Principales preguntas y respuestas de la entrevista sobre inteligencia artificial (IA)
Principales preguntas de la entrevista de inteligencia artificial
Aquí hay preguntas y respuestas de la entrevista de inteligencia artificial para principiantes y candidatos experimentados para obtener el trabajo de sus sueños.
Descarga gratuita de PDF: Preguntas y respuestas de la entrevista de IA
1) ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
La inteligencia artificial es un área de la informática que enfatiza la creación de máquinas inteligentes que funcionan y reaccionan como humanos.
2) ¿Qué es una Red Neuronal de inteligencia artificial?
Las redes neuronales de inteligencia artificial pueden modelar matemáticamente la forma en que funciona el cerebro biológico, lo que permite que la máquina piense y aprenda de la misma manera que los humanos, haciéndolos capaces de reconocer cosas como el habla, objetos y animales como lo hacemos nosotros.
3) ¿Cuáles son las diversas áreas en las que se puede utilizar la IA (inteligencia artificial)?
La inteligencia artificial se puede utilizar en muchas áreas, como informática, reconocimiento de voz, bioinformática, robot humanoide, software informático, espacio y aeronáutica, etc.
4) ¿Cuál no es un lenguaje de programación de uso común para la IA?
El lenguaje Perl no es un lenguaje de programación de uso común para IA
5) ¿Qué es Prolog en IA?
En AI, Prolog es un lenguaje de programación basado en la lógica.
6) Dar una explicación sobre la diferencia entre IA fuerte e IA débil.
La IA fuerte afirma firmemente que se puede hacer que las computadoras piensen al mismo nivel que los humanos, mientras que la IA débil simplemente predice que algunas características que se asemejan a la inteligencia humana se pueden incorporar a la computadora para convertirlas en herramientas más útiles.
7) ¿Mencione la diferencia entre la IA estadística y la IA clásica?
La IA estadística se preocupa más por el pensamiento "inductivo", como, por ejemplo, dado un conjunto de patrones, inducir una tendencia, etc. Mientras que la IA clásica, por otro lado, se preocupa más por el pensamiento "deductivo", dado un conjunto de restricciones, deducir una conclusión, etc.
8) ¿Qué es la clave alterna, artificial, compuesta y natural?
Clave alternativa: Excluyendo las claves principales, todas las claves candidatas se conocen como claves alternativas.
Clave artificial: Si no se dispone de una clave obvia, ya sea independiente o compuesta, el último recurso es simplemente crear una clave, asignando un número a cada registro u ocurrencia. Esto se conoce como clave artificial.
Clave compuesta: Cuando no hay un solo elemento de datos que defina de manera única la ocurrencia dentro de una construcción, la integración de múltiples elementos para crear un identificador único para la construcción se conoce como clave compuesta.
Clave natural: La clave natural es uno de los elementos de datos que se almacena dentro de una construcción y que se utiliza como clave principal.
9) ¿En qué consiste una regla de producción?
La regla de producción se compone de un conjunto de reglas y una secuencia de pasos.
10) ¿Qué método de búsqueda requiere menos memoria?
El método de "primera búsqueda en profundidad" requiere menos memoria.
11) ¿Cuál es la mejor manera de resolver el problema de juego?
El enfoque heurístico es la mejor manera de resolver el problema del juego, ya que utilizará la técnica basada en conjeturas inteligentes. Por ejemplo, el ajedrez entre humanos y computadoras, ya que utilizará el cálculo de fuerza bruta, analizando cientos de miles de posiciones.
12) ¿En qué método de búsqueda se basa el algoritmo A*?
El algoritmo A* se basa en el mejor método de búsqueda inicial, ya que da una idea de la optimización y la elección rápida de la ruta, y todas las características se encuentran en el algoritmo A*.
13) ¿Qué contiene una red bayesiana híbrida?
Una red bayesiana híbrida contiene variables discretas y continuas.
14) ¿Qué es agente en inteligencia artificial?
Cualquier cosa que percibe su entorno mediante sensores y actúa sobre un entorno mediante efectores se conoce como Agente. El agente incluye robots, programas y humanos, etc.
15) ¿Qué implica Orden Parcial o Planificación?
En la planificación de orden parcial, en lugar de buscar sobre una posible situación, se trata de buscar sobre el espacio de posibles planes. La idea es construir un plan pieza por pieza.
16) ¿Cuáles son los dos tipos diferentes de pasos que podemos tomar para construir un plan?
a) Agregar un operador (acción)
b) Agregar una restricción de ordenamiento entre operadores
17) ¿Qué propiedad se considera como una propiedad no deseable de un sistema basado en reglas lógicas?
