# Quiz de Puntos Extra - Semana 3
## Fundamentos para Inteligencia Artificial (NRC-197)

**Estudiante:** Alexander Oviedo Fadul  
**Fecha:** Enero 2026  
**Tema:** Frameworks para Inteligencia Artificial

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## 📊 Banco de Preguntas Identificadas

Este documento compila todas las preguntas únicas encontradas en los diferentes intentos del quiz.

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## 🎯 Preguntas y Respuestas

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### Pregunta: Kaggle es Framework de IA

> **Kaggle es uno de los Frameworks para inteligencia artificial más populares en la actualidad.**

#### ✅ Respuesta: **FALSO**

**Justificación:**
Kaggle **NO es un framework de IA**. Kaggle es una **plataforma de competencias de ciencia de datos y machine learning** propiedad de Google. Ofrece competencias con premios, datasets públicos, notebooks colaborativos y cursos. Los frameworks reales son TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, etc.

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### Pregunta: Caffe2 - expresión, velocidad, modularidad

> **Caffe2 es un Framework de aprendizaje profundo muy popular creado pensando en la expresión, la velocidad y la modularidad.**

#### ✅ Respuesta: **FALSO**

**Justificación:**
Según el material del curso, **Caffe** (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) fue desarrollado en la **Universidad de California (Berkeley)**. Caffe2 se fusionó con **PyTorch a finales de marzo de 2018**. La descripción de "expresión, velocidad y modularidad" no corresponde a la caracterización oficial del curso.

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### Pregunta: TensorFlow es open source para Deep Learning

> **TensorFlow es uno de los Frameworks gratuitos y de código abierto más utilizados en Machine Learning e Inteligencia Artificial. Se puede usar en una variedad de tareas, pero tiene una aplicación particular en redes neuronales profundas o Deep Learning.**

#### ✅ Respuesta: **VERDADERO**

**Justificación:**
TensorFlow (Google Brain) es gratuito, open source (Apache 2.0), ampliamente utilizado en ML/IA, y especializado en redes neuronales profundas.

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### Pregunta: TensorFlow es Pay per use

> **TensorFlow es un framework Pay per you use, ampliamente utilizado en Inteligencia Artificial.**

#### ✅ Respuesta: **FALSO**

**Justificación:**
TensorFlow es **GRATUITO y completamente open source** (licencia Apache 2.0). NO es pay-per-use. Se puede descargar e instalar sin costo alguno.

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### Pregunta: Google AutoML es open source

> **Google AutoML es un Framework open source para Aprendizaje Automático.**

#### ✅ Respuesta: **FALSO**

**Justificación:**
Google AutoML **NO es open source**. Es un **servicio comercial de pago** dentro de Google Cloud Platform (GCP). Requiere cuenta de GCP y tiene costos por uso.

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### Pregunta: PyTorch para visión y NLP

> **PyTorch es un Framework de código abierto, utilizado para aplicaciones como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.**

#### ✅ Respuesta: **VERDADERO**

**Justificación:**
PyTorch (Meta) es open source (licencia BSD), ampliamente usado en visión por computadora (torchvision) y procesamiento de lenguaje natural (Hugging Face Transformers).

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### Pregunta: Aesara para matrices multidimensionales

> **Aesara es una biblioteca de Python que permite definir, optimizar y evaluar de manera eficiente expresiones matemáticas que involucran matrices multidimensionales.**

#### ✅ Respuesta: **VERDADERO**

**Justificación:**
Aesara es un fork de Theano que permite exactamente eso: definir, optimizar y evaluar expresiones matemáticas con tensores/matrices multidimensionales de manera eficiente.

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### Pregunta: AWS Machine Learning es pay-per-use

> **AWS Machine Learning es un Framework o plataforma con múltiples servicios de machine learning, pay per you use o de pago.**

#### ✅ Respuesta: **VERDADERO**

**Justificación:**
AWS Machine Learning (Amazon SageMaker y servicios relacionados) es efectivamente una plataforma de servicios de ML con modelo de pago por uso (pay-per-use).

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### Pregunta: Papers with Code - misión

> **La misión de Papers with Code es crear un recurso abierto y gratuito con artículos de Machine Learning, código, conjuntos de datos, métodos y tablas de evaluación.**

#### ✅ Respuesta: **VERDADERO**

**Justificación:**
Papers with Code es exactamente eso: un repositorio abierto y gratuito que conecta papers académicos de ML con su código fuente, datasets, benchmarks y tablas de evaluación (leaderboards).

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## 📋 Tabla Resumen de Respuestas

| Pregunta (tema) | Respuesta |
|-----------------|-----------|
| Kaggle es Framework | **FALSO** |
| Caffe2 (expresión, velocidad, modularidad) | **FALSO** |
| TensorFlow open source para Deep Learning | **VERDADERO** |
| TensorFlow es Pay per use | **FALSO** |
| Google AutoML es open source | **FALSO** |
| PyTorch para visión y NLP | **VERDADERO** |
| Aesara para matrices multidimensionales | **VERDADERO** |
| AWS ML es pay-per-use | **VERDADERO** |
| Papers with Code misión | **VERDADERO** |

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## 📚 Referencias

- Material del curso: Frameworks para Inteligencia Artificial
- Boschetti, A. y Massaron, L. (2018). *Python Data Science Essentials*. Packt Publishing.
- Guven, B. (2020). *5 Top Artificial Intelligence Frameworks for 2021*. Towards Data Science.
- Documentación oficial de TensorFlow, PyTorch, AWS SageMaker