Tema 7B

Qué característica diferencia al aprendizaje profundo del aprendizaje automático?. La intervención humana en cada etapa del proceso. La eliminación completa de los algoritmos de programación. Su dependencia de árboles de decisión estrictos. Su capacidad de tomar decisiones combinando todos los datos simultáneamente.

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

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

Qué tipo de aprendizaje utilizaba la IA en sus inicios?. Aprendizaje automático. Aprendizaje profundo. Aprendizaje biológico. Aprendizaje supervisado.

Qué diferencia al aprendizaje profundo del aprendizaje supervisado?. El aprendizaje supervisado solo se aplica a tareas de reconocimiento de imágenes pero no a información basada en texto. En el aprendizaje supervisado, la IA no requiere datos de entrenamiento. El aprendizaje profundo no usa redes neuronales artificiales. En el aprendizaje profundo, la IA analiza datos combinados sin seguir una estructura fija.

Por qué el aprendizaje automático no funcionaba como un cerebro humano?. Porque necesitaba intervención humana constante. Porque solo ejecutaba órdenes predefinidas. Porque no podía combinar patrones generales con excepciones. Porque dependía exclusivamente de los datos ingresados manualmente.

Qué tipo de aprendizaje se basa en examinar datos sin etiquetar?. Aprendizaje automático. Aprendizaje no supervisado. Aprendizaje por refuerzo. Aprendizaje supervisado.

Qué modelo de aprendizaje de IA es más eficaz para el reconocimiento de imágenes?. Aprendizaje supervisado. Aprendizaje profundo. Aprendizaje por refuerzo. Aprendizaje automático tradicional.

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

Qué función cumplen los algoritmos en la IA?. Definir reglas estrictas sin posibilidad de cambio. Reemplazar la creatividad humana. Establecer instrucciones que permiten a la máquina aprender y tomar decisiones. Mejorar la velocidad del hardware.

Cómo toma decisiones la IA en el aprendizaje profundo?. Evaluando todas las variables de forma combinada. Siguiendo una estructura jerárquica de decisiones. Mediante la programación manual de cada acción. Basándose únicamente en datos históricos sin analizar nuevos.

Qué permite la combinación de múltiples factores en la toma de decisiones en la IA?. Que la IA pueda imitar mejor el comportamiento humano. Que la IA no requiera datos de entrada. Que la IA dependa exclusivamente de reglas predefinidas. Que la IA sea completamente autónoma sin entrenamiento previo.

Qué papel cumplen los algoritmos en la inteligencia artificial?. Ayudar a la máquina a tomar decisiones y mejorar su aprendizaje. Ejecutar automáticamente tareas sin necesidad de aprendizaje. Almacenar información para mejorar la memoria de la IA. Reemplazar completamente la toma de decisiones humana.

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

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

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

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

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

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

Cuál de las siguientes tareas ha sido impulsada por el aprendizaje profundo?. Reconocimiento de imágenes. Gestión de bases de datos. Eliminación de virus en sistemas operativos. Redacción de textos sin errores gramaticales.