Curso IA Tabsa

1. 1Es un sistema que tiene la capacidad de aprender constantemente a partir de datos de entrada las cuales son evaluados por el algoritmo y aprende de ellos.

   1. ASistema Inteligente
   2. BSistema Tradicional
   3. CInteligencia Artificial
   4. DModelo
2. 2Está programado para realizar una única tarea.

   1. ASistema Inteligente
   2. BSistema Tradicional
   3. CInteligencia Artificial
   4. DModelo
3. 3Está programado para aprender a realizar una tarea.

   1. ASistema Inteligente
   2. BSistema Tradicional
   3. CInteligencia Artificial
   4. DModelo
4. 4Es un campo de estudio bastante amplio, puede incluir tanto el modelado de datos como también la estadística tradicional.

   1. ACiencia de Datos
   2. BInteligencia Artificial
   3. CMachine Learning
   4. DDeep Learning
5. 5Es una rama de la Inteligencia Artificial y consiste en programar a las máquinas para que, además de realizar el trabajo para el que han sido encomendadas, también sean capaces de aprender por sí mismas a partir de la experiencia y puedan realizar predicciones.

   1. ACiencia de Datos
   2. BInteligencia Artificial
   3. CMachine Learning
   4. DDeep Learning
6. 6Se inspira en la estructura del cerebro humano y es particularmente eficaz en la detección de características.

   1. ACiencia de Datos
   2. BInteligencia Artificial
   3. CMachine Learning
   4. DDeep Learning
7. 7Es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la generación de contenido original a partir de datos existentes.

   1. AMachine Learning
   2. BDeep Learning
   3. CInteligencia Artificial Generativa
   4. DNinguna de las anteriores
8. 8Principales sectores que impacta la Inteligencia Artificial Generativa.

   1. AMarketing
   2. BTIC
   3. CAtención al cliente
   4. DTodas las anteriores
9. 9La inteligencia artificial generativa, tiene la capacidad de comprender a los humanos y generar contenido para ayudar en el trabajo y diferentes otras actividades.

   1. ATrue
   2. BFalse
10. 10La inteligencia artificial generativa, tendrá un mayor impacto en profesiones más cualificadas.

    1. ATrue
    2. BFalse

11. 11Una de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial Generativa en el sector del TIC corresponde al análisis de datos cualitativos.

    1. ATrue
    2. BFalse
12. 12Principales usos de la IA Generativa en el sector TIC.

    1. ACorregir errores
    2. BGenerar código
    3. CDiseño de nuevos sistemas
    4. DTodas las anteriores
13. 13Son redes neuronales de aprendizaje profundo entrenados con conjuntos de datos masivos.

    1. ALLM
    2. BFine Tuning
    3. CFoundational Models
14. 14Es un tipo de Modelo Fundacional que se utiliza para realizar tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural.

    1. ALLM
    2. BFine Tuning
    3. CFoundational Models
15. 15Es un proceso que parte de un LLM previamente entrenado y que consiste en adaptarlo para abordar tareas más específicas en lugar de entrenar el modelo desde cero.

    1. ALLM
    2. BFine Tuning
    3. CFoundational Models
16. 16Consiste en pasarle instrucciones claras y precisas al modelo de Inteligencia Artificial, de tal manera a que nos pueda dar un resultado lo más optimizado posible.

    1. APrompt
    2. BPrompt Engíneering
    3. CTokens
17. 17Es una instrucción, pregunta o un texto que se utiliza para interactuar con sistemas de inteligencia artificial.

    1. APrompt
    2. BPrompt Engíneering
    3. CTokens
18. 18Es la unidad básica más pequeña de un texto que un modelo de IA utiliza para analizar, procesar y comprender el texto.

    1. APrompt
    2. BPrompt Engíneering
    3. CTokens
19. 19Hitos más relevantes en la evolución de la inteligencia artificial generativa.

    1. AModelos de Lenguaje
    2. BCreatividad asistida por inteligencia artificial
    3. CRedes Neuronales
    4. DTodas las anteriores
20. 20Ventaja de Azure OpenAI.

    1. AGratuito
    2. BEscalabilidad
    3. CAutonomía
    4. DNinguna de las anteriores
21. 21Azure OpenAI no permite adaptar la potencia de cómputo a las necesidades de cada proyecto.

