Indicar el final de una etiqueta. Crear listas numeradas.

¿Qué diferencia hay entre un lenguaje de marcado y un lenguaje de programación?. Los lenguajes de marcado ejecutan instrucciones, los de programación estructuran información. Los lenguajes de programación organizan contenido, los de marcado ejecutan algoritmos. Los lenguajes de marcado describen información con etiquetas, los de programación realizan operaciones lógicas y de control. No hay diferencia, se pueden usar indistintamente.

¿Por qué se recomienda usar etiquetas semánticas en lugar de etiquetas de presentación?. Porque las etiquetas semánticas son más cortas. Porque las etiquetas semánticas mejoran la accesibilidad, el SEO y el mantenimiento. Porque las etiquetas de presentación ya no funcionan. Porque solo las etiquetas semánticas permiten dar formato al texto.

¿Qué permite la validación de documentos de marcado?. Cambiar el color del texto automáticamente. Detectar errores de sintaxis, etiquetas mal cerradas o estructuras incorrectas. Añadir imágenes al documento. Crear enlaces internos.

¿Qué tipo de información aportan las etiquetas en el contexto de la web?. Únicamente información visual. Estructura, significado y propiedades de los datos. Instrucciones para el navegador. Algoritmos de inteligencia artificial.

¿Qué es un 'lenguaje de marcado de datos' como JSON?. Un lenguaje para crear animaciones. Un lenguaje que no usa etiquetas pero representa información estructurada, útil para la comunicación entre aplicaciones. Un lenguaje para diseñar interfaces gráficas. Un lenguaje para realizar operaciones matemáticas complejas.

¿Cuál es la ventaja principal de Markdown para escribir documentación?. Es el más complejo y potente. Genera automáticamente código de programación. Es fácil de leer incluso sin procesar y se convierte fácilmente a HTML. Solo se puede usar para escribir código.

¿Qué tecnología se utiliza para definir la estructura y los tipos de datos en JSON Schema?. DTD. XML Schema (XSD). JSON Schema. HTML5.

¿Cuál de las siguientes opciones es un ejemplo de etiqueta semántica en HTML5?. <b> (negrita). <font color='blue'> (color azul). <em> (énfasis). <center> (centrado).

¿Para qué se utiliza principalmente XML en el contexto de los lenguajes de marcado?. Para diseñar la interfaz de usuario de sitios web. Para almacenar y transportar datos de forma estructurada y estandarizada. Para escribir guiones de películas. Para crear efectos de sonido.

¿Qué son las 'etiquetas de presentación' en HTML?. Etiquetas que definen el significado del contenido. Etiquetas que indican cómo debe mostrarse el contenido (ej. color, tamaño). Etiquetas para crear formularios. Etiquetas para definir la estructura de tablas.

¿Cuál es la función de un atributo 'alt' en una etiqueta <img>?. Indicar la altura de la imagen. Proporcionar una descripción textual de la imagen para accesibilidad y si la imagen no carga. Establecer el ancho de la imagen. Definir el enlace de la imagen.

¿Qué significa que un lenguaje de marcado sea 'extensible' como XML?. Que solo puede usarse en una plataforma. Que el usuario puede definir sus propias etiquetas personalizadas. Que no necesita validación. Que solo puede contener texto.

¿Cuál es el objetivo principal de las buenas prácticas y la validación en lenguajes de marcado?. Hacer los documentos más largos. Garantizar la claridad, coherencia y validez del documento para su correcta interpretación. Aumentar el tamaño de los archivos. Evitar el uso de etiquetas semánticas.

¿Cómo se organiza la información en YAML?. Mediante etiquetas de apertura y cierre. Utilizando pares clave-valor y la indentación. Solo a través de atributos. Mediante una estructura de árbol con nodos.

¿Cuál es la principal utilidad de JSON en la comunicación entre aplicaciones?. Crear interfaces gráficas complejas. Facilitar el intercambio de datos estructurados de manera ligera y eficiente. Ejecutar código en el lado del cliente. Realizar cálculos matemáticos complejos.

Según el documento, ¿qué tipo de información aportan las etiquetas en general?. Solo el formato visual. Solo la estructura. Estructura, significado (semántica) y propiedades. Instrucciones de ejecución.

¿Qué es un 'archivo README' escrito en Markdown?. Un archivo de configuración de sistema. Un archivo que describe el funcionamiento, parámetros y uso de un proyecto, fácil de leer y convertir a HTML. Un archivo ejecutable de programa. Un archivo de base de datos.

