Examen Final: Generative AI Completo
Examen integral que cubre los 12 módulos.
50 preguntas - Haga clic para revelar las respuestas.
Parte 1: Fundamentos (Preguntas 1-10)
P1: ¿Cuál es la función principal de la IA Generativa?
A) Clasificar datos B) Crear contenido nuevo C) Solo analizar D) Eliminar datos
Respuesta: B - La IA Generativa crea contenido nuevo (texto, imágenes, audio, video, código).
P2: ¿Qué arquitectura impulsa la mayoría de los LLM modernos?
A) CNN B) RNN C) Transformer D) Árbol de decisión
Respuesta: C - Los Transformers con self-attention son la base de los LLM modernos.
P3: ¿Qué es un token en los modelos de lenguaje?
A) Unidad de pago B) Unidad básica de texto procesada C) Hardware D) Contraseña
Respuesta: B - Los tokens son las unidades básicas (palabras, subpalabras, caracteres) procesadas por los LLM.
P4: ¿Qué permite el self-attention a los modelos?
A) Dormir B) Ponderar la importancia de todas las partes de la entrada C) Eliminar D) Comprimir
Respuesta: B - El self-attention permite que cada parte de la entrada considere todas las demás partes.
P5: ¿Cuál es la principal ventaja del transformer sobre los RNN?
A) Más pequeño B) Procesamiento en paralelo, maneja secuencias largas C) Más antiguo D) Más simple
Respuesta: B - Los transformers pueden procesar en paralelo y manejar mejor las dependencias a largo plazo.
P6: ¿Qué es una alucinación en IA?
A) Efecto visual B) Información falsa generada C) Error de hardware D) Problema de velocidad
Respuesta: B - Información fabricada que la IA presenta como si fuera real.
P7: ¿Qué controla el parámetro temperature?
A) Enfriamiento de hardware B) Aleatoriedad/creatividad de la salida C) Velocidad D) Tamaño
Respuesta: B - Temperature controla la aleatoriedad; bajo = enfocado, alto = creativo.
P8: ¿Qué es el fine-tuning?
A) Reparar B) Adaptar un modelo preentrenado para una tarea específica C) Eliminar D) Comprimir
Respuesta: B - Adaptar un modelo preentrenado para tareas o dominios específicos.
P9: ¿Qué año marcó la "explosión de la IA Generativa"?
A) 2010 B) 2018 C) 2022 D) 2000
Respuesta: C - 2022 con el lanzamiento de ChatGPT y la conciencia pública generalizada.
P10: ¿Qué es un foundation model?
A) Material de construcción B) Modelo grande preentrenado para muchas tareas C) Programa básico D) Hardware
Respuesta: B - Modelo grande entrenado con datos amplios, adaptable para muchas aplicaciones.
Parte 2: Generación de Texto (Preguntas 11-18)
P11: ¿Qué es el prompt engineering?
A) Construir hardware B) Crear instrucciones efectivas para IA C) Programación D) Eliminar prompts
Respuesta: B - Diseñar prompts para lograr salidas deseadas de los modelos de IA.
P12: ¿Qué es el Chain-of-Thought prompting?
A) Enlazar prompts B) Fomentar el razonamiento paso a paso C) Reacciones en cadena D) Múltiples modelos
Respuesta: B - Técnica que anima a los modelos a mostrar los pasos de razonamiento.
P13: ¿Qué es RAG?
A) Formato de almacenamiento B) Retrieval-Augmented Generation C) Medida de velocidad D) Tipo de error
Respuesta: B - Combina modelos de lenguaje con recuperación de conocimiento externo.
P14: ¿Qué es el few-shot learning?
A) Fotografía B) Aprender de pocos ejemplos en el prompt C) Entrenamiento corto D) Inferencia rápida
Respuesta: B - Aprender a partir de un pequeño número de ejemplos proporcionados en el prompt.
P15: ¿Qué es la context window?
A) Elemento de interfaz B) Máximo texto que un modelo puede procesar C) Windows OS D) Pantalla visual
Respuesta: B - La cantidad máxima de texto que un modelo puede considerar a la vez.
P16: ¿Qué es un system prompt?
A) Error de sistema B) Instrucciones que definen el comportamiento de la IA C) Comando de SO D) Configuración de hardware
Respuesta: B - Instrucciones ocultas que establecen el comportamiento y contexto de la IA.
P17: ¿Qué es el zero-shot prompting?
A) Sin prompts B) Realizar tareas sin ejemplos C) Respuesta rápida D) Salida vacía
Respuesta: B - Lograr que la IA realice tareas sin proporcionar ejemplos.