    1. ATrue
    2. BFalse
22. 22Primer requisito para crear una cuenta en el Portal de Microsoft Azure.

    1. ATarjeta de Crédito o Débito
    2. BCorreo electrónico
    3. CSer mayor de edad
    4. DTodas las anteriores
23. 23 En el portal de Microsoft Azure se puede registrar únicamente con una cuenta de Microsoft.

    1. ATrue
    2. BFalse
24. 24Microsoft Azure brinda una prueba gratuita para los clientes nuevos.

    1. ATrue
    2. BFalse
25. 25El primer paso para la creación de cualquier recurso dentro del portal de Azure corresponde a:

    1. ALa creación de una cuenta
    2. BCreación de un Grupo de recursos
    3. CCreación de una Suscripción
    4. DNinguna de las anteriores
26. 26El segundo paso para la creación de cualquier recurso dentro del portal de Azure corresponde a:

    1. ALa creación de una cuenta
    2. BCreación de un Grupo de recursos
    3. CCreación de una Suscripción
    4. DNinguna de las anteriores
27. 27El portal de Azure OpenAI Studio se refiere al mismo portal de Microsoft Azure:

    1. ATrue
    2. BFalse
28. 28La opción de “Mensaje del sistema” en el apartado de chat permite indicarle al modelo:

    1. ALa forma en que el mismo debe comportarse mediante las instrucciones.
    2. BLa forma en que el mismo no debe comportarse mediante las instrucciones.
    3. CLos parámetros que no debe tener en cuenta.
29. 29La opción ”Agregar origen de datos” en la Configuración del Asistente permite proporcionarle al modelo implementado:

    1. AInstrucciones de comportamiento.
    2. BDatos públicos que están disponibles en internet las cuales no conoce.
    3. CDatos privados que no están disponibles en internet las cuales no conoce.
30. 30Cualquier modelo implementado se puede integrar en diferentes soluciones digitales vía API la cual nos proporciona Azure desde el Área de juegos.

    1. ATrue
    2. BFalse
31. 31Una de las formas para darle contexto y personalización al modelo es configurando el mensaje del sistema.

    1. ATrue
    2. BFalse
32. 32La configuración de los parámetros sirven para:

    1. AAsignar valores predefinidos.
    2. BAjustar las respuestas del modelo a un prompt.
    3. CAjustar el contenido del prompt.
33. 33La configuración del parámetro “Respuesta máxima” en valores altos permite:

    1. ABloquear la generación de textos.
    2. BConsumir menos cantidad de tokens.
    3. CConsumir mayor cantidad de tokens.
34. 34La opción de exportación de configuración permite guardar toda la configuración de nuestro modelo generando un archivo de formato.

    1. ACSV
    2. BHTML
    3. CJSON
    4. DTodas las anteriores
35. 35Optimizar el prompt significa mejorar la calidad del texto que generan los modelos mediante el ajuste de parámetros.

    1. ATrue
    2. BFalse
36. 36Formas para optimizar un prompt.

    1. AUtilizar palabras o frases claves.
    2. BProporcionar ejemplos.
    3. CSer específicos.
    4. DTodas las anteriores.
37. 37Acciones que se pueden realizar desde el portal de Azure OpenAI Studio.

    1. ACrear la implementación de un modelo
    2. BInteractuar con el modelo
    3. CPersonalizar y desplegar un modelo
    4. DTodas las anteriores
38. 38Personalizar un modelo consiste en dotar al modelo de información privada con el que aún no cuenta.

    1. ATrue
    2. BFalse
39. 39Selecciona la opción que corresponda a un tipo de datos no estructurado.

    1. ABased de datos relacionales
    2. BArchivos de formato Excel
    3. CDocumentos PDFs
    4. DTodas las anteriores
40. 40Permite realizar búsquedas semánticas en documentos no estructurados.

    1. ABlob Storage
    2. BAzure AI Search
    3. CDocumentos PDFs
    4. DTodas las anteriores
41. 41Un contenedor de archivos se crea dentro de:

    1. ALa suscripción
    2. BBlob Storage o Cuenta de Almacenamiento
    3. CGrupo de Recursos
    4. DNinguna de las anteriores
42. 42Una vez personalizado con datos privados un modelo de inteligencia artificial ya se puede consultar esos datos privados mediante el chat.

    1. ATrue
    2. BFalse
43. 43Al desplegar un modelo tenemos la posibilidad de acceder a la aplicación desde una:

    1. AMáquina Virtual
    2. BURL
    3. CRecurso compartido
44. 44El resultado del despliegue de un modelo es una web app que permite interactuar exclusivamente con el chat sin la necesidad de ver ni configurar ningún parámetro.

