Introducción

¿Se está preparando para una entrevista de AI y está buscando una lista completa de los 50 principales? AI ¿preguntas de entrevista? ¡No busque más! Esta guía ha recopilado varias preguntas que cubren varios aspectos de la inteligencia artificial. Ya sea que esté buscando trabajo, sea un estudiante o simplemente sienta curiosidad por la IA, esta colección de preguntas lo ayudará a refrescar sus conocimientos y a superar su entrevista de IA. Estas preguntas pondrán a prueba su comprensión de la IA desde temas introductorios hasta temas avanzados. 

Las 50 preguntas principales de la entrevista de IA 

Aquí hay una lista de las 50 preguntas principales de la entrevista de IA para superar su entrevista. Prepárese para sumergirse en el emocionante mundo de la IA y equípese para obtener un resultado exitoso en la entrevista.

Preguntas de entrevista de nivel básico de inteligencia artificial

Q1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Respuesta: La inteligencia artificial (IA) se refiere a la simulación de la inteligencia humana en máquinas, lo que les permite realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la resolución de problemas, el aprendizaje y la toma de decisiones.

Q2. Describir la importancia del preprocesamiento de datos en la IA.

Respuesta Preprocesamiento de datos es crucial en la IA, ya que implica limpiar, transformar y organizar datos sin procesar para garantizar su calidad y adecuación a los algoritmos de IA. Ayuda a eliminar el ruido, manejar los valores faltantes, estandarizar los datos y reducir la dimensionalidad, mejorando la precisión y la eficiencia de los modelos de IA.

Q3. ¿Cuál es el papel de las funciones de activación en las redes neuronales?

Respuesta: Las funciones de activación juegan un papel vital en redes neuronales introduciendo no linealidades en el modelo. Determinan la salida de una neurona transformando la suma ponderada de las entradas. Las funciones de activación permiten que las redes neuronales modelen relaciones complejas, introduzcan la no linealidad y faciliten el aprendizaje y la convergencia durante el entrenamiento.

Q4. Defina aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo.

Respuesta Aprendizaje supervisado implica entrenar un modelo usando ejemplos etiquetados, donde los datos de entrada se emparejan con los resultados u objetivos deseados correspondientes. Aprendizaje sin supervisión implica encontrar patrones o estructuras en datos no etiquetados. Aprendizaje reforzado utiliza recompensas y castigos para entrenar a un agente para que tome decisiones y aprenda de sus acciones en un entorno.

P5. ¿Cuál es la maldición de la dimensionalidad en el aprendizaje automático?

Respuesta: La maldición de la dimensionalidad se refiere a los desafíos de manejar datos de alta dimensión. A medida que aumenta la cantidad de dimensiones, los datos se vuelven cada vez más escasos y la distancia entre los puntos de datos se vuelve menos significativa, lo que facilita el análisis y la creación de modelos precisos.

P6. ¿Cuáles son los diferentes algoritmos de búsqueda utilizados en la IA?

Respuesta: Los diferentes algoritmos de búsqueda utilizados en la IA incluyen la búsqueda primero en profundidad, la búsqueda primero en amplitud, la búsqueda de costo uniforme, la búsqueda A*, la búsqueda heurística y los algoritmos genéticos. Estos algoritmos ayudan a encontrar soluciones óptimas o casi óptimas en tareas de resolución de problemas mediante la exploración sistemática del espacio de búsqueda.

P7. Describir el concepto de algoritmos genéticos.

Respuesta Algoritmos genéticos son algoritmos de búsqueda y optimización inspirados en la selección natural y la evolución. Implican la creación de una población de soluciones potenciales y la aplicación iterativa de operadores genéticos como la selección, el cruce y la mutación para evolucionar y mejorar las soluciones durante generaciones.

P8. Discuta los desafíos y las limitaciones de la IA.

Respuesta: La IA se enfrenta a desafíos como la falta de explicabilidad en modelos complejos, preocupaciones éticas con respecto al sesgo y la privacidad, comprensión limitada de la inteligencia similar a la humana y el impacto potencial en el desplazamiento laboral. Las limitaciones incluyen la incapacidad de manejar situaciones ambiguas o novedosas, la dependencia de grandes cantidades de datos de alta calidad y limitaciones computacionales para técnicas específicas de IA.

