ES- TRIVIAL QUIZ - Advanced Modules EduBreakouts

QUIZ

EMPEZAR

TRIVIAL

ARIN EDUBREAKOUTSNIVEL AVANZADO

Conceptos clave (proceso)

Análisis predictivo, reconocimiento facial, servicios de lenguaje natural, API de modelado de datos

Servicios de búsqueda de datos, Servicios de tratamiento de imágenes, Servicios de apoyo a empresas

Servicios de ingeniería, Servicios financieros, Servicios de almacenamiento de datos

MLaaS hace referencia a diferentes servicios de ML que se ofrecen como componente de los servicios de computación en nube. ¿Cuáles pueden ser estos servicios?

Conceptos clave (proceso)

¡Respuesta correcta!

Juntos, estos servicios representan una gama de capacidades impulsadas por la IA que pueden aprovecharse en diversos sectores y aplicaciones. Demuestran el potencial de la IA para proporcionar análisis avanzados, reconocer y procesar rasgos humanos, comprender y generar lenguaje natural y modelar datos de forma inteligente y eficiente.

Conceptos clave (proceso)

Preprocesamiento de datos y extracción de características, entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático, despliegue del modelo, invocación del modelo

Instalación del modelo ML en el servicio de computación en nube, Formulación adecuada de una solicitud, Recepción de respuestas

Adquisición de datos, Carga de datos en un modelo ML, Recepción de respuestas a preguntas

¿De qué etapas constaría una canalización típica de aprendizaje automático?

Conceptos clave (proceso)

¡Respuesta correcta!

El conjunto de estas etapas forma un proceso típico de aprendizaje automático, que empieza con el preprocesamiento de datos y la extracción de características, sigue con el entrenamiento del modelo, la implantación y, por último, la invocación del modelo para realizar predicciones. Cada etapa es crucial en el proceso global de creación y utilización eficaz de modelos de aprendizaje automático.

Conceptos clave (proceso)

Identificar objetos y escenas en imágenes específicas para las necesidades de tu empresa

Procesa Big Data y adquiere información valiosa para el crecimiento de su negocio

Utilizar grandes almacenes de datos para tus necesidades empresariales

¿Qué puedes hacer en la plataforma de etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition?

Conceptos clave (proceso)

¡Respuesta correcta!

Amazon Rekognition Custom Labels permite a las empresas crear e implementar modelos de aprendizaje automático personalizados para identificar objetos y escenas específicos en imágenes. Esta funcionalidad proporciona a las empresas una potente herramienta para automatizar el análisis de imágenes y aprovechar el reconocimiento de objetos basado en IA adaptado a sus necesidades específicas.

IA - INTERACCIÓN HUMANA

Computación en nube e IA

Edge computing y computación en nube

Edge computing e IA

La IA Edge es la combinación de:

IA - INTERACCIÓN HUMANA

¡Respuesta correcta!

Al combinar la IA con la computación de borde, los algoritmos de IA pueden desplegarse directamente en dispositivos como smartphones, dispositivos IoT o servidores de borde, lo que permite un procesamiento eficiente y en tiempo real de los datos en el borde de la red.

IA - INTERACCIÓN HUMANA

Coches autónomos

Google

Chatbot

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo práctico de Edge AI?

IA - INTERACCIÓN HUMANA

¡Respuesta correcta!

Estos vehículos se basan en algoritmos de IA y capacidades de computación de borde para procesar los datos de los sensores en tiempo real, tomar decisiones de conducción y responder al entorno sin depender únicamente de la computación en nube.

IA - INTERACCIÓN HUMANA

Menor latencia

Mayor capacidad informática

Mayor robustez

¿Cuál de estas NO es una de las ventajas de Edge AI?

IA - INTERACCIÓN HUMANA

¡Respuesta correcta!

Una mayor capacidad de computación no es una de las ventajas de la IA Edge. Edge AI se centra en llevar las capacidades de IA a dispositivos periféricos con recursos informáticos limitados, como smartphones, dispositivos IoT o servidores periféricos...:

Ventajas y aplicaciones de la IA

Generación de código

Optimización

Conocimientos limitados

¿Cuál de estas NO es una ventaja de la IA en la programación?

