Guia de examen 2 - OCHOA PRECIADO ENRIQUE DE JESUS

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Facultad de Ingeniería Electromecánica 
 
Guía para examen 
“Guía para la evaluación 2” 
 
Tecnologías de redes emergentes 
 
Presenta 
Enrique de Jesús Ochoa Preciado 
 
Profesor 
Martínez Vargas Juan Pablo 
Manzanillo, Col., México, 08 de junio de 2022 
 
 
 
Universidad de Colima 
Facultad de Ingeniería Electromecánica 
Ingeniería de software 
Guía de aprendizaje para evaluación Tecnologías de Redes emergentes 
Inteligencia Artificial 
1. La IA es la ciencia que estudia y desarrolla sistemas capaces de realizar tareas que 
normalmente se atribuyen a la inteligencia humana 
A. Falso 
B. Verdadero 
2. ¿Por qué se llama Inteligencia Artificial? 
A. Es el producto de un arte humano, en sobrevivencia con lo producido por lo dado, ya sea 
el resultado de un acto creador por parte de una divinidad o de la evolución. 
B. Es el producto de un arte humano, en continuidad con lo producido por lo dado, ya sea el 
resultado de un acto creador por parte de una divinidad o de la evolución. 
C. Es el producto de un arte humano, en procesos con lo producido por lo dado, ya sea el 
resultado de un acto creador por parte de una divinidad o de la evolución 
D. Todas las anteriores 
E. Ninguna de las anteriores 
3. ¿Las ciencias de la computación son la base sobre la cual se materializó La Inteligencia Artificial 
utilizando? 
A. Utilizando software como soporte para todas sus técnicas 
B. Utilizando el hardware como soporte para todas sus técnicas 
C. Utilizando el hardware y software como soporte para todas sus técnicas 
D. Todas las anteriores 
E. Ninguna de las anteriores 
4. Para que la inteligencia artificial pueda llegar a ser una realidad se necesitan dos cosas que 
son: 
A. Inteligencia y un dato. 
B. Inteligencia y un análisis. 
C. Inteligencia y un software. 
D. Todas las anteriores 
E. Ninguna de las anteriores 
5. ¿Cuál es el objetivo del control óptimo estocástico es? 
A. Es el tiempo 
B. Es el análisis 
C. Es el estudio 
D. Todas las anteriores 
E. Ninguna de las anteriores 
6. ¿Qué requiere el entendimiento del lenguaje? 
A. Comprensión de la inteligencia bajo estudio y de su contexto, y no solamente el 
entendimiento de la estructura de las sentencias 
B. Comprensión de la conciencia bajo estudio y de su contexto, y no solamente el 
entendimiento de la estructura de las sentencias. 
C. Comprensión de la materia bajo estudio y de su contexto, y no solamente el 
entendimiento de la estructura de las sentencias. 
D. Todas las anteriores 
E. Ninguna de las anteriores 
7. ¿Cómo la Inteligencia Artificial ha cambiado la vida de los seres humanos? 
A. Hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia 
B. Se ajusten a nuevas aportaciones 
C. Realicen tareas como seres humanos. 
D. Todas las anteriores 
E. Ninguna de las anteriores 
8. ¿Qué es Perceptrones? 
F. Es un algoritmo para aprendizaje supervisado de clasificadores de bit. 
A. Es un algoritmo para aprendizaje supervisado de clasificadores de tiempo 
B. Es un algoritmo para aprendizaje supervisado de clasificadores binarios 
C. Todas las anteriores 
D. Ninguna de las anteriores 
9. ¿Cuál es el artefacto elegido para generar inteligencia artificial? 
E. El computador 
A. El internet 
B. El programador 
C. Todas las anteriores 
D. Ninguna de las anteriores 
10. Cuál es la creencia de aprendizaje automático 
A. No se debe dividir de la teoría de la información 
B. No se debe separar de la teoría de la información 
C. No se debe incrementar de la teoría de la información 
D. Todas las anteriores 
E. Ninguna de las anteriores 
11. Ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes 
A Robótica 
B Inteligencia Artificial 
C Informática 
D Realidad Virtual 
12. ¿Quién acuño el término de Inteligencia Artificial en 1956? 
A Alan Turing 
B Jhon Mackarty 
C Ada Lovalace 
D Charles Babbage 
13. Es una prueba de la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente 
similar al de un ser humano o indistinguible de este 
A Test informatizado 
B Test de pensamiento computacional 
C Test de Turing 
D Ninguna de las anteriores 
14. Marque los ejemplos de sistema ACTÚAN como el ser humano 
A Redes neuronales artificiales 
B Actividades automatizadas para resolver problemas 
C Robots 
D Todos los anteriores 
E Ninguno de los anteriores 
15. La escuela de la inteligencia artificial que se encarga del estudio del comportamiento humano 
es: 
A Robotica 
B Informática 
C Computacional 
D Convencional 
16. La escuela de la inteligencia artificial que se encarga del aprendizaje interactivo del ser humano 
es: 
A Convencional 
B Robótica 
C Informática 
D Computacional 
17. Es el campo de la inteligencia artificial que ayuda a la comunicación (principalmente sonora y 
escrita) hombre máquina, y viceversa; por tanto puede transformar los textos y permite 
procesar ideas con total precisión. 
A Lenguaje Natural 
B Reconocimiento de voz 
C Agentes virtuales 
D Machine Learning 