Más información: Ventajas y desventajas de la IA

Preguntas de la entrevista de nivel intermedio de inteligencia artificial

P9. ¿Cuáles son los diferentes tipos de redes neuronales?

Respuesta: Los diferentes tipos de redes neuronales incluyen redes neuronales feedforward, redes neuronales recurrentes (RNN), redes neuronales convolucionales (CNN)y mapas autoorganizados (SOM). Cada tipo está diseñado para manejar tipos de datos específicos y resolver diferentes tipos de problemas.

P10. ¿Qué es el aprendizaje por transferencia y cómo es útil en la IA?

Respuesta Transferencia de aprendizaje es una técnica en IA donde el conocimiento aprendido de una tarea o dominio se aplica a una tarea o dominio diferente pero relacionado. Permite que los modelos aprovechen pesos y arquitecturas previamente entrenados, lo que reduce la necesidad de extensos datos de entrenamiento y computación. El aprendizaje de transferencia permite un desarrollo de modelos más rápido y un rendimiento mejorado, especialmente en escenarios con datos limitados.

P11. Discuta el concepto de redes neuronales recurrentes (RNN).

Respuesta Redes neuronales recurrentes (RNN) son un tipo de red neuronal diseñada para procesar datos secuenciales, como series de tiempo o lenguaje natural. Los RNN utilizan conexiones de retroalimentación, lo que les permite retener y utilizar información de entradas anteriores. Los RNN son eficaces para la traducción de idiomas, el reconocimiento de voz y análisis de los sentimientos tareas.

P12. ¿Qué son las redes neuronales convolucionales (CNN)?

Respuesta Redes neuronales convolucionales (CNN) están diseñados para procesar datos en forma de cuadrícula, como imágenes o videos. Las CNN emplean capas convolucionales para aprender y extraer características relevantes de los datos de entrada automáticamente. Las CNN son ampliamente utilizadas en tareas como clasificación de imágenes, detección de objetosy generación de imágenes.

P13. Explicar el concepto de procesamiento del lenguaje natural (PNL).

Respuesta Procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un campo de la IA que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Se trata de técnicas y algoritmos para procesar, comprender y generar lenguaje humano, lo que permite realizar tareas como análisis de los sentimientos, resumen de texto, traducción automática y Chatbots.

P14. ¿Cómo funciona el aprendizaje por refuerzo?

Respuesta Aprendizaje reforzado es un tipo de aprendizaje automático en el que un agente aprende a tomar decisiones interactuando con un entorno. El agente recibe retroalimentación en forma de recompensas o castigos en función de sus acciones, y su objetivo es maximizar la recompensa acumulada a lo largo del tiempo. El aprendizaje por refuerzo se usa a menudo en sistemas autónomos, juegos y robótica.

P15. Analice la diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático.

Respuesta Aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas ocultas. Permite que los modelos aprendan automáticamente representaciones jerárquicas de datos, lo que conduce a un mejor rendimiento en tareas complejas. Aprendizaje automático, por otro lado, abarca una gama más amplia de técnicas, incluidos algoritmos de aprendizaje superficial y profundo.

P16. ¿Cuál es el papel de la IA en la robótica y la automatización?

Respuesta: La IA juega un papel crucial en robótica y automatización al permitir que las máquinas perciban, razonen y actúen de forma autónoma. Los algoritmos y técnicas de IA mejoran las capacidades de percepción, planificación, control y toma de decisiones de los robots. Esto ha llevado a avances en automatización industrial, vehículos autónomos, drones y dispositivos domésticos inteligentes.

P17. Explicar el concepto de visión artificial.

Respuesta Visión por computador es una rama de la IA que permite a las máquinas interpretar y comprender datos visuales, como imágenes y videos. Implica algoritmos para el reconocimiento de imágenes, detección de objetos, segmentación de imágenes y análisis de video. La visión por computadora se usa en varias aplicaciones, que incluyen vigilancia, conducción autónoma, imágenes médicas y realidad aumentada.

P18. ¿Cuáles son las consideraciones éticas en el desarrollo y despliegue de IA?

Respuesta: Las consideraciones éticas en el desarrollo y la implementación de IA incluyen cuestiones de sesgo y equidad, privacidad y protección de datos, transparencia y explicabilidad, responsabilidad y el impacto de la IA en el empleo. Garantizar una IA ética implica un manejo responsable de los datos, transparencia algorítmica, abordar los sesgos y considerar activamente el impacto social de los sistemas de IA.