Ventajas y aplicaciones de la IA

¡Respuesta correcta!

Los sistemas de IA suelen estar especializados y diseñados para ámbitos o tareas específicos. Puede que no posean amplios conocimientos o experiencia fuera de su área designada, lo que limita su aplicabilidad en diversos dominios problemáticos. Sin embargo, se trata de un campo en rápida evolución y pronto podrán ampliarse las capacidades de la IA, permitiéndole realizar tareas más complejas.

Ventajas y aplicaciones de la IA

Diagnósticos más rápidos y precisos

Mayor eficacia

Mejora de la comunicación con los pacientes

¿Cómo puede beneficiar la IA al campo de la medicina y la sanidad?

pregunta 3/6 - HISTORIA

¡Respuesta correcta!

Los algoritmos de IA pueden analizar imágenes médicas y datos de pacientes, ayudando a los médicos a realizar diagnósticos con mayor rapidez y precisión. Esto puede conducir a una detección más precoz de las enfermedades y a una mejora de los resultados del tratamiento para los pacientes.

Ventajas y aplicaciones de la IA

Mayor satisfacción del cliente y capacidad de respuesta del mercado

Mayor fiabilidad y menores costes de mantenimiento

Mayor seguridad y precisión en el control de calidad

¿Cómo puede beneficiar la IA a las industrias cuando se aplica a diversos procesos?

pregunta 3/6 - HISTORIA

¡Respuesta correcta!

Cuando la IA se aplica a diversos procesos de las industrias, puede beneficiarlas mejorando la fiabilidad y reduciendo los costes de mantenimiento. El mantenimiento predictivo basado en IA puede ayudar a identificar con antelación posibles fallos en los equipos, lo que permite realizar el mantenimiento a tiempo para evitar averías.

Riesgos y amenazas

Sólo para evitar los prejuicios y la discriminación en la IA.

Aplicar medidas de seguridad adecuadas, protegiendo los datos de los usuarios.

Controlar el uso de la IA en la vida diaria.

¿Cuál era el objetivo de la elaboración del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea?

Riesgos y amenazas

¡Respuesta correcta!

El objetivo del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea era establecer un marco global para la protección de datos y la privacidad de las personas en la UE.

Riesgos y amenazas

Principalmente el sesgo ya presente en los datos utilizados, que lleva a los sistemas de IA a reforzar esos mismos estereotipos.

Sólo la aportación humana, porque los datos no pueden estar intrínsecamente sesgados.

Sesgo en los datos, pero también la aportación humana durante el tratamiento de los datos, así como la limitada perspectiva del sistema sobre la vida humana.

¿Qué puede causar la falta de neutralidad de la IA?

Riesgos y amenazas

¡Respuesta correcta!

La falta de neutralidad de la IA también puede verse influida por la aportación humana durante el tratamiento y análisis de los datos, así como por las limitaciones y perspectivas inherentes al propio sistema. Comprender y abordar el sesgo en la IA es crucial para promover la equidad y garantizar que los sistemas de IA sean neutrales e imparciales en su toma de decisiones.

Riesgos y amenazas

Es imposible reducir el sesgo: siempre estará presente de alguna manera.

Seleccionar datos más diversos, auditar el sistema, formar a los participantes en el proceso y establecer más directrices.

La medida más eficaz es intentar corregir la aportación humana formando y capacitando a los trabajadores.

¿Qué medidas pueden adoptarse para minimizar los prejuicios en la IA?

Riesgos y amenazas

¡Respuesta correcta!

Minimizar el sesgo en la IA requiere un enfoque polifacético. Implica ser consciente de los datos utilizados, asegurarse de que representan perspectivas diversas y evitar conjuntos de datos sesgados. Las auditorías periódicas del sistema de IA pueden ayudar a identificar y abordar los sesgos.

¡ERES GENIAL!

¡Enhorabuena!

ERROR

¡Respuesta incorrecta!

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