18. Es una disciplina perteneciente a la acústica y cuyo objetivo es el reconocimiento de fonemas 
en una señal de voz, por tanto procesan la señal recogida por un micrófono para identificar las 
palabras que el usuario pronunció. 
A Reconocimiento de Voz 
B Agentes Virtuales 
C Machine Learning 
D Lenguaje natural 
19. Es la disciplina de la IA basada en el procesado de la señal de imagen o vídeo, con el objetivo de 
reconocer patrones, formas, y en el mejor de los casos, identificar fielmente los diferentes 
elementos en una imagen. 
A Reconocimiento visual 
B Robótica 
C Lenguaje natural 
D Reconocimiento de Voz 
20. Esta tecnología contempla la identificación, medición y análisis de las características 
físicas (forma o composición del cuerpo) y de comportamiento de las personas. Esto permite 
interacciones más naturales entre humanos y máquinas, incluyendo –pero no limitado a– 
reconocimiento de tacto, imagen, habla y lenguaje corporal. 
A Reconocimiento de voz 
B Biométricas 
C Big Data 
D Lenguaje natural 
21. Es un término que hace referencia a conjuntos de datos tan grandes y complejos como para 
que hagan falta aplicaciones informáticas no tradicionales de procesamiento de datos para 
tratarlos adecuadamente 
A Robótica 
B Big Data 
C Biométricas 
D Lenguaje natural 
22. Es la disciplina, dentro de la Inteligencia Artificial, que trata de conseguir que un sistema 
aprenda y relacione información del modo en que lo haría una persona. Para ello, usa 
algoritmos que son capaces de detectar patrones en los datos previos, pudiendo crear 
predicciones futuras 
A Ninguna de la anteriores 
B Aprendizaje automático o machine learning 
C Big data 
D Automatización de procesos robóticos 
23. Estos representan los motores que insertan reglas y lógica en los sistemas de inteligencia 
artificial y son utilizados para la capacitación, configuración inicial, mantenimiento y ajustes 
continuos. Con una tecnología madura puede ser utilizada gran variedad de aplicaciones 
empresariales, ayudando o tomando decisiones de forma automatizada. 
A Aprendizaje automático 
B Big Data 
C Reconocimiento de voz 
D Gestión de decisiones 
24. Este es un agente informático capaz de interactuar con humanos, el ejemplo más común son 
los Chatbots. 
A Robots 
B Big data 
C Reconocimiento de voz 
D Agentes virtuales 
25. Son unidades y dispositivos de procesamiento específicamente diseñados para ejecutar tareas 
orientadas hacia IA 
A Hardware optimizado para inteligencia artificial 
B Ninguna de las anteriores 
C Software 
D Lenguaje natural 
26. Es una técnica de la inteligencia artificial de defensa en la red está destinada a prevenir, 
detectar y dar respuesta frente a ataques o amenazas 
A Defensa cibernética 
B Big Data 
C Hardware 
D Antivirus 
27. ¿Qué es la Inteligencia Artificial? 
A Capacidad o facultad de entender, razonar, saber, aprender y de resolver problemas. 
B Simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas. 
C Capacidad que tiene el ser humano para crear algo de otras ideas que son nuevas e 
interesantes28. ¿Cuál es la meta final de la investigación de la inteligencia artificial? 
A Hacer que un dispositivo funcione como un ser humano. 
B Que en un futuro las maquinas dominen el mundo. 
C Que las maquinas suplanten a las personas en actividades. 
29. ¿Qué es un androide? 
A Es una máquina inteligente con apariencia humana. 
B Es una máquina que combina elementos mecánicos y orgánicos. 
C Es un robot capaz de realizar múltiples tareas. 
30. ¿Qué es inteligencia General? 
A Facultad de la mente que permite aprender, entender, razonar, tomar decisiones. 
B Proceso a través del cual se modifican y adquieren habilidades, destrezas, conocimientos, 
conductas y valores 
C Capacidad para relacionarse con otras personas. 
31. ¿Qué es Aprendizaje? 
A Facultad de la mente que permite aprender, entender, razonar, tomar decisiones 
B Proceso a través del cual se modifican y adquieren habilidades, destrezas, conocimientos, 
conductas y valores 
C Capacidad de encontrar estrategias y soluciones para un problema. 
32. ¿Qué es Heurística? 
A Capacidad de crear estrategias, métodos y criterios que permitan resolver problemas. 
B Facultad de la mente que permite aprender, entender, razonar, tomar decisiones 
C Ciencia que se ocupa de los procesos sobre ingeniería. 
33. ¿Qué es una Red Neuronal Artificial? 
A Conjunto de redes y circuitos conectados entre si. 
B Célula perteneciente al Sistema nervioso central 
C Conjunto de neuronas interconectadas entre sí, mediante enlaces. 
34. El Sistema experto: 
A Es una máquina inteligente con apariencia humana. 
B Analiza el razonamiento de un experto en una materia especifica. 
C Estudia las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano. 
35. La ciencia aumentará a tal punto que se creará androides con todas las facultades humanas. 
A Verdadero 
B Falso 
36. Las redes neuronales son consideradas un algoritmo de... 
A. Aprendizaje Máquina 
B. Aprendizaje Profundo 
C. Inteligencia Artificial 
D. Ninguna de las anteriores 
 