P19. ¿Cómo se utiliza la IA en la detección de fraudes y la ciberseguridad?

Respuesta: La IA se utiliza en la detección de fraudes y la seguridad cibernética para identificar patrones, anomalías y actividades sospechosas en grandes volúmenes de datos. Algoritmos de aprendizaje automático están capacitados en datos históricos para reconocer patrones y comportamientos fraudulentos, ayudando a las organizaciones a detectar y prevenir actividades fraudulentas, proteger información confidencial y fortalecer las defensas de seguridad cibernética.

Q20. Explicar el concepto de sistemas de recomendación.

Respuesta Sistemas de recomendación son sistemas de IA que brindan recomendaciones personalizadas a los usuarios en función de sus preferencias y comportamiento. Estos sistemas utilizan filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido y enfoques híbridos para analizar los datos de los usuarios y hacer recomendaciones relevantes en varios dominios, como el comercio electrónico, los servicios de transmisión y las plataformas de contenido.

P21. Discuta las tendencias futuras y los avances en IA.

Respuesta: Las tendencias futuras y los avances en IA incluyen el desarrollo continuo de IA explicable, la automatización impulsada por IA en varias industrias, los avances en el procesamiento y la comprensión del lenguaje natural, la colaboración humana-IA mejorada, la integración de IA con la computación perimetral y los dispositivos IoT, y el despliegue ético y responsable de las tecnologías de IA.

Más información: Así es como los expertos predicen el futuro de la IA

Preguntas de entrevista basadas en escenarios de inteligencia artificial

P22. ¿Cómo diseñaría un sistema de inteligencia artificial para predecir la rotación de clientes de una empresa de telecomunicaciones?

Respuesta: Para diseñar un sistema de IA para el cliente predicción de abandono en una empresa de telecomunicaciones, recopilaría datos históricos de clientes, incluidos datos demográficos, patrones de uso e información relacionada con el servicio. Preprocesaría y aplicaría ingeniería de características a los datos, seleccionando características relevantes. Luego, entrenaría un modelo de aprendizaje automático utilizando técnicas de aprendizaje supervisado como la regresión logística, el bosque aleatorio o las redes neuronales. El modelo aprendería patrones de abandono de los datos. Por último, evaluaría el rendimiento del modelo utilizando las métricas adecuadas y lo implementaría para predecir la rotación de clientes en tiempo real, lo que permitiría a la empresa de telecomunicaciones tomar medidas proactivas para retener a los clientes.

P23. Explique cómo aplicaría la IA para optimizar la gestión de la cadena de suministro.

Respuesta: Aplicar IA para optimizar gestión de la cadena de suministro implica recopilar e integrar datos de diversas fuentes, como ventas, inventario y logística. Luego, estos datos se analizan utilizando técnicas de inteligencia artificial, incluido el aprendizaje automático, los algoritmos de optimización y el análisis predictivo. La IA puede ayudar en el pronóstico de la demanda, la optimización del inventario, la optimización de rutas, el mantenimiento predictivo y el monitoreo en tiempo real. Al aprovechar la IA, los administradores de la cadena de suministro pueden hacer predicciones más precisas, optimizar las operaciones, reducir costos y mejorar la eficiencia general y la satisfacción del cliente.

P24. Diseñar un sistema de IA para identificar y clasificar objetos en imágenes.

Respuesta: Para diseñar un sistema de IA para la identificación y clasificación de objetos en imágenes, usaría técnicas de aprendizaje profundo, particularmente redes neuronales convolucionales (CNN). Primero, recopilaría y anotaría un gran conjunto de datos de imágenes con objetos etiquetados. Luego, entrenaría un modelo CNN en este conjunto de datos utilizando técnicas como el aprendizaje por transferencia y el aumento de datos. El modelo entrenado sería capaz de detectar y clasificar con precisión objetos en nuevas imágenes, proporcionando información valiosa y automatización para tareas como análisis de imágenes, reconocimiento de objetos y aplicaciones de visión por computadora.

P25. ¿Cómo desarrollaría un sistema de IA para la conducción autónoma?