    1. ATrue
    2. BFalse
45. 45Antes de acceder a la aplicación desplegada es necesario:

    1. AOtorgar permiso adicional a Microsoft
    2. BValidar la URL
    3. CRealizar el pago del servicio
46. 46Formato de fichero utilizado para la personalización de los modelos de inteligencia artificial.

    1. AJSON
    2. BJSONL
    3. CCSV
47. 47Consiste en un fichero que contiene una serie de instrucciones que le damos al modelo con la respuesta que esperamos que nos devuelva y con el cual lo entrenamos.

    1. ADatos de entrenamiento
    2. BDatos de validación
    3. CSalida de datos
    4. DNinguna de las anteriores
48. 48El Fine Tuning se puede aplicar a un caso de uso de Análisis de Sentimientos.

    1. ATrue
    2. BFalse
49. 49Se utilizan para poder cruzar la información que se tiene en el fichero de entrenamiento con los datos del fichero de validación.

    1. ADatos de entrenamiento
    2. BDatos de validación
    3. CSalida de datos
50. 50El fichero de validación está compuesto por:

    1. APreguntas y suposiciones
    2. BPreguntas y respuestas
    3. CDatos y soluciones
51. 51El contenido del fichero de entrenamiento debe ser igual que el contenido del fichero de validación.

    1. ATrue
    2. BFalse
52. 52Todas las regiones sin excepción alguna tienen habilitadas la opción para personalizar un modelo.

    1. ATrue
    2. BFalse
53. 53Una de las soluciones que se puede aplicar al error que corresponde a la imposibilidad de personalizar un modelo en una región determinada es:

    1. AForzar la personalización
    2. BCrear un nuevo recurso de Azure OpenAI en una región diferente
    3. CCrear una nueva suscripción
54. 54Algunas opciones avanzadas de configuración que se puede realizar al momento de entrenar un modelo corresponde a:

    1. ANúmero de épocas
    2. BTamaño de lotes
    3. CMultiplicador de velocidad de aprendizaje
    4. DSolicitud de pérdida de peso
    5. ETodas las anteriores
55. 55Luego del entrenamiento de un modelo, la pérdida de entrenamiento y de validación deben tender a:

    1. A-1
    2. B0
    3. C1
    4. DNinguna de las anteriores
56. 56Posterior al entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial la plataforma de Azure nos provee gráficos y métricas que permiten interpretar el resultado del entrenamiento.

    1. ATrue
    2. BFalse
57. 57Luego del entrenamiento de un modelo, la precisión de token de entrenamiento y de validación deben tender a:

    1. A-1
    2. B0
    3. C1
    4. DNinguna de las anteriores
58. 58Posterior al entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial la plataforma de Azure nos provee:

    1. AAlmacenamiento sin limitaciones
    2. BGráficos y métricas que permiten interpretar el resultado del entrenamiento
    3. CUna versión anterior del modelo
59. 59Entrenar un modelo de inteligencia artificial implica:

    1. ACampartir datos entre usuarios
    2. BCostes asociados
    3. CCálculos manuales
    4. DNinguna de las anteriores
60. 60Se puede entrenar tantos modelos de inteligencia artificial sin generar ningún coste asociado:

    1. ATrue
    2. BFalse
61. 61Al implementar un modelo se puede conseguir:

    1. AUn MVP
    2. BConsumir el modelo vía API en soluciones digitales
    3. CTener acceso de por vida al modelo
    4. DNinguna de las anteriores
62. 62Al momento de interactuar con un modelo mal entrenado se puede obtener:

    1. ARespuestas incorrectas
    2. BRespuestas repetitivas
    3. CRespuestas incompletas
    4. DTodas las anteriores
63. 63Al momento de interactuar con un modelo bien entrenado se puede obtener:

    1. ARespuestas correctas
    2. BRespuestas repetitivas
    3. CRespuestas incompletas
    4. DTodas las anteriores
64. 64Herramientas necesarias de manera local para consultar los datos del modelo.

    1. AEditor de texto
    2. BLenguaje de programación
    3. CExtensión de Python
    4. DTodas las anteriores
65. 65Corresponde a un editor de texto.

    1. AAzure OpenAI
    2. BVisual Studio Code
    3. CPython
    4. DNinguna de las anteriores
66. 66Es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel cuya filosofía hace hincapié en la legibilidad de su código.