Machine Learning 
37. ¿Qué es el Machine Learning? 
A Es aquella Inteligencia Artificial que iguala o excede la inteligencia humana promedio 
B Es uno de los campos de la inteligencia artificial y ayuda a los ordenadores a predecir y 
tomar decisiones en tiempo real sin intervención humana 
A. Un juego para programar robots 
38. ¿Los asistentes virtuales de voz como Siri, Alexa o Cortana utilizan técnicas de IA? 
A. Sí, una de sus claves es el reconocimiento de voz 
B. No, aún no son inteligentes 
39. ¿Cuál es la diferencia entre IA débil e IA fuerte? 
A. La débil busca soluciones simples a problemas. La fuerte indaga más profundamente en 
el problema y aporta respuestas muy elaboradas para programar robots 
B. La débil está creada para realizar una tarea concreta. La fuerte es capaz de imitar el 
procesamiento de la información propio de los seres humanos 
C. La débil solo lee los labios. La fuerte convierte la voz en texto 
40. Las máquinas aprenden por: 
A Algoritmo que envuelve llevar a cabo una tare 
B Experiencia 
C repetición de una tarea 
D Ninguna de las anteriores 
41. No es parte del flujo de Machine Learning: 
A Entender el dominio del problema 
B Procesar la información 
C Agregación de datos 
D Integración de datos 
42. No es un sub-grupo de Machine Learning 
A Ninguna de las anteriores 
B Aprendizaje No Supervisado 
C Programación Linguistica 
D Aprendizaje Supervisado 
43. No es una habilidad requerida por un Cientifico de Datos 
A Programacion 
B Visualizacion de la Informacion 
C Ninguna de las anteriores 
D Diseño UI/UX 
44. Es un área íntimamente relacionada con la estadística, a la inteligencia artificial y las bases de 
datos 
A Ninguna de las anteriores 
B K-Means 
C Data Mining 
D NoSQL 
45. No es un modelo de aprendizaje 
A Redes Neuronales 
B Arboles de decisión 
C Homocedasticidad 
D Regresión Lineal 
46. No es un elemento de Inteligencia Artificial 
A Integración de datos 
B Procesamiento del Lenguaje Natural 
C Ninguna de las anteriores 
D Robótica 
47. Es un elemento de "Aprendizaje Profundo" 
A Ninguna de las anteriores 
B Redes Neuronales convolucionadas 
C Procesamiento del Lenguaje Natural 
D Robótica 
48. No es un framework de "Aprendizaje Profundo" 
A TensorFlow 
B Kanban 
C Ninguna de las anteriores 
D Keras 
49. No es un elemento de la exploración visual de datos 
A Exploración 
B Conocimiento 
C Ninguna de las anteriores 
D Visualización 
 