El "adjunto" no se considera una propiedad deseable de un sistema basado en reglas lógicas.
18) ¿Qué es la Red Neuronal en Inteligencia Artificial?
En inteligencia artificial, la red neuronal es una emulación de un sistema neuronal biológico, que recibe los datos, los procesa y proporciona la salida basada en el algoritmo y los datos empíricos.
19) ¿Cuándo se considera completado un algoritmo?
Se dice que un algoritmo está completo cuando termina con una solución cuando existe.
20) ¿Qué es una función heurística?
Una función heurística clasifica las alternativas, en algoritmos de búsqueda, en cada paso de bifurcación en función de la información disponible para decidir qué rama seguir.
21) ¿Cuál es la función del tercer componente del sistema de planificación?
En un sistema de planificación, la función del tercer componente es detectar cuando se ha encontrado una solución al problema.
22) ¿Qué es la "Generalidad" en IA?
La generalidad es la medida de la facilidad con la que el método se puede adaptar a diferentes dominios de aplicación.
23) ¿Qué es un analizador de arriba hacia abajo?
Un analizador de arriba hacia abajo comienza con la hipótesis de una oración y prediciendo sucesivamente los constituyentes de nivel inferior hasta que se escriben los símbolos preterminales individuales.
24) ¿Mencione la diferencia entre la primera búsqueda en amplitud y la mejor primera búsqueda en inteligencia artificial?
Estas son las dos estrategias que son bastante similares. En la mejor primera búsqueda, expandimos los nodos de acuerdo con la función de evaluación. Mientras que, en la búsqueda primero en amplitud, un nodo se expande de acuerdo con la función de costo del nodo principal.
25) ¿Qué son los marcos y guiones en “Inteligencia Artificial”?
Los marcos son una variante de las redes semánticas que es una de las formas populares de presentar el conocimiento no procedimental en un sistema experto. Un marco que es artificial. estructura de datos Se utiliza para dividir el conocimiento en subestructuras mediante la representación de situaciones estereotipadas. Los scripts son similares a los marcos, excepto que los valores que ocupan las ranuras deben estar ordenados. Los scripts se utilizan en sistemas de comprensión del lenguaje natural para organizar una base de conocimiento en función de la situación que el sistema debe comprender.
26) ¿Qué significa FOPL y explicar su papel en la Inteligencia Artificial?
FOPL son las siglas de First Order Predicate Logic, Predicate Logic proporciona
a) Un lenguaje para expresar afirmaciones sobre cierto “Mundo”
b) Un sistema de inferencia a un aparato deductivo mediante el cual podemos sacar conclusiones de dicha afirmación.
c) Una semántica basada en la teoría de conjuntos
27) En qué consiste el lenguaje de la FOPL
a) Un conjunto de símbolos constantes
b) Un conjunto de variables
c) Un conjunto de símbolos de predicado
d) Un conjunto de símbolos de función
e) El conectivo lógico
f) El cuantificador universal y el cualificador existencial
g) Una relación binaria especial de igualdad
28) Para la búsqueda en línea en 'Inteligencia artificial', ¿qué agente de búsqueda opera intercalando cómputo y acción?
En la búsqueda en línea, primero tomará medidas y luego observará el entorno.
29) ¿Qué algoritmo de búsqueda utilizará una cantidad limitada de memoria en la búsqueda en línea?
RBFE y SMA* resolverán cualquier tipo de problema que A* no pueda mediante el uso de una cantidad limitada de memoria.
30) ¿En 'Inteligencia Artificial' donde puedes usar la regla de Bayes?
En Inteligencia Artificial para responder a las consultas probabilísticas condicionadas a una prueba se puede utilizar la regla de Bayes.
31) Para construir un modelo de Bayes, ¿cuántos términos se requieren?
Para construir un modelo de Bayes en IA, se requieren tres términos; son una probabilidad condicional y dos probabilidades incondicionales.
32) ¿Cuál es la consecuencia entre un nodo y sus predecesores al crear una red bayesiana?
(A) Funcionalmente dependiente (B) Dependiente (C) Condicionalmente independiente (D) Ambas opciones A y B
La respuesta correcta es (C) Condicionalmente independiente
Explicación: Al crear una red bayesiana, la consecuencia entre un nodo y sus predecesores es que un nodo puede ser condicionalmente independiente de sus predecesores.
33) Para responder a cualquier consulta ¿cómo se puede utilizar la red bayesiana?
Si una red bayesiana es representativa de la distribución conjunta, al sumar todas las entradas conjuntas relevantes, puede resolver cualquier consulta.
34) ¿Qué combina los métodos inductivos con el poder de las representaciones de primer orden?
