Las 22 mejores preguntas y respuestas de la entrevista de inteligencia artificial 2022: para principiantes y experimentados

Mucha gente se asusta con las entrevistas en el sector tecnológico. Pero si te preparas lo suficiente, no tienes que tener miedo de nada. ¿Cómo se prepara uno para una entrevista técnica?

Puedes repasar tus conocimientos y asegurarte de no perderte ningún tema. Y para ayudarlo en ese sentido, hemos preparado una lista de las principales preguntas y respuestas de entrevistas de inteligencia artificial . Revisa cada uno de ellos y haz una revisión exhaustiva.

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Principales preguntas y respuestas de la entrevista de inteligencia artificial

P.1- ¿Qué entiendes por Inteligencia Artificial?

En Inteligencia Artificial, estudias las funciones cognitivas del cerebro humano e intentas replicarlas en un sistema (o máquina). Es una rama de la informática y tiene aplicaciones en muchas industrias y áreas. También se puede decir que la Inteligencia Artificial se enfoca en crear máquinas inteligentes que realicen funciones como los humanos.

P.2- Nombre algunas áreas que pueden beneficiarse de la Inteligencia Artificial (IA).

La inteligencia artificial es útil en muchas industrias. La informática, el software, la robótica, el reconocimiento de voz, la aeronáutica, el desarrollo de juegos, la bioinformática y muchas otras áreas utilizan la inteligencia artificial para crear.

P.3- ¿Puede distinguir entre IA débil e IA fuerte?

Hay muchas diferencias entre la Inteligencia Artificial Débil y la Inteligencia Artificial Fuerte. La IA débil tiene una aplicación mínima y no tiene mucho alcance en comparación con la IA fuerte. El primero es útil para realizar tareas específicas, pero el segundo puede igualar la inteligencia humana.

Otra diferencia entre los dos es el método de procesamiento de datos. La IA débil utiliza aprendizaje supervisado y no supervisado para procesar datos. Por otro lado, la IA fuerte utiliza la asociación y el agrupamiento para este propósito.

P.4- ¿Qué lenguajes de programación usas en IA?

Los lenguajes de programación destacados que usamos en IA son Lisp, Python, R, Java y Prolog.

P.5- ¿A qué te refieres con un sistema experto? ¿Cuáles son sus cualidades?

Un sistema experto es un programa basado en IA que tiene mucho conocimiento (nivel experto) de un campo en particular. Este programa también puede usar su experiencia para resolver problemas reales. Los sistemas expertos son capaces de reemplazar a los expertos humanos en sus áreas.

Las cualidades de un sistema experto de IA son:

• De confianza
• Rápido
• Productivo
• Comprensible

P.6- ¿Qué es el algoritmo de búsqueda A*?

Cuando desee encontrar la mejor ruta entre dos nodos, utilizará un algoritmo de búsqueda A*. Su propósito es recorrer un gráfico o encontrar un camino para este propósito.

P.7- ¿Qué es un Test de Turing? Explicar.

Una prueba de Turing le permite comprobar la inteligencia de su máquina en comparación con la inteligencia humana. En una prueba de Turing, una computadora desafiaría la inteligencia humana, y si pasa la prueba, solo entonces puede calificarla de inteligente. Incluso una máquina inteligente podría no ser capaz de replicar a los humanos aunque pase la prueba.

P.8- ¿Qué son los algoritmos de búsqueda en profundidad?

Una búsqueda en profundidad es un tipo de algoritmo que busca estructuras de datos de gráficos o árboles. Comienza en el nodo raíz y busca en la medida de lo posible a lo largo de cada rama antes de realizar el retroceso. Está basado en LIFO. Y el orden de los nodos en los algoritmos DFS es diferente al de los algoritmos BFS. El sistema almacena la ruta en cada iteración de forma lineal y requiere espacio para la misma.

P.9- ¿Qué son los algoritmos iterativos de búsqueda en profundidad de profundización?

En los algoritmos DFS de profundización iterativos, se lleva a cabo el proceso de búsqueda de nivel 1 y 2. Continúa la exploración hasta encontrar la solución. Genera nodos hasta que encuentra el nodo objetivo y guarda la pila de nodos que había creado.

P.10- Explique un algoritmo de búsqueda bidireccional. ¿Qué es?

Un algoritmo de búsqueda bidireccional ejecuta dos búsquedas simultáneas. El primero avanza desde el estado inicial y el segundo retrocede desde el estado objetivo. Ambos se encuentran en un punto común, y ahí es cuando termina la búsqueda: el estado objetivo se vincula con el estado inicial de manera inversa.

P.11- ¿Cómo explicaría un algoritmo de búsqueda de costes uniformes?

En un algoritmo de búsqueda de costo uniforme, comienza desde el estado inicial y va a los estados vecinos para elegir el estado 'menos costoso'. A partir de ahí, seleccionará el siguiente estado menos costoso de los estados vecinos no visitados y los estados visitados. Seguiría buscando el estado objetivo de esta manera, e incluso si lo hace, buscará otros estados potenciales. Si cada iteración de un algoritmo de búsqueda primero en amplitud tuviera el mismo costo, se convertiría en un algoritmo de búsqueda de costo uniforme.