Internet de las cosas 
50. Es una tecnología que permite a los dispositivos comunicarse entre sí y a su vez con las 
personas para indicar datos en tiempo real que servirán para generar un beneficio. 
A Samsung SmartThings 
B Internet de las Cosas (IoT) 
C Red 5G 
51. Tecnología celular utilizada para incluir dispositivos IoT en áreas geográficas extensas. 
A Bluetooth 
B Zigbee 
C LoRaWAN 
D 4G LTE 
52. Es un protocolo inalámbrico de bajo consumo de energía, baja potencia y baja tasa de datos 
utilizado para crear redes IoT de sensores. 
A 4G LTE 
B Bluetooth 
C LoRaWAN 
D Zigbee 
53. ¿Qué es el Internet de las cosas o IOT? 
A Es la conexión de cosas a internet. 
B Es la interconexión de objetos cotidianos a la televisión. 
C Es la interconexión de objetos cotidianos a internet convirtiéndolos en inteligentes. 
54. ¿El IoT ha revolucionado la manera de interactuar con los objetos? 
A Sí 
B No 
55. ¿Cómo se llama la cantidad de datos que generan los millones de objetos IoT conectados a 
internet? 
A DATA BIG 
B BIG DATA 
C Datos masivos 
D Antonio 
56. Los objetos IoT son más baratos. 
A Sí 
B No 
57. ¿Con qué otro término se hace relación al internet de las cosas? 
A Internet de la vida 
B Inmersión total 
C Internet colectivo 
D Internet de los objetos 
58. ¿Cuál es el significado de las siglas IoT? 
A Logical Technology 
B Internet Over Technology 
C Internet of Things 
D Local Object Things 
59. Características de IoT 
A de corta distancia 
B creado por el año 2000 
C Software y Hardware, la conectividad, Sensibilidad, Interacción. 
D barato 
 
Edge computing 
60. ¿Qué es la Edge computing? 
A. Una arquitectura que procesa los datos lo más cerca posible de su fuente 
B. Un nuevo nombre para la informática 
C. Un tipo de computación que deja a los equipos de red al límite 
D. Computación que los equipos solo pueden intentar cuando están parados en el borde 
de algo 
 
61. Edge computing y la network edge son lo mismo. 
A. True 
B. False 
62. ¿Cuál es la diferencia entre el edge computing y el fog computing? 
A. Los expertos los usan indistintamente 
B. Las arquitecturas colocan la inteligencia y el poder de cómputo en lugares separados 
C. La computación en la niebla abarca una gran red de dispositivos conectados y 
ubicaciones de datos, y la computación perimetral procesa datos y computa 
únicamente en el perímetro. 
D. Todo lo anterior 
 
63. ¿Cuál es el papel de la edge computing en la computación en la nube? 
A. Son iguales 
B. Edge computing es el lado positivo de la nube, o el borde de la nube 
C. Edge computing podría actuar como una alternativa a la computación en la nube 
D. No están relacionados 
 
64. ¿Qué avance tecnológico contribuyó a la popularidad de edge computing? 
A. IoT 
B. The cloud 
C. 5G 
D. 11ax, or Wi-Fi 6 
 
65. ¿Qué problema es común en muchos desafíos de computación edge computing? 
A. Ancho de banda 
B. Latencia 
C. Seguridad de la red 
D. Tráfico de red 
 
66. Edge Computing ofrece tiempos de respuesta rápidos y soporte para grandes cantidades de 
datos. 
B. True 
C. False 
 
67. ¿Cuáles son los beneficios de la seguridad de Edge Computing? 
A. La seguridad de Edge Computing solo beneficia a IoT 
B. Edge computing solo protege los datos sobre los bordes, incluidos los bordes de las 
montañas y los bordes de las mesas 
C. La seguridad de Edge Computing puede responder en tiempo real y albergar análisis de 
amenazas de comportamiento. 
D. Edge Computing no puede ser seguro 
 
68. ¿Cómo pueden funcionar las redes definidas por software (SDN) con la Edge computing?A. Edge computing solo funciona en una red definida por software 
B. SDN puede agilizar la forma en que la informática perimetral procesa los datos 
C. No funcionan bien juntos 
D. Son lo mismo 
 
69. ¿Por qué alguien debería interesarse por la Edge computing? 
A. Puede aliviar los problemas de latencia 
B. Puede aliviar la congestión de la red 
C. Puede reforzar el ancho de banda para dispositivos IoT 
D. Todo lo anterior