Respuesta: El desarrollo de un sistema de inteligencia artificial para la conducción autónoma implica múltiples componentes. En primer lugar, se recopilan datos de sensores de cámaras, lidar y radar. Luego, los datos se procesan previamente y se fusionan para crear una vista integral del entorno. Utilizando técnicas de aprendizaje profundo, como CNN y redes neuronales recurrentes (RNN), el sistema aprende a percibir objetos, tomar decisiones y controlar el vehículo. Las simulaciones y las pruebas del mundo real son cruciales para entrenar y ajustar el sistema de IA. La mejora continua, las medidas de seguridad y el cumplimiento de la normativa son primordiales durante el desarrollo.

Más información: Aplicaciones del aprendizaje automático en automóviles autónomos

P26. Describir los desafíos y las soluciones para la IA en la comprensión del lenguaje natural.

Respuesta: La comprensión del lenguaje natural en la IA plantea desafíos como la ambigüedad del lenguaje, la comprensión del contexto y la comprensión de la intención del usuario. Las soluciones involucran modelos de aprendizaje profundo, como redes neuronales recurrentes (RNN) y arquitecturas basadas en transformadores como BERT o GPT, para tareas como clasificación de texto, análisis de sentimientos, reconocimiento de entidades nombradas y respuesta a preguntas. Aprovechar conjuntos de datos a gran escala, modelos de entrenamiento previo y ajustarlos en tareas específicas ayuda a mejorar la comprensión del lenguaje natural. Además, la incorporación de conocimientos específicos del dominio, conciencia del contexto y sistemas de diálogo interactivo puede mejorar aún más la precisión y solidez de los sistemas de comprensión del lenguaje natural.

P27. ¿Cómo usaría la IA para recomendar productos personalizados a los clientes?

Respuesta: AI puede recomendar productos personalizados a los clientes mediante el análisis de su comportamiento anterior, preferencias e información demográfica. Un sistema de IA puede aprender patrones y personalizar recomendaciones empleando técnicas de filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido y aprendizaje por refuerzo. Esto implica crear un motor de recomendaciones, utilizar los datos de los usuarios y actualizar y perfeccionar continuamente el modelo en función de los comentarios. Las empresas pueden mejorar la satisfacción del cliente, aumentar el compromiso e impulsar las ventas al ofrecer recomendaciones personalizadas.

P28. Explicar el proceso de usar IA para diagnosticar enfermedades en imágenes médicas.

Respuesta La IA ayuda a diagnosticar enfermedades en imágenes médicas aprovechando los algoritmos de aprendizaje profundo, en particular las redes neuronales convolucionales (CNN). El proceso implica recopilar un conjunto de datos etiquetados de imágenes médicas, preprocesar los datos y entrenar un modelo CNN para reconocer patrones y características indicativas de enfermedades o anomalías específicas. Luego, el modelo puede analizar nuevas imágenes médicas, proporcionando predicciones o ayudando a los profesionales de la salud a realizar diagnósticos precisos. La validación continua, la interpretabilidad y la colaboración entre los sistemas de IA y los expertos médicos son vitales para garantizar resultados de diagnóstico confiables y seguros.

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P29. ¿Cómo aplicaría la IA para mejorar la ciberseguridad en una red corporativa?

Respuesta: La aplicación de IA para mejorar la ciberseguridad en una red corporativa implica utilizar técnicas de detección de anomalías, análisis de comportamiento e inteligencia de amenazas. Los modelos de IA se pueden entrenar para identificar patrones inusuales, detectar intrusiones y clasificar actividades maliciosas en el tráfico de la red y los registros del sistema. Además, la IA puede ayudar en la búsqueda de amenazas en tiempo real, la evaluación de vulnerabilidades y la respuesta a incidentes. El monitoreo continuo, las actualizaciones oportunas y la supervisión humana son esenciales para garantizar la efectividad y adaptabilidad de los sistemas de ciberseguridad impulsados ​​por IA.

P30. Describa los pasos involucrados en el desarrollo de un asistente virtual usando IA.

Respuesta: Desarrollar un asistente virtual usando IA implica varios pasos. En primer lugar, las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) permiten al asistente comprender y responder a las consultas de los usuarios. Esto incluye tareas como el reconocimiento de intenciones, la extracción de entidades y la gestión de diálogos. Luego, se construye una base de conocimiento o modelo conversacional, incorporando información relevante o flujos conversacionales. El asistente se entrena utilizando técnicas de aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado o de refuerzo, y se mejora iterativamente en función de los comentarios de los usuarios. La implementación y el mantenimiento continuo implican monitorear, actualizar y expandir las capacidades del asistente.

