Preguntas tipo test digitalización temas 7 8 y 9

¿Qué significa "edge" en Edge Computing?. Centro de datos principal. La nube. Dispositivos o nodos cercanos al usuario final. Red de telecomunicaciones.

¿Qué ventaja principal ofrece Edge Computing?. Incrementa la latencia de los datos. Reduce la latencia y permite velocidad de respuesta más rápidas. Elimina la necesidad de dispositivos IoT. Aumenta la dependencia de la nube.

¿Qué tipo de tareas suele realizar el edge?. Almacenamiento masivo de datos. Procesamiento en tiempo real con baja latencia. Actualización de los centros de datos principales. Análisis masivo de datos históricos.

¿Qué significa “reducción de CapEx” en el contexto de la computación en la nube?. Aumentar el costo de capital inicial de las empresas para que puedan escalar rápidamente sus recursos. Eliminar la necesidad de inversiones iniciales en infraestructura de TI. Reducir los costos operativos mensuales. Incrementar la dependencia del hardware propio.

¿Qué ventaja ofrece la nube para las operaciones de negocio?. Automatización de procesos, reduciendo errores. Aumento de costos en equipos y hardware. Mayor necesidad de recursos humanos. Reducción en la flexibilidad operativa.

¿Qué riesgo indirecto puede generar el uso de servicios en la nube?. Falta de escalabilidad de los servicios. Violaciones de datos y costos de seguridad adicionales. Pérdida de datos por almacenamiento local. Limitación en la expansión global.

¿Cuál es la principal característica distintiva de Mist Computing en comparación con Fog Computing?. Procesamiento en nodos distribuidos intermedios. Uso exclusivo de la nube para tareas complejas. Procesamiento directo en dispositivos cercanos al punto de generación de datos. Almacenamiento de grandes volúmenes de datos en servidores remotos.

¿Qué ventaja principal ofrece Mist Computing para aplicaciones críticas como la detección de fallas en sistemas industriales?. Mayor capacidad de almacenamiento en la nube. Respuestas ultrarrápidas gracias al procesamiento inmediato en el punto de generación de datos. Capacidad para procesar tareas complejas y de alto consumo energético. Reducción de la necesidad de sensores y actuadores en entornos industriales.

Una de las principales características del Fog Computing es: Procesamiento de datos. Heterogeneidad. Eficiencia de la red. Todas son correctas.

El Fog Computing es: Una arquitectura de computación distribuida que acerca el procesamiento de datos y los servicios de almacenamiento al lugar donde estos se generan o necesitan. Se enfoca en el procesamiento en dispositivos extremadamente cercanos al punto de generación de datos. Es una capa intermedia que actúa como puente entre los dispositivos del edge y la nube centralizada, proporcionando almacenamiento, procesamiento y análisis de datos más cercanos a la fuente. Invertir en la capacitación de los empleados para que estén familiarizados con las tecnologías y prácticas en la nube.

¿Qué se entiende por inteligencia artificial (IA)?. Un software de diseño gráfico. Simulación del proceso de inteligencia humana en procesos informáticos. Un sistema software y hardware especializado en la creación de herramientas. La creación de un tipo de robots humanoides que son capaces de realizar tareas humanas.

¿Qué característica distingue a la IA débil?. Autonomía total. Capacidad de generalizar. Enfoque en tareas específicas y limitadas. Consciencia humana.

¿Cuál fue un hito de la IA en los años 90?. Creación del test de Turing. Aparición de redes neuronales profundas. Victoria de Deep Blue frente a Kasparov. Desarrollo de LISP.

¿Qué define el aprendizaje profundo (deep learning)?. Uso de sistemas expertos. Algoritmos lineales simples. Redes neuronales profundas con múltiples capas. Programación lógica clásica.

¿Cuál es un ejemplo de aplicación de redes neuronales?. Resolución de teoremas. Traducción automática. Procesadores de texto. Motores de búsqueda web.

¿Qué ventaja ofrece el aprendizaje automático (machine learning)?. Correlaciones no lineales. Reducción de datos necesarios para el entrenamiento. Alta precisión sin intervención humana. Capacidad de generar imágenes sintéticas.

¿Qué generación de IA se asocia con los sistemas expertos?. Primera generación. Segunda generación. Tercera generación. Cuarta generación.

¿Qué tipo de IA busca emular la inteligencia humana de forma amplia?. IA débil. IA simbólica. IA fuerte. IA subsimbólica.

¿Qué es la historia de IA ?. La historia de la inteligencia artificial es una narración de avances tecnológicos y teóricos que han buscado emular la inteligencia humana mediante sistemas informáticos. La inteligencia artificial se desarrolla a partir de algoritmos , que son capacidades matemáticas de aprendizaje, y de los datos que hacen falta para entrenar los algoritmos. En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, considerada la primera inteligencia artificial, aun cuando todavía no existía el término. Las preguntas B y C son Correctas.

¿Cuál son características de primera generación Sistema expertos?. Base de reconocimiento,interfaz de usuario, algoritmos. Interfaz de usuario ,Perceptron. Redes multicapa, base de reconocimiento. Base de reconocimiento, motor de inferencia, interfaz de usuario.

¿Cuáles de estos tipos de datos constituyen información de redes sociales, registros de navegación web e interacciones en plataformas digitales?. Datos de sensores. Estructurados. Datos de red y sociales. Semiestructurados.

¿Cuál de estas es una etapa para el funcionamiento efectivo de la IA?. Fuentes de datos. Métodos de recolección. Almacenamiento. Todas son correctas.

¿Cual de estas no es una opción por la que los datos son cruciales en el desarrollo y funcionamiento de la IA?. Entrenamiento de modelos. Mejora continua. Elegir el nombre del modelo de IA. Valoración y prueba.

¿Cuál es el propósito principal del procesamiento de datos en el contexto de la Inteligencia Artificial (IA)?. Aumentar el volumen de datos disponibles. Preparar los datos para su uso en algoritmos de IA. Eliminar todos los datos inconsistentes. Crear nuevos algoritmos de IA.

¿Cuál de las siguientes no es una de las principales técnicas de procesamiento de datos mencionadas en el texto?. Limpieza de datos. Transformación de datos. Reducción de dimensionalidad. Amplificación de datos.

¿Cuál de las siguientes técnicas se utiliza específicamente para analizar datos que cambian con el tiempo, identificando tendencias, estacionalidades y patrones cíclicos?. Análisis Exploratorio de Datos (EDA). Modelos predictivos. Análisis de series temporales. Minería de datos.

En cuanto a la protección y privacidad de datos en IA, ¿es crucial adoptar medidas adecuadas para proteger la información sensible y garantizar la privacidad de los individuos?. Verdadero. Falso.

¿Que incluyen los aspectos clave en la protección y privacidad de datos en IA?. Regulaciones y cumplimiento. Cifrado, anonimización y pseudonimización. Control de acceso, transparencia y consentimiento. Todas son correctas.

¿Qué es la minería de datos?. La capacidad de descubrir conocimientos en bases de datos (KDD). Técnica asistida por computadora que sirve para procesar y explorar conjuntos de datos. Descubrimiento de patrones,correlaciones y tendencias significativas en grandes conjuntos de datos utilizando técnicas avanzadas de análisis. A y C son correctas.

¿En qué categorías se pueden dividir las técnicas de minería de datos?. Características y patrones. Descripción de datos y predicción de resultados. Preprocesamiento, modelos, instancias. Todas son incorrectas.