P.12- ¿Qué son los algoritmos de búsqueda en amplitud?

Un algoritmo BFS (búsqueda primero en amplitud) comienza su búsqueda desde el nodo raíz, luego a sus nodos adyacentes, y continúa yendo al siguiente grupo de nodos hasta que encuentra el arreglo. Puedes crear un árbol hasta que encuentres el arreglo. Puede usarlo a través de la estructura de datos FIFO, por lo que también podrá ver la solución más corta.

P.13- ¿Cuál es la diferencia entre la Inteligencia Artificial Clásica y la Inteligencia Artificial Estadística?

La IA clásica se centra en el pensamiento deductivo, como un grupo de restricciones. Por otro lado, la IA estadística se enfoca en el pensamiento inductivo como un patrón o tendencia.

P.14- ¿Qué entiende por lógica difusa?

La lógica difusa es un método de codificación del aprendizaje humano para la IA. Imita el proceso de toma de decisiones de los humanos a través de instancias IF-THEN y los valores digitales de SÍ y NO. Se basa en grados de verdad. El Dr. Lotfi Zadeh de la Universidad de California en Berkeley fue la primera persona en proponer la idea de la lógica difusa.

P.15- ¿Qué sabes de la FOPL?

Es una de las preguntas críticas de la entrevista de IA, así que asegúrese de prepararla. FOPL significa Lógica de predicados de primer orden. Es una colección de sistemas formales, y cada declaración tiene un sujeto y un predicado. Un predicado solo puede tener un sujeto y tiene la capacidad de modificar el sujeto.

P.16- ¿Cuál es la relación entre la IA y la teoría de juegos?

La teoría de juegos es una rama especializada de las matemáticas que se ocupa de los jugadores opuestos que intentan lograr un conjunto particular de objetivos. Se trata de elegir entre un grupo de opciones racionales cuando tienes múltiples agentes. Los expertos usan este algoritmo en IA cuando tienen varios agentes en un problema.

P.17- ¿Puedes enunciar algunas aplicaciones de la lógica difusa?

La lógica difusa encuentra aplicaciones en múltiples industrias. Los sistemas de metro, los vehículos sin tripulación, los acondicionadores de aire, las aspiradoras, la evaluación de riesgos del proyecto y el reconocimiento de patrones faciales son solo algunas de las áreas que utilizan la lógica difusa.

P.18- ¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático (ML) es el estudio de algoritmos y modelos, que las computadoras usan para realizar tareas específicas sin tener instrucciones particulares. Es un subconjunto de la inteligencia artificial y permite que una máquina aprenda de su experiencia. En ML, las computadoras pueden acceder a los datos y usarlos para avanzar en su conocimiento del problema.

Se familiarizará más con esto al realizar las preguntas de la entrevista de aprendizaje automático.

P.19- ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático abductivo, deductivo e inductivo?

El aprendizaje automático abductivo es cuando obtienes conclusiones de acuerdo con diferentes instancias. Su base son las redes neuronales profundas. En el aprendizaje automático deductivo, primero obtiene el resultado y lo mejora de acuerdo con sus resultados anteriores. El algoritmo de aprendizaje automático, en este caso, utiliza un árbol de decisión.

El aprendizaje automático inductivo aprende de un grupo de instancias y saca sus conclusiones en consecuencia. Utiliza KNN, SVM y otros algoritmos de aprendizaje automático estadístico.

P.20- ¿Qué entiendes por Deep Learning?

Deep Learning es un subconjunto de Machine Learning. Tiene redes neuronales que pueden realizar aprendizaje no supervisado a partir de datos no estructurados. Aprenden a través del aprendizaje de representación, y puede ser sin supervisión, supervisado o semisupervisado.

En palabras simples, el aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático que enseña a los sistemas informáticos a realizar actividades que los humanos pueden realizar de forma natural. Un ejemplo de aprendizaje profundo son los automóviles sin tripulación y cómo pueden reconocer las señales de alto en la carretera.

P.21- ¿Qué es un agente en Inteligencia artificial?

En Inteligencia Artificial, estudias la relación entre un agente y su entorno. Esos agentes tienen sensores que les permiten comprender (sentir) su configuración. También disponen de actuadores para actuar sobre el entorno. Tienen objetivos específicos y pueden aprender y utilizar su conocimiento para lograr sus objetivos.

P.22- ¿Qué es un Plan de Orden Parcial?

Cuando un plan especifica todas las acciones que debe realizar, pero especifica el orden de los pasos solo cuando es necesario, se denomina plan de orden parcial.

Pensamientos finales

Preparar preguntas de entrevista de Inteligencia Artificial puede ser exhaustivo. Con la ayuda de esta lista, no deberías tener ningún problema con la preparación.

Asegúrate de no estresarte demasiado por la entrevista. Revise sus notas preparadas, lea estos cuestionarios y tenga confianza en sí mismo.

Si tiene alguna duda relacionada con las preguntas de la entrevista de IA, no dude en consultarnos. Estaremos encantados de eliminar su confusión.

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