P31. ¿Cómo usaría la IA para mejorar la experiencia del cliente en una plataforma de comercio electrónico?

Respuesta: La IA puede mejorar la experiencia del cliente en una plataforma de comercio electrónico al personalizar las recomendaciones, optimizar los resultados de búsqueda y mejorar las interfaces de usuario. Al analizar el comportamiento, las preferencias y los comentarios de los clientes, los modelos de IA pueden proporcionar sugerencias de productos personalizadas, mejorar la relevancia de la búsqueda y ofrecer interfaces intuitivas y fáciles de usar. Los chatbots y los asistentes virtuales con tecnología de inteligencia artificial pueden ayudar a los clientes con sus consultas y brindar asistencia en tiempo real. El objetivo es crear una experiencia de compra perfecta y personalizada que aumente la satisfacción, el compromiso y la lealtad del cliente.

P32. Discuta las implicaciones éticas del uso de IA en armas autónomas.

Respuesta: Las implicaciones éticas del uso de IA en armas autónomas plantean preocupaciones sobre la responsabilidad, la transparencia y el posible uso indebido. Las armas autónomas podrían provocar daños no deseados, posibles violaciones de los derechos humanos y un cambio de responsabilidad de los humanos a las máquinas. Las consideraciones éticas implican adherirse a las normas y reglamentos internacionales, establecer reglas claras de participación, mantener la supervisión y el control humanos y garantizar que el uso de la IA en los sistemas de armas se alinee con los marcos morales y legales. La cooperación internacional y las discusiones en curso son vitales para abordar estos desafíos éticos.

Preguntas de la entrevista de IA generativa

P33. ¿Qué es la IA generativa y en qué se diferencia de la IA discriminativa?

Respuesta IA generativa se refiere a un tipo de IA que genera nuevos datos que se asemejan a un conjunto de datos de entrenamiento determinado. Aprende los patrones y estructuras subyacentes de los datos para crear nuevas instancias. La IA discriminatoria, por otro lado, se enfoca en clasificar o distinguir datos en diferentes categorías según características conocidas. Mientras que la IA discriminatoria se enfoca en aprender los límites entre las clases, la IA generativa se enfoca en aprender la distribución de datos y generar nuevas muestras.

P34. Explicar el concepto de redes antagónicas generativas (GAN).

Respuesta Redes antagónicas generativas (GAN) son un marco en la IA generativa que implica entrenar dos redes neuronales: un generador y un discriminador. El generador genera nuevas muestras de datos, mientras que el discriminador trata de distinguir entre datos precisos y generados. A través de un proceso contradictorio, las redes compiten y aprenden unas de otras. Las GAN han generado con éxito imágenes, texto y otros tipos de datos realistas y han generado avances significativos en la IA generativa.

P35. Describir los desafíos y las limitaciones de la IA generativa.

Respuesta: La IA generativa enfrenta desafíos como el colapso de modo (producir tipos limitados de muestras), la falta de diversidad en los resultados generados y la necesidad de grandes datos de entrenamiento. También puede ser computacionalmente intensivo y desafiante evaluar objetivamente la calidad de las muestras generadas. Las limitaciones incluyen dificultades para controlar la salida generada y posibles sesgos en los datos de entrenamiento. Los desafíos éticos surgen cuando la IA generativa crea deepfakes o genera contenido engañoso.

P36. ¿Cuáles son las preocupaciones éticas en torno al uso de la IA generativa?

Respuesta: Las preocupaciones éticas en torno a la IA generativa incluyen la creación de deepfakes y la posibilidad de desinformación, engaño y violaciones de la privacidad. La tecnología se puede utilizar indebidamente con fines maliciosos, como generar noticias falsas, hacerse pasar por personas o difundir información falsa. Plantea preguntas sobre el consentimiento, la autenticidad y la manipulación del contenido digital. El uso responsable de la IA generativa requiere transparencia, rendición de cuentas y el desarrollo de salvaguardas y regulaciones para mitigar los riesgos potenciales.

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P37. ¿Cómo se aplica el aprendizaje por refuerzo a la IA generativa?

