Flashcards
cuestionario
Cards in this deck (10)
- 1¿Que es?Es una rama de la IA que permite a las maquinas interpretar, procesar y comprender información visual de imágenes, videos o señales visuales, simulando la capacidad de visión humana
- 2¿Cuál es su objetivo principal?Lograr que las computadoras "vean": identificar objetos, reconocer patrones, medir distancias, obtener datos y tomar decisiones basándose en imágenes o videos.
- 3¿Qué elementos se necesitan para un sistema de visión artificial?* Cámaras o sensores: para captar imágenes.
* Software y algoritmos: de procesamiento de imágenes.
* Hardware: con capacidad de cómputo suficiente.
* Bases de datos o modelos: preentrenados. - 4¿Qué es el procesamiento de imágenes?Es el conjunto de operaciones matemáticas que se aplican a una imagen para mejorarla, filtrarla, extraer características o prepararla para el análisis mediante algoritmos.
- 5¿Qué función cumple el reconocimiento de objetos?Permite identificar y clasificar elementos específicos dentro de una imagen: personas, animales, objetos, señales, etc., y asignarles una etiqueta.
- 6¿Qué es la detección de bordes y para qué sirve?Es una técnica que identifica los límites de los objetos dentro de una imagen. Sirve para delimitar formas, separar elementos y facilitar su reconocimiento.
- 7¿Qué diferencia hay entre visión artificial y visión por computadora?* La visión artificial se enfoca en aplicaciones prácticas e industriales.
* La visión por computadora es más científica: estudia cómo las máquinas interpretan la información visual.
* En el uso cotidiano, suelen usarse como sinónimos. - 8¿En qué áreas se aplica la visión artificial?* Industria: control de calidad y detección de defectos.
* Medicina: análisis de radiografías y diagnóstico.
* Automotriz: autos autónomos y asistencia a la conducción.
* Seguridad: reconocimiento facial y vigilancia.
* Comercio: pago con reconocimiento de productos. - 9¿Qué es el aprendizaje profundo (Deep Learning) en visión artificial?Es un tipo de inteligencia artificial que usa redes neuronales para entrenar modelos con grandes cantidades de imágenes. Así, el sistema aprende por sí solo a reconocer patrones sin necesidad de programar cada regla detalladamente.
- 10¿Cuáles son sus límites principales?* Dificultad con condiciones de poca luz o sombras.
* Cambios de ángulo o perspectiva en la imagen.
* Necesita grandes volúmenes de datos para entrenar bien.
* No entiende el contexto, solo reconoce patrones visuales.
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- Flashcards on cuestionario, created by Carmen Velez on 21/09/2026.
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- Carmen Velez
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