P18: ¿Qué es la tokenización?
A) Pago B) Dividir texto en tokens C) Encriptación D) Compresión
Respuesta: B - Proceso de dividir el texto en las unidades que procesa el modelo.
Parte 3: Generación Visual (Preguntas 19-26)
P19: ¿Cómo generan imágenes los modelos de difusión?
A) Creación directa B) Eliminando gradualmente el ruido C) Copiando D) Compresión
Respuesta: B - Aprenden a revertir un proceso de adición de ruido, generando de ruido a imagen.
P20: ¿Qué es el inpainting?
A) Diseño de interiores B) Rellenar áreas enmascaradas de una imagen C) Pintura IA D) Ajuste de color
Respuesta: B - Rellenar partes faltantes o seleccionadas de una imagen.
P21: ¿Qué es el outpainting?
A) Pintura exterior B) Extender imágenes más allá de sus límites C) Quitar pintura D) Corrección de color
Respuesta: B - Generar contenido para extender una imagen más allá de sus bordes originales.
P22: ¿Qué es un negative prompt?
A) Rechazo B) Especificar qué evitar en la generación C) Espacio negativo D) Mensaje de error
Respuesta: B - Texto que especifica elementos a excluir de las imágenes generadas.
P23: ¿Qué es img2img?
A) Copiar B) Transformar una imagen de entrada según texto C) Comparación D) Formato
Respuesta: B - Usar una imagen más un prompt de texto para guiar la generación.
P24: ¿Qué es CLIP?
A) Hardware B) Modelo que conecta texto e imágenes C) Formato de video D) Herramienta de recorte
Respuesta: B - Contrastive Language-Image Pre-training, comprende ambas modalidades.
P25: ¿Cuál es el principal desafío de la generación de video?
A) Colores B) Consistencia temporal y cómputo C) Resolución D) Formato
Respuesta: B - Mantener la consistencia entre cuadros y el alto requerimiento computacional.
P26: ¿Qué es el style transfer?
A) Mover archivos B) Aplicar estilo artístico a imágenes C) Cambios de fuente D) Transferencia de diseño
Respuesta: B - Aplicar el estilo visual de una imagen al contenido de otra.
Parte 4: Audio y Código (Preguntas 27-34)
P27: ¿Qué es el voice cloning?
A) Duplicar hardware B) Crear voz sintética a partir de muestras de voz C) Grabación D) Edición
Respuesta: B - Generar voz que imita la voz de una persona específica.
P28: ¿Qué es GitHub Copilot?
A) Control de versiones B) Asistente de codificación con IA C) Hosting de repositorios D) Rastreador de bugs
Respuesta: B - Programador asistente de IA que sugiere completaciones y funciones de código.
P29: ¿Qué hace la revisión de código con IA?
A) Eliminar código B) Analizar código en busca de problemas y mejoras C) Ejecutar código D) Compilar código
Respuesta: B - Identifica errores, problemas de seguridad y sugiere mejoras.
P30: ¿Cuál es una limitación de la generación de código con IA?
A) Demasiado rápido B) Puede producir errores o código inseguro C) Demasiado preciso D) Demasiado pequeño
Respuesta: B - Puede generar código no funcional o inseguro que requiere revisión humana.
P31: ¿Qué es el text-to-speech?
A) Transcripción B) Convertir texto en audio hablado C) Traducción D) Dictado
Respuesta: B - Generar voz natural a partir de texto escrito.
P32: ¿Qué es un code agent?
A) Programador B) IA que escribe, prueba y depura código de forma autónoma C) IDE D) Compilador
Respuesta: B - Sistema de IA que puede realizar tareas de codificación de varios pasos de manera autónoma.
P33: ¿Qué es la generación de música con IA?
A) Streaming B) Crear música original con IA C) Mezcla D) Grabación
Respuesta: B - Usar IA para componer melodías, armonías y canciones completas.
P34: ¿Qué es el speech-to-text?
A) TTS B) Convertir audio hablado en texto C) Grabación D) Traducción
Respuesta: B - Transcribir lenguaje hablado a texto escrito.
Parte 5: Multimodal y Negocios (Preguntas 35-42)
P35: ¿Qué es la IA multimodal?
A) Múltiples modos B) IA que procesa varios tipos de datos juntos C) Multiusuario D) Múltiples modelos
Respuesta: B - Sistemas de IA que comprenden y generan en texto, imagen, audio, etc.
P36: ¿Qué es la generación cross-modal?
