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Título del Test: Digitalización Descripción: Tema 4 pdf Autor: Pedro Navarro Navarro OTROS TESTS DEL AUTOR Fecha de Creación: 11/12/2024 Categoría: Otros Número Preguntas: 77

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Temario:

Qué es la inteligencia artificial (IA)? a) La capacidad de los humanos para entender las máquinas b) La capacidad de las máquinas para realizar tareas como aprender, resolver problemas y procesar el lenguaje natural c) La habilidad de las máquinas para realizar tareas físicas de forma autónoma d) La capacidad de las máquinas para realizar tareas sin intervención humana. ¿En qué se basa la clasificación de la inteligencia artificial según el texto? a) En la velocidad de procesamiento de datos. b) En la cantidad de tareas que la IA puede realizar c) En las tareas específicas que la IA puede llevar a cabo y cómo manipula la información d) En la capacidad de la IA para aprender nuevas lenguas. ¿Cuál de las siguientes es una característica de la inteligencia artificial débil? a) Capacidad para aprender y adaptarse de manera generalizada b) Realiza tareas específicas y limitadas c) Capacidad de sentir y entender emociones humanas d) Puede adaptarse a cualquier situación sin reprogramación. ¿Cuál de los siguientes ejemplos corresponde a un sistema de inteligencia artificial débil? a) Un robot que puede llevar a cabo investigaciones científicas avanzadas b) Un asistente virtual como Siri o Alexa c) Un sistema capaz de escribir poesía. d) Un algoritmo que resuelve problemas filosóficos complejos. ¿Qué tipo de inteligencia artificial es conocida como "inteligencia artificial general" (AGI)? a) Inteligencia artificial débil. b) Inteligencia artificial fuerte c) Inteligencia artificial aplicada d) Inteligencia artificial cognitiva. ¿Qué característica clave definiría a una inteligencia artificial fuerte (AGI)? a) Realiza tareas específicas con gran precisión. b) Es capaz de aprender de manera autónoma y realizar investigaciones científi c) Está limitada a tareas como la recomendación de productos d) Requiere reprogramación constante para adaptarse a nuevos entornos. Según el texto, ¿ cuál es un objetivo a largo plazo para muchos investigadores en IA? a) Desarrollar sistemas de IA que puedan realizar tareas repetitivas de manera más eficiente b) Crear inteligencia artificial que pueda realizar cualquier tarea humana de forma generalizada c) Mejorar los sistemas de IA débil para hacerlos más rápidos d) Lograr que las máquinas piensen de forma autónoma sin intervención humana. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa acerca de la inteligencia artificial fuerte? a) Puede llevar a cabo investigaciones científicas avanzadas. b) Puede comprender y simular emociones humanas c) Está actualmente disponible y ampliamente utilizada. d) Tiene la capacidad de aprender de la experiencia sin programación específica. ¿Cuál es una limitación de la inteligencia artificial débil? a) No puede realizar tareas fuera del ámbito para el que fue diseñada b) No puede aprender ni adaptarse a nuevas situaciones c) Requiere de emociones humanas para funcionar correctamente d) Puede comprender conceptos filosóficos y técnicos. ¿Cuál de las siguientes es una de las posibles capacidades de la inteligencia artificial fuerte? a) Filtrar correos electrónicos no deseados b) Mantener una conversación sobre cualquier tema de manera significativa c) Recomendar canciones basadas en tus preferencias pasadas. d) Realizar tareas como encender luces de una vivienda. ¿En qué se basa la inteligencia artificial simbólica? a) En la manipulación de datos sin reglas explícitas b) En la representación de símbolos y reglas para procesar el conocimiento c) En el aprendizaje profundo para reconocer patrones d) En modelos matemáticos inspirados en el cerebro humano. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es característica de la inteligencia artificial simbólica? a) Utiliza modelos matemáticos complejos sin reglas explícitas. b) Emplea redes neuronales para procesar información. c) La representación del conocimiento es explícita y formal d) Se basa únicamente en algoritmos genéticos. ¿Qué limitación presenta la inteligencia artificial simbólica según el texto? a) No puede procesar grandes cantidades de datos b) Su capacidad para adaptarse a nuevas situaciones es limitada. c) No es útil para la toma de decisiones en tiempo real. d) Su razonamiento es poco comprensible para los humanos. ¿Qué método utilizaba la inteligencia artificial simbólica inicialmente para tareas como la comprensión del lenguaje? a) Redes neuronales artificiales. b) Gramáticas formales y otros métodos simbólicos. c) Algoritmos genéticos. d) Aprendizaje profundo. ¿Qué tipo de razonamiento utilizan los sistemas de inteligencia artificial simbólica? a) Razonamiento basado en reglas, como "si-entonces". b) Razonamiento probabilístico c) Razonamiento evolutivo mediante selección natural. d) Razonamiento basado en redes neuronales. ¿Qué caracteriza a la inteligencia artificial subsimbólica? a) Utiliza representaciones explícitas del conocimiento, como en la IA simbólica. b) Está basada en modelos matemáticos y pretende emular el aprendizaje biológico. c) Depende completamente de reglas explícitas para la toma de decisiones. d) Solo puede procesar un pequeño volumen de datos. ¿Qué tipo de aprendizaje utiliza la inteligencia artificial subsimbólica para adaptarse a nuevas situaciones? a) Aprendizaje supervisado b) Aprendizaje profundo (deep learning). c) Aprendizaje basado en reglas explícitas. d) Aprendizaje simbólico. ¿Qué componente clave utiliza la inteligencia artificial subsimbólica para reconocer patrones y realizar tareas complejas como el reconocimiento de imágenes? a) Algoritmos genéticos. b) Redes neuronales artificiales. c) Lógica difusa. d) Gramáticas formales. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe una característica de las redes neuronales artificiales? a) Se basan en reglas explícitas y representaciones formales del conocimiento. b) Están inspiradas en el cerebro humano y procesan información en paralelo c) Utilizan algoritmos genéticos para resolver problemas complejos. d) Se usan exclusivamente para la generación de texto. ¿Qué es la lógica difusa (fuzzy logic) en el contexto de la inteligencia artificial subsimbólica? a) Un tipo de red neuronal utilizada para la clasificación de datos. b) Un enfoque que maneja la incertidumbre y la imprecisión usando grados de verdad. c) Un algoritmo basado en la selección natural para resolver problemas. d) Un sistema de reglas definidas explícitamente para la toma de decisiones. ¿Cuál es una de las principales ventajas de la inteligencia artificial subsimbólica frente a la simbólica? a) Mayor capacidad para procesar grandes cantidades de datos. b) Facilidad para tomar decisiones en tiempo real. c) Representación explícita del conocimiento d) Transparencia total en el proceso de toma de decisiones. ¿Qué tipo de problemas resuelven los sistemas basados en agentes dentro de la inteligencia artificial subsimbólica? a) Problemas de procesamiento del lenguaje natural. b) Problemas de clasificación de datos utilizando reglas lógicas. c) Problemas complejos mediante la interacción de múltiples agentes autónomos. d) Problemas de procesamiento en tiempo real a través de redes neuronales. ¿Quiénes propusieron uno de los primeros modelos de neuronas artificiales en 1943? a) Alan Turing y Claude Shannon. b) John McCarthy y Marvin Minsky. c) Warren McCulloch y Walter Pitts. d) Geoffrey Hinton y David Rumelhart. ¿En qué obra Alan Turing introduce el concepto del test de Turing para evaluar la inteligencia de una máquina? a) "Artificial Intelligence and Its Impact". b) "Computing Machinery and Intelligence". c) "The Age of Machines". d) "The Turing Test: Evaluating Machine Intelligence". ¿Qué evento marcó el nacimiento formal de la inteligencia artificial como campo de investigación? a) La publicación de "Computing Machinery and Intelligence" en 1950 b) La conferencia de Dartmouth en 1956. c) La creación del programa ELIZA en 1966. d) La derrota de Garry Kasparov por Deep Blue en 1997. ¿Cuál de los siguientes sistemas fue uno de los primeros desarrollos de IA en los años 60 y 70? a) AlphaGo. b) Prolog. c) ELIZA. d) DeepBlue. ¿Qué lenguaje de programación asociado a la IA simbólica apareció en 1972? a) Lisp. b) C++. c) Python. d) Prolog. ¿Qué avance importante tuvo lugar en la década de 1980 en el campo de la inteligencia artificial? a) La creación de sistemas expertos que fueron ampliamente comercializados. b) El desarrollo del modelo de aprendizaje profundo. c) La invención de las redes neuronales artificiales. d) La introducción del test de Turing. ¿Qué técnica de aprendizaje fue popularizada en 1986 por David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams? a) Aprendizaje