La programación lógica inductiva combina métodos inductivos con el poder de las representaciones de primer orden.
35) En la Programación Lógica Inductiva, ¿qué se necesitaba satisfacer?
El objetivo de una Programación Lógica Inductiva es generar un conjunto de oraciones para la hipótesis tal que se satisfaga la restricción de implicación.
36) En los métodos de aprendizaje inductivos de arriba hacia abajo, ¿cuántos literales están disponibles? ¿Qué son?
Hay tres literales disponibles en los métodos de aprendizaje inductivo de arriba hacia abajo que son
a) Predicados
b) Igualdad y desigualdad
c) Literales aritméticos
37) ¿Qué algoritmo invierte una estrategia de resolución completa?
'Resolución inversa' invierte una resolución completa, ya que es un algoritmo completo para aprender teorías de primer orden.
38) En el reconocimiento de voz ¿qué tipo de señal se utiliza?
En el reconocimiento de voz, la señal acústica se utiliza para identificar una secuencia de palabras.
39) En el reconocimiento de voz, ¿qué modelo da la probabilidad de que cada palabra siga a cada palabra?
El modelo de biagrama da la probabilidad de que cada palabra siga a otra palabra en el reconocimiento de voz.
40) ¿Qué algoritmo se utiliza para resolver el razonamiento probabilístico temporal?
Para resolver el razonamiento probabilístico temporal se utiliza HMM (Hidden Markov Model), independiente del modelo de transición y sensor.
41) ¿Para qué se utiliza el modelo oculto de Markov (HMM)?
Los modelos ocultos de Markov son una herramienta omnipresente para modelar datos de series temporales o para modelar el comportamiento de secuencias. Se utilizan en casi todos los sistemas de reconocimiento de voz actuales.
42) En el modelo oculto de Markov, ¿cómo se describe el estado del proceso?
El estado del proceso en el modelo de HMM se describe mediante una 'Variable aleatoria discreta única'.
43) En HMM's, ¿cuáles son los posibles valores de la variable?
'Estados posibles del mundo' son los posibles valores de la variable en HMM.
44) En HMM, ¿dónde se agrega la variable adicional?
Mientras permanece dentro de la red HMM, las variables de estado adicionales se pueden agregar a un modelo temporal.
45) En Inteligencia Artificial, ¿para qué sirven los análisis semánticos?
En Inteligencia Artificial, para extraer el significado del conjunto de oraciones se utiliza el análisis semántico.
46) ¿Qué se entiende por semántica composicional?
El proceso de determinar el significado de P*Q a partir de P,Q y* se conoce como semántica composicional.
47) ¿Cómo se puede resolver la inferencia lógica en Lógica Proposicional?
En lógica proposicional, el algoritmo de inferencia lógica se puede resolver usando
a) Equivalencia lógica
b) Validez
c) Capacidad de satisfacción
48) ¿Qué proceso hace que diferentes expresiones lógicas parezcan idénticas?
El proceso de 'unificación' hace que diferentes expresiones lógicas sean idénticas. Las inferencias elevadas requieren encontrar un sustituto que pueda hacer que una expresión diferente parezca idéntica. Este proceso se llama unificación.
49) ¿Qué algoritmo en 'Unificación y levantamiento' toma dos oraciones y devuelve un unificador?
In 'Unificación y elevación', el algoritmo que toma dos oraciones y devuelve un unificador es el algoritmo 'Unificar'.
50) ¿Cuál es el enfoque más directo para el algoritmo de planificación?
La búsqueda en el espacio de estados es el enfoque más directo para la planificación de algoritmos porque tiene en cuenta todo para encontrar una solución.
Estas preguntas de la entrevista también te ayudarán en tu viva(orals)
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es tan agradable
¡¡¡DIOS MÍO!!! Gracias, me ayuda mucho!
Oh ho
gracias me ayudo mucho
Impresionante. .
Wow... es tan útil
Gracias por todas estas preguntas sobre la IA.
Buen trabajo al recopilar tantas preguntas básicas. Esto debería ayudar a despejar las cabezas de cualquiera que se interese por la IA. Pero, sinceramente, creo que las respuestas podrían ser más descriptivas y extensas. No obstante, útil. Además, gracias por adjuntar el archivo pdf, lo imprimiré y distribuiré a todos mis alumnos.
me encanta esto mucho, gracias
es buena explicacion
para entender a alguien facilmente
Muy bien
Dios te bendiga
Muchas gracias me ha ayudado a resolver las dudas de mi tarea 🥰😍
Muchas gracias me ha ayudado a resolver las dudas de mi tarea 🥰😍