Respuesta: Aprendizaje por refuerzo, incluidas técnicas como Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF), guía el proceso de aprendizaje de los modelos generativos de IA a través de recompensas y castigos. El generador recibe comentarios sobre la calidad y la utilidad de las muestras generadas, lo que ayuda a mejorar la diversidad, la calidad y la relevancia de los resultados en los sistemas de IA generativa. RLHF combina demostraciones de expertos y algoritmos de aprendizaje de refuerzo para refinar iterativamente las salidas del generador en función de la retroalimentación, lo que resulta en un rendimiento mejorado.

P38. Discuta el papel de la IA generativa en la generación de lenguaje natural.

Respuesta: La IA generativa juega un papel importante en la generación de lenguaje natural, donde se utiliza para crear textos, diálogos y narrativas similares a los humanos. Los sistemas de IA generativa pueden generar texto coherente y contextualmente apropiado al modelar los patrones estadísticos y las estructuras semánticas del lenguaje natural. Este tiene aplicaciones de chatbots, asistentes virtuales, generación de contenido y traducción de idiomas.

P39. ¿Cómo se puede utilizar la IA generativa en el aumento de datos para el aprendizaje automático?

Respuesta: La IA generativa se puede utilizar en aumento de datos para el aprendizaje automático mediante la generación de muestras sintéticas que amplían el conjunto de datos de entrenamiento. Al introducir variaciones, ruido o transformaciones en los datos existentes, la IA generativa puede ayudar a aumentar la diversidad y el tamaño del conjunto de entrenamiento, mejorando la generalización y la solidez de los modelos de aprendizaje automático.

P40. Explicar el concepto de autocodificadores variacionales (VAEs) en la IA generativa.

Respuesta Codificadores automáticos variacionales (VAEs) son modelos generativos en los que un codificador aprende a asignar datos de entrada a un espacio latente de baja dimensión y un decodificador reconstruye los datos de entrada a partir de la representación latente. Los VAE permiten la generación de nuevas muestras mediante el muestreo del espacio latente aprendido. Proporcionan un marco para el aprendizaje de representaciones latentes significativas y continuas, lo que permite una generación controlada y estructurada en IA generativa.

P41. ¿Cuáles son los posibles avances futuros en la IA generativa?

Respuesta: Los avances futuros en IA generativa incluyen técnicas mejoradas para controlar la salida de muestras generadas, mejorar la diversidad y la calidad del contenido generado y desarrollar modelos más eficientes y escalables. Los avances en las arquitecturas de aprendizaje profundo, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje no supervisado pueden impulsar aún más las capacidades y aplicaciones de la IA generativa.

P42. Describir las aplicaciones de la IA generativa en el cuidado de la salud y el descubrimiento de fármacos.

Respuesta: La IA generativa tiene aplicaciones en el cuidado de la salud y el descubrimiento de fármacos, como la generación de imágenes médicas sintéticas, la generación de estructuras moleculares para el diseño de fármacos o la simulación de procesos biológicos. Puede ayudar a generar datos sintéticos de pacientes para investigación, aumentar conjuntos de datos limitados y simular escenarios clínicos para capacitar a profesionales de la salud.

P43. ¿Cómo se puede utilizar la IA generativa en la realidad virtual y los juegos?

Respuesta La IA generativa puede revolucionar la realidad virtual y juego de azar al mejorar la creación de contenido y las experiencias de los jugadores. Los desarrolladores pueden producir de manera eficiente activos, entornos y personajes 3D realistas y diversos a través de algoritmos generativos, ahorrando tiempo y recursos. Además, la generación de procedimientos impulsada por IA puede crear mundos de juego dinámicos y en constante cambio, que ofrecen infinitas posibilidades de exploración. Además, la IA generativa puede personalizar el juego adaptando desafíos y narraciones basadas en el comportamiento de los jugadores individuales, lo que lleva a experiencias más atractivas e inmersivas en la realidad virtual y los entornos de juego.

P44. ¿Cuáles son las implicaciones de la IA generativa en la creación de contenido y los derechos de autor?

Respuesta: IA generativa en creación de contenidos plantea implicaciones significativas para los derechos de autor, ya que difumina las líneas entre la originalidad y la creación automatizada. Con el contenido generado por IA, determinar la autoría y la propiedad se vuelve un desafío, lo que puede generar disputas de derechos de autor. Los creadores de contenido deben abordar las preocupaciones legales y éticas que rodean los trabajos generados por IA, incluidos los posibles problemas de infracción, para proteger los derechos de propiedad intelectual y mantener la integridad creativa.