supervisado. b) Retropropagación (backpropagation) para entrenar redes neuronales. c) Algoritmos genéticos. d) Algoritmos de optimización evolutiva. ¿Cuál de los siguientes hitos ocurrió en 1997 en el campo de la inteligencia artificial? a) El desarrollo de AlphaGo. b) IBM Deep Blue derrota a Garry Kasparov en ajedrez. c) La creación de GPT-3 por OpenAI. d) El éxito de la red neuronal AlexNet en reconocimiento de imágenes. ¿Qué avance importante en la década de 2000 contribuyó al desarrollo de la IA? a) El lanzamiento de GPT-3 por OpenAI. b) El aumento de la capacidad de cálculo de los ordenadores y el auge del Big Data. c) La victoria de Deep Blue en ajedrez. d) La creación de la primera red neuronal profunda (deep learning). ¿Qué logro significativo alcanzó AlphaGo en 2016? a) Ganó el concurso de televisión "Jeopardy!". b) Derrotó a Garry Kasparov en ajedrez. c) Fue el primer programa de IA en derrotar a un campeón mundial de Go. d) Predijo la estructura de proteínas con alta precisión. ¿Qué modelo de lenguaje avanzado fue lanzado por OpenAI en 2020? a) GPT-1. b) GPT-2. c) GPT-3. d) AlphaFold. ¿Cuál fue una de las aplicaciones de la inteligencia artificial destacada en 2022? a) El desarrollo de AlphaGo. b) La predicción de estructuras de proteínas con el modelo AlphaFold. c) La derrota de un campeón mundial de ajedrez. d) La victoria de Watson en "Jeopardy!". ¿Qué desafío se menciona como uno de los que enfrentará la IA en el futuro? a) El desarrollo de redes neuronales más rápidas. b) La ética y la transparencia en el uso de IA. c) La creación de modelos de lenguaje más grandes. d) La reducción de la capacidad de procesamiento de datos. ¿En qué año OpenAI lanzó la versión GPT-1 de su modelo de lenguaje? a) 2018. b) 2020. c) 2011. d) 2014. ¿Qué contribución en biología computacional se logró en 2022 con la IA? a) La creación de un nuevo sistema experto. b) El desarrollo de AlphaFold para predecir estructuras de proteínas. c) El avance en el diagnóstico médico con MYCIN. d) El triunfo de AlphaGo en el juego de Go. ¿Cuál es la relación entre la inteligencia artificial (IA) y el big data? a) La IA proporciona los grandes volúmenes de datos que necesita el big data. b) El big data se encarga de procesar los datos mientras que la IA se utiliza solo para análisis estadístico. c) El big data proporciona los grandes conjuntos de datos, mientras que la IA extrae conocimientos y realiza análisis avanzados. d) No existe ninguna relación entre la IA y el big data. ¿Qué técnica de minería de datos se utiliza para agrupar elementos en clusters basados en similitudes entre ellos? a) Clasificación. b) Clustering. c) Regresión. d) Análisis de asociación. ¿Cuál de las siguientes es la primera etapa en el proceso de minería de datos? a) Modelado y análisis. b) Recolección y preparación de datos. c) Evaluación e interpretación. d) Despliegue y uso de resultados. ¿En qué consiste la técnica de 'análisis de asociación' en minería de datos? a) Encontrar reglas que describen relaciones significativas entre variables en los datos. b) Asignar elementos a categorías predefinidas basándose en características observadas. c) Agrupar elementos en clusters o grupos según sus similitudes. d) Identificar datos que no se ajustan a patrones normales o esperados. ¿Qué tipo de datos se utilizan en el aprendizaje supervisado? a) Datos etiquetados. b) Datos no etiquetados. c) Datos que no tienen patrones evidentes. d) Datos sin ninguna estructura definida. ¿Qué objetivo tiene el aprendizaje no supervisado? a) Predecir valores continuos a partir de datos etiquetados. b) Encontrar patrones o estructuras ocultas en los datos no etiquetados. c) Asignar etiquetas a datos según características observadas. d) Ajustar el modelo de aprendizaje a través de recompensas y castigos. ¿Qué ejemplo corresponde a una aplicación de aprendizaje supervisado? a) Clasificar clientes en categorías como "frecuentes" o "ocasionales" según su comportamiento de compra b) Identificar transacciones fraudulentas en un banco utilizando datos etiquetados de transacciones previas. c) Agrupar productos en una tienda online sin tener etiquetas previas de las categorías. d) Enseñar a un robot a navegar por un entorno utilizando recompensas y penalizaciones. ¿Qué tipo de aprendizaje permite que un algoritmo aprenda a través del sistema de prueba/error, recibiendo recompensas o castigos? a) Aprendizaje supervisado. b) Aprendizaje no supervisado. c) Aprendizaje