    1. AAzure OpenAI
    2. BVisual Studio Code
    3. CPython
    4. DNinguna de las anteriores
67. 67Permite que Visual Studio Code pueda interpretar el lenguaje de Python.

    1. AEditor de texto
    2. BLenguaje de programación
    3. CExtensión de Python
    4. DTodas las anteriores
68. 68Comando que permite imprimir un mensaje en Python.

    1. Aimprimir()
    2. Bprint()
    3. Cconsole.log()
    4. DNinguna de las anteriores
69. 69Al imprimir el resultado que nos proporciona vía API un modelo de Inteligencia Artificial únicamente se puede visualizar el texto de respuesta sin otros detalles de parámetros.

    1. ATrue
    2. BFalse
70. 70No es posible editar los parámetros de configuración al realizar una solicitud al modelo vía API.

    1. ATrue
    2. BFalse
71. 71Las solicitudes vía API de un modelo de Inteligencia Artificial de Azure OpenAI se pueden realizar desde el lenguaje.

    1. AC#
    2. BPython
    3. CJava
    4. DTodas las anteriores
72. 72El código de ejemplo proporcionado en el portal de Azure OpenAI Studio para consultas vía API no es posible ajustar o modificar según sea necesario.

    1. ATrue
    2. BFalse
73. 73Es un modelo de Inteligencia Artificial que permite diseñar y generar diferentes tipos de imágenes a partir de prompts.

    1. AChatGPT
    2. BDALL-E
    3. CPaint
    4. DTodas las anteriores
74. 74DALL-E se puede integrar en diferentes soluciones digitales mediante:

    1. ARecursos
    2. BURL
    3. CAPI
    4. DTodas las anteriores
75. 75DALL-E tiene la capacidad de generar imágenes muy elaborados mientras más preciso sea el prompt.

    1. ATrue
    2. BFalse
76. 76DALL-E genera la misma imagen para un mismo prompt en cada intento.

    1. ATrue
    2. BFalse
77. 77Opciones disponibles por cada imagen generada por DALL-E en el Área de juegos:

    1. ACopiar mensaje
    2. BDescargar imagen
    3. CEliminar imagen
    4. DTodas las anteriores
78. 78El tamaño de las imágenes generadas se pueden configurar desde el Área de juegos de DALL-E.

    1. ATrue
    2. BFalse
79. 79Algunos conceptos clave de ética que tienen relación con la Inteligencia Artificial.

    1. ATransparencia
    2. BPrivacidad
    3. CResponsabilidad
    4. DTodas las anteriores
80. 80Desafíos éticos que presenta el uso de la Inteligencia Artificial.

    1. ADemanda social
    2. BImpacto en el empleo y la economía
    3. CArbitrariedad
    4. DNinguna de las anteriores
81. 81Principios éticos en el desarrollo y uso de la Inteligencia Artificial.

    1. ADiscriminación
    2. BBeneficio humano
    3. CArbitrariedad
    4. DNinguna de las anteriores
82. 82Normas generales de la Unión Europea sobre la Inteligencia Artificial.

    1. AProtección de la dignidad humana
    2. BRespetar los derechos de los interesados
    3. CControl sobre los datos
    4. DTodas las anteriores
83. 83Directrices para desarrolladores, fabricantes y proveedores de servicios.

    1. AExposición de los datos
    2. BModificación de datos originales
    3. CEnfoque de diseño de los derechos humanos
    4. DNinguna de las anteriores
84. 84Los desarrolladores, fabricantes y proveedores deben adoptar un enfoque orientado a los valores en el diseño de sus productos y servicios.

    1. ATrue
    2. BFalse
85. 85Innovación en la generación de imágenes.

    1. AHeyGen
    2. BStability AI
    3. CDALL-E
    4. DTodas las anteriores
86. 86Innovación en la generación de videos.

    1. AMidjourney
    2. BStability AI
    3. CDALL-E
    4. DTodas las anteriores
87. 87Futuro de la Inteligencia Artificial.

    1. ATendencia hacia modelos de IA más pequeños y específicos
    2. BArquitecturas alternativas de IA
    3. CBatallas legales sobre derechos de autor
    4. DTodas las anteriores

Description

Quiz on Curso IA Tabsa, created by Gerardo Eduardo Couñago Davila on 23/05/2024.

Author

Gerardo Eduardo Couñago Davila

Language

Español

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Tags

administrativo

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