P45. Explicar el concepto de aprendizaje semisupervisado y aprendizaje autosupervisado.

Respuesta: Semi-supervisado y aprendizaje auto supervisado son técnicas utilizadas en el aprendizaje automático cuando solo se dispone de una cantidad limitada de datos etiquetados. Los datos etiquetados y no etiquetados se utilizan para entrenar el modelo en aprendizaje semisupervisado. El modelo aprende de los datos etiquetados y aprovecha la estructura y los patrones de los datos no etiquetados para mejorar su rendimiento. Por otro lado, el aprendizaje autosupervisado es un tipo de aprendizaje no supervisado en el que el modelo aprende a predecir partes faltantes o dañadas de los datos de entrada, creando sus pseudoetiquetas para el entrenamiento. Estas técnicas son valiosas para entrenar modelos cuando la obtención de datos etiquetados es difícil o costosa.

Más información: La mejor hoja de ruta para aprender IA generativa en 2023

Preguntas de codificación

P46. Dada una lista de intervalos (representados como tuplas), combine los intervalos superpuestos.

def merge_intervals(intervals):     intervals.sort(key=lambda x: x[0])     merged_intervals = [intervals[0]]     for start, end in intervals[1:]:         if start <= merged_intervals[-1][1]:             merged_intervals[-1] = (merged_intervals[-1][0], max(end, merged_intervals[-1][1]))         else:             merged_intervals.append((start, end))     return merged_intervals # Example Usage: print(merge_intervals([(1, 3), (2, 6), (8, 10), (15, 18)])) # Output: [(1, 6), (8, 10), (15, 18)]

P47. Dada una cadena que contiene solo paréntesis, compruebe si los paréntesis están equilibrados.

def is_balanced_parentheses(s):     stack = []     for char in s:         if char in '([{':             stack.append(char)         elif char in ')]}':                        stack.pop()     return not stack # Example Usage: print(is_balanced_parentheses("(){}[]"))  # Output: True print(is_balanced_parentheses("({[})"))   # Output: False

P48. Dada una cadena, encuentre la longitud de la subcadena más larga sin repetir caracteres.

def longest_substring_without_repeating(s):     max_len = 0     start = 0     char_index = {}     for i, char in enumerate(s):         if char in char_index and char_index[char] >= start:             start = char_index[char] + 1         char_index[char] = i         max_len = max(max_len, i - start + 1)     return max_len # Example Usage: print(longest_substring_without_repeating("abcabcbb"))  # Output: 3 print(longest_substring_without_repeating("bbbbb"))     # Output: 1

P49. Escriba una función para realizar una búsqueda binaria en una lista ordenada y devuelva el índice del elemento de destino si lo encuentra, o -1 si no.

def binary_search(arr, target):     left, right = 0, len(arr) - 1     while left <= right:         mid = (left + right) // 2         if arr[mid] == target:             return mid         elif arr[mid] < target:             left = mid + 1         else:             right = mid - 1     return -1 # Example Usage: print(binary_search([1, 3, 5, 7, 9], 5))  # Output: 2 print(binary_search([1, 3, 5, 7, 9], 8))  # Output: -1

Q50. Dada una lista de números del 1 al N (inclusive) con un número faltante, encuentre el número que falta.

def find_missing_number(nums):     n = len(nums) + 1     total_sum = n * (n + 1) // 2     actual_sum = sum(nums)     return total_sum - actual_sum # Example Usage: nums = [1, 2, 4, 5, 6] print(find_missing_number(nums))  # Output: 3

Conclusión

Prepararse para una entrevista de IA requiere una sólida comprensión de los conceptos fundamentales, técnicas avanzadas, resolución de problemas basada en escenarios e IA generativa. Al familiarizarse con estas 50 preguntas de la entrevista de IA, dominará sus entrevistas. Recuerda seguir practicando y mantente actualizado con las últimas tendencias en IA. ¡Buena suerte con la preparación de su entrevista! Para una preparación más completa de la entrevista de IA y para mejorar aún más sus habilidades, considere el programa BlackBelt+ de Analytics Vidhya, que ofrece tutoría individual con proyectos guiados, asistencia de colocación y muchas más ofertas interesantes para ayudarlo a comenzar su carrera en ciencia de datos. 

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/07/ai-interview-questions/