por refuerzo. d) Aprendizaje estadístico. En el aprendizaje por refuerzo, ¿qué recibe el agente como retroalimentación? a) Respuestas correctas explícitas. b) Recompensas o castigos. c) Nuevas etiquetas para los datos. d) Datos estructurados listos para ser analizados. ¿Qué técnica de minería de datos se usa para predecir valores continuos identificando relaciones entre variables? a) Regresión. b) Clustering. c) Detección de anomalías. d) Análisis de asociación. ¿Qué implica la etapa de "transformación de datos" en el proceso de minería de datos? a) Recopilar datos de diversas fuentes. b) Aplicar técnicas estadísticas para limpiar los datos. c) Convertir los datos a un formato adecuado para su análisis. d) Evaluar la precisión de los modelos construidos. ¿Qué tipo de datos utiliza el aprendizaje no supervisado para encontrar patrones? a) Datos etiquetados con categorías claras. b) Datos no etiquetados sin una estructura definida. c) Datos con respuestas correctas predefinidas. d) Datos con anomalías que deben ser detectadas. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta sobre la minería de datos? a) Se enfoca únicamente en el análisis de datos en tiempo real. b) Solo se utiliza en la industria del entretenimiento y la publicida c) Ayuda a convertir grandes volúmenes de datos en información útil para la toma de decisiones. d) Su objetivo principal es limpiar los datos para que sean fácilmente comprendidos por los humanos. ¿Qué técnica en minería de datos se utiliza para identificar datos que no se ajustan a patrones normales o esperados? a) Clasificación. b) Detección de anomalías. c) Clustering. d) Regresión. ¿En qué se diferencia el aprendizaje supervisado del aprendizaje no supervisado? a) El aprendizaje supervisado trabaja con datos no etiquetados, mientras que el no supervisado usa datos etiquetados. b) El aprendizaje supervisado busca patrones en datos sin etiquetas, mientras que el no supervisado se centra en predecir resultados a partir de datos etiquetados. c) El aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados y el no supervisado trabaja con datos no etiquetados para encontrar patrones o estructuras. d) No hay diferencia significativa entre ambos tipos de aprendizaje. ¿Cuál es una de las principales ventajas de Python en el desarrollo de IA? a) Su rendimiento extremadamente rápido. b) Su sintaxis clara y fácil de entender. c) Su exclusividad para proyectos de IA. d) Su incompatibilidad con otros lenguajes de programación. ¿Qué lenguaje de programación se destaca por su popularidad en el análisis de datos y estadísticas? a) Java. b) Python. c) R. d) C++. ¿Cuál de las siguientes bibliotecas está específicamente asociada con Python para el desarrollo de IA y aprendizaje automático? a) ggplot2. b) Deeplearning4j. c) TensorFlow. d) caret. ¿Cuál es la ventaja principal de Python respecto a su comunidad? a) Tiene una comunidad más pequeña pero especializada. b) La comunidad es grande y ofrece muchos recursos, foros y documentación. c) Su comunidad está limitada a los desarrolladores de software comercial. d) No tiene comunidad activa en comparación con otros lenguajes. ¿Cuál de las siguientes características hace que R sea popular en el análisis de datos para IA? a) Su compatibilidad con solo lenguajes de programación funcional. b) Sus potentes bibliotecas de aprendizaje automático y visualización avanzada de datos. c) Su rendimiento de alto nivel en grandes aplicaciones empresariales. d) Su facilidad para integrarse con solo Python. ¿Qué lenguaje de programación es comúnmente utilizado en aplicaciones empresariales debido a su estabilidad y escalabilidad? a) R. b) Python. c) Java. d) C++. ¿Qué herramienta en Python se utiliza para crear visualizaciones detalladas y personalizadas de datos? a) Weka. b) ggplot2. c) Matplotlib. d) RStudio. ¿Cuál es una de las principales características de Java en el contexto de la IA? a) No tiene integración con big data. b) Su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos a través de tecnologías como Hadoop. c) No se utiliza para redes neuronales. d) Su incapacidad para ser usado en aplicaciones empresariales. ¿Qué conjunto de herramientas de Java se utiliza para trabajar con redes neuronales? a) TensorFlow. b) Deeplearning4j. c) PyTorch. d) Keras. ¿Qué ventaja ofrece R en cuanto a la manipulación de datos? a) R no permite la manipulación de datos, ya que se enfoca solo en el análisis. b) Paquetes como dplyr y tidyr facilitan la manipulación y limpieza de datos. c) R está limitado en cuanto a la manipulación de datos. d) No tiene bibliotecas para la limpieza de datos. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta acerca de la compatibilidad de Python? a) Python no es compatible con otros lenguajes de programación. b) Python solo se utiliza en proyectos de aprendizaje automático. c) Python puede integrarse fácilmente con otros lenguajes como C++ y Java. d) Python solo puede utilizarse con bibliotecas internas. ¿Qué lenguaje de programación es conocido por su potente entorno interactivo de desarrollo que facilita la experimentación y el desarrollo rápido? a) Python. b) R. c) Java. d) C++. ¿Qué herramienta de visualización avanzada es popular en R? a) Seaborn. b) Plotly. c) ggplot2. d) Matplotlib. ¿Qué lenguaje de programación es ideal para proyectos que requieren de alta seguridad y protección contra amenazas? a) Python. b) Java. c) R. d) C++. ¿Qué lenguaje se usa comúnmente en IA para crear aplicaciones que requieren de un alto rendimiento y manejo de grandes volúmenes de datos? a) R. b) C++. c) Java. d) Python. ¿Cómo contribuyen la IA y los datos masivos a la transformación digital de las empresas? a) Permiten aumentar el número de empleados en la empresa. b) Facilitan la automatización de tareas y la toma de decisiones. c) Reducen la necesidad de inversión en infraestructura tecnológica. d) Aumentan la complejidad de los procesos productivos. ¿Cuál es una de las aplicaciones de la IA en el sector de la medicina? a) Automatización de procesos de manufactura. b) Análisis de imágenes médicas para detectar enfermedades. c) Optimización de rutas de entrega de productos médicos. d) Creación de algoritmos para la gestión de inventarios hospitalarios. En el sector financiero, ¿ cómo se utiliza la inteligencia artificial? a) Para crear campañas publicitarias personalizadas. b) Para predecir cambios en la bolsa de valores sin analizar datos. c) Para detectar fraudes mediante la identificación de patrones de comportamiento anómalos. d) Para mejorar la interacción con los clientes a través de la personalización de productos. ¿Qué tarea en el sector de la manufactura se optimiza con el uso de la inteligencia artificial? a) Predicción de la demanda de productos. b) Mantenimiento predictivo de maquinaria. c) Asesoría financiera para las empresas de manufactura d) Análisis de rendimiento de los trabajadores. En el sector de transporte y logística, ¿cómo se aplica la IA? a) Mejorando la eficiencia de la cadena de suministro utilizando drones. b) Mejorando la seguridad y la navegación a través de vehículos autónomos. c) Creando algoritmos para el control de temperatura de los productos transportados. d) Analizando el rendimiento de los conductores mediante IA. ¿Qué tecnología se utiliza en la agricultura de precisión para monitorear cultivos? a) Drones y sensores. b) Robots autónomos para la recolección de cultivos. c) Vehículos autónomos para el transporte de productos agrícolas. d) Algoritmos de IA para predecir el comportamiento de plagas. ¿Cuál es la función de la inteligencia artificial en el retail y comercio electrónico? a) Aumentar las horas de atención al cliente. b) Predecir la demanda de productos y gestionar inventarios. c) Crear algoritmos para mejorar el diseño de la tienda física. d) Rediseñar el empaquetado de los productos. En el campo de la educación, ¿ cómo se utiliza la inteligencia artificial? a) Para establecer el precio de los libros de texto. b) Para proporcionar tutoría personalizada a los estudiantes. c) Para organizar eventos y actividades extracurriculares. d) Para analizar el número de estudiantes inscritos en los cursos. ¿En qué consiste la aplicación de la IA en el sector de recursos humanos? a) Filtrar currículums y ayudar a identificar candidatos adecuados. b) Predecir las ventas futuras de productos relacionados con recursos humanos. c) Mejorar la comunicación interna entre los empleados. d) Gestionar las finanzas del departamento de recursos humanos. ¿Qué tipo de análisis realiza la IA en el área de recursos humanos para mejorar el bienestar de los empleados? a) Análisis de la competencia externa. b) Análisis de sentimiento para evaluar la satisfacción y el compromiso de los empleados. c) Análisis financiero de los costos asociados con la contratación d) Análisis de la rotación de empleados para evitar costos.

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