¿Por qué es importante la validación constante en el desarrollo web y la gestión de datos?. Para dificultar el acceso a los datos. Es la base de la interoperabilidad y fiabilidad. Para evitar el uso de etiquetas semánticas. Para reducir la velocidad de carga.

¿Qué tipo de información adicional proporcionan los atributos 'width' y 'height' en una etiqueta <img>?. La ubicación del archivo de imagen. La descripción textual de la imagen. El tamaño (ancho y alto) de la imagen. El formato del archivo de imagen.

¿Qué lenguaje de marcado se enfoca en la composición de documentos científicos o técnicos?. HTML. XML. Markdown. LaTeX.

¿Qué ventaja ofrecen los entornos de modelado de IA como Jupyter Notebook o Google Colab?. Permiten programar, probar y documentar modelos de IA en un entorno interactivo. Son solo para visualizar resultados. Reemplazan la necesidad de escribir código. Se usan únicamente para la recolección de datos.

¿Qué son las 'bibliotecas y frameworks' en el contexto de la IA?. Herramientas de software que facilitan la creación, entrenamiento y uso de modelos de IA. Plataformas en la nube para desplegar modelos. Algoritmos matemáticos puros. Conjuntos de datos para entrenamiento.

¿Cuál es la función de la 'validación automática' en el desarrollo de software?. Cambiar el estilo del documento. Garantizar la calidad de los documentos antes de publicarlos o intercambiarlos. Crear automáticamente contenido nuevo. Eliminar la necesidad de documentación.

En el contexto de IA, ¿para qué se utilizan lenguajes como XML o JSON en el entrenamiento de modelos?. Para ejecutar los modelos. Para describir y clasificar ejemplos de datos (datasets). Para diseñar la interfaz gráfica del modelo. Para compilar el código del modelo.

¿Qué permite la 'Estructura clara y coherente' en un documento de marcado?. Que las etiquetas se solapen. Que los elementos se aniden correctamente y las etiquetas se abran y cierren en orden. Que no se utilicen comentarios. Que el documento sea difícil de leer.

¿Qué son los 'algoritmos supervisados' en el aprendizaje automático?. Algoritmos que aprenden de datos sin etiquetar. Algoritmos que aprenden por interacción con un entorno. Algoritmos que aprenden a partir de ejemplos con etiquetas. Algoritmos que solo se usan para la visualización.

¿Qué herramienta se utiliza comúnmente para limpiar y manipular datos en Python para modelos de IA?. Scrapy. BeautifulSoup. Pandas y NumPy. LaTeX.

¿Cuál es el objetivo de 'separar datos en train/test' en el modelado de IA?. Aumentar la complejidad del modelo. Evaluar la generalización del modelo en datos no vistos. Simplificar el código. Reducir el número de características.

¿Qué métrica se utiliza comúnmente para evaluar modelos en tareas de clasificación?. Error cuadrático medio (MSE). Precisión, recall y F1-score. Índice de silueta. Curva ROC sin métricas.

¿Por qué es importante establecer una 'línea base' (baseline) al desarrollar un modelo?. Para usar el modelo más complejo posible. Para tener un punto de comparación simple y honesto del rendimiento antes de usar modelos más complejos. Para evitar el uso de datos de entrenamiento. Para asegurar que el modelo no aprenda nada.

¿Qué permite la 'validación cruzada' (cross-validation) en el modelado?. Evaluar el modelo una sola vez. Obtener una estimación más estable y robusta del rendimiento del modelo dividiendo los datos múltiples veces. Aumentar la complejidad del modelo innecesariamente. Ignorar el conjunto de prueba.

¿Qué función tiene la penalización 'C' en un Support Vector Machine (SVM)?. Controla la forma de la frontera (lineal vs RBF). Controla la influencia de un ejemplo en el kernel RBF. Controla la penalización por errores, afectando el balance entre sesgo y varianza. Define el número de estimadores.

¿Qué muestra una matriz de confusión?. La precisión global del modelo. Qué clases se confunden entre sí y cuántas veces ocurre. El tiempo de entrenamiento del modelo. La distribución de los datos de entrada.

¿Qué se busca al analizar las 'curvas ROC' en un modelo multiclase?. Evaluar la velocidad de entrenamiento. Medir la capacidad de discriminación del modelo a diferentes umbrales. Determinar el número de características. Comprobar si el modelo se sobreajusta.

¿Qué indican las 'importancias de variables' en modelos como Random Forest?. La causalidad directa entre variables. Qué variables contribuyen más a las predicciones del modelo. El orden en que se recolectaron los datos. El número de valores nulos en cada variable.