Examen de Fundamentos de inteligencia artificial (Nivel 1 - Lección 1)

1. ¿Cuáles de las siguientes son características que la Inteligencia Artificial trata de imitar?

• Razonar de forma similar al ser humano.
• Desconectarse de forma automática.
• Interactuar con las personas a través del lenguaje natural.
• Aprender de sus resultados
• Adaptarse a nuevos ambientes

2. ¿Cuáles son los tipos de inteligencia artificial de acuerdo con Arend Hintze?

• Máquinas reactivas.
• Memoria ilimitada.
• Memoria limitada.
• Teoría de la mente.
• Autoconciencia

3. ¿Qué elementos forman parte del grupo de interlocutores en la Prueba de Turing?

• Personas
• Evaluador
• Máquina inteligente
• Programador
• Sistema de comunicación

4. ¿Qué debe lograr una máquina para ser considerada un ente inteligente según la prueba de Turing?

• Tener un diseño avanzado.
• Poseer cualidades humanas.
• Confundir al evaluador.
• Dar respuesta mucho más rápidas.

5. ¿Cuál de las imágenes muestra correctamente la relación entre el Aprendizaje Profundo (deep learning) y el Aprendizaje Automático (machine learning)?

• A
• B

6. ¿De qué depende la capacidad de los sistemas para aprender automáticamente y hacer predicciones en el Machine Learning?

• De la programación constante de nuevas instrucciones.
• Calidad y cantidad de los datos.

7. ¿Qué técnica se utiliza en el aprendizaje no supervisado para crear conjuntos de objetos con características similares?

• Agrupamiento.
• Clasificación.
• Optimización.
• Regresión.

8. ¿Qué tipo de aprendizaje en machine learning utiliza datos etiquetados para asociar entradas con salidas?

• Aprendizaje supervisado.
• Aprendizaje no supervisado.

9. Selecciona los cuatro tipos de enfoques que integran la inteligencia artificial.

• Sistemas que actúan como humanos.
• Sistemas que interactúan racionalmente
• Sistemas que piensan como humanos.
• Sistemas que actúan racionalmente.
• Sistemas que piensan racionalmente.

10. Un área de la inteligencia artificial que consiste en imitar la conectividad del cerebro humano.

• Aprendizaje profundo o deep learning.
• Aprendizaje automático o machine learning.

11. ¿Qué tipo de estructura utilizan las redes neuronales?

• Piramidal
• Lineal
• Jerárquica
• Matricial

12. Seleccione aquellos que pertenezcan al tipo de Inteligencia Artificial de memoria limitada.

• Siri
• Deep Blue
• Sistema de recomendación de contenido de Netflix
• AlphaGo
• Coches autónomos