A) Cruzar límites B) Crear una modalidad a partir de otra C) Cambiar de modo D) Comparación
Respuesta: B - Generar contenido en una modalidad a partir de la entrada en otra (texto→imagen).
P37: ¿Cuál es un beneficio clave de la IA Generativa para negocios?
A) Más empleados B) Automatización y eficiencia C) Costos más altos D) Procesos más lentos
Respuesta: B - Automatizar tareas, aumentar la productividad y habilitar nuevas capacidades.
P38: ¿Qué es la integración empresarial de IA?
A) Sistemas separados B) Conectar la IA con los flujos de trabajo empresariales C) Eliminar IA D) Procesos manuales
Respuesta: B - Incorporar capacidades de IA en sistemas y procesos empresariales existentes.
P39: ¿Qué es el servicio al cliente potenciado por IA?
A) Soporte telefónico B) IA gestionando consultas de clientes C) Solo correo electrónico D) Solo autoservicio
Respuesta: B - Usar IA para gestionar, clasificar o asistir en interacciones con clientes.
P40: ¿Qué consideración de ROI es importante para proyectos de IA?
A) Solo costo inicial B) Valor total vs. costo total a lo largo del tiempo C) Solo velocidad D) Solo características
Respuesta: B - Evaluar los costos completos frente a los beneficios cuantificados a lo largo del tiempo.
P41: ¿Qué es el contenido con IA a escala?
A) Archivos grandes B) Generar grandes volúmenes de contenido eficientemente C) Pantallas grandes D) Computación pesada
Respuesta: B - Usar IA para crear muchas piezas de contenido para marketing, etc.
P42: ¿Qué es el prompt injection?
A) Procedimiento médico B) Manipular la IA mediante prompts maliciosos C) Inyección de código D) Entrada de datos
Respuesta: B - Ataque de seguridad usando prompts diseñados para manipular el comportamiento de la IA.
Parte 6: Ética y Futuro (Preguntas 43-50)
P43: ¿Qué es el sesgo en IA?
A) Preferencia B) Injusticia sistemática en las salidas de IA C) Opinión D) Velocidad
Respuesta: B - Errores sistemáticos que causan resultados injustos para ciertos grupos.
P44: ¿Qué es un deepfake?
A) Deep learning B) Medios falsos realistas generados por IA C) Análisis profundo D) Almacenamiento profundo
Respuesta: B - Medios sintéticos donde la imagen de una persona es manipulada artificialmente.
P45: ¿Qué es la gobernanza de IA?
A) IA gubernamental B) Políticas y supervisión para el uso de IA C) Control de IA D) Votación de IA
Respuesta: B - Marcos, políticas y procesos para la gestión responsable de la IA.
P46: ¿Qué es la Ley de IA de la UE?
A) Rendimiento B) Marco regulatorio integral para IA C) Estándar de hardware D) Protocolo
Respuesta: B - Primer marco legal integral para la regulación de la IA.
P47: ¿Qué es la transparencia en IA?
A) IA invisible B) Comunicación clara sobre el uso y limitaciones de la IA C) Hardware transparente D) Código abierto
Respuesta: B - Ser abierto sobre cuándo se usa IA y cómo funciona.
P48: ¿Qué es AGI?
A) Empresa B) IA de nivel humano en todos los dominios C) Tipo de modelo D) Marco
Respuesta: B - Inteligencia Artificial General que iguala la inteligencia humana de manera amplia.
P49: ¿Qué es el alignment problem?
A) Formato de texto B) Garantizar que la IA actúe según los valores humanos C) Entrenamiento de modelos D) Alineación de datos
Respuesta: B - Desafío de asegurar que los sistemas de IA se comporten como los humanos desean.
P50: ¿Qué habilidad es esencial para el futuro de la IA?
A) Evitar la IA B) Alfabetización en IA y aprendizaje continuo C) Solo programar D) Solo teoría
Respuesta: B - Comprender la IA y adaptarse continuamente a medida que evoluciona el campo.
Puntuación
| Puntaje | Nota | Nivel |
|---|---|---|
| 45-50 | A | Excelente - Listo para aplicar IA Generativa profesionalmente |
| 40-44 | B | Bueno - Base sólida, algunas áreas por reforzar |
| 35-39 | C | Satisfactorio - Repasar los módulos más débiles |
| 30-34 | D | Necesita mejorar - Se recomienda más estudio |
| Menos de 30 | F | Insuficiente - Se requiere revisión integral |
Certificado
Obtener 45 o más en este examen demuestra comprensión integral de los conceptos y aplicaciones de la IA Generativa.
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