Actividad de recuperación y refuerzo segundo periodo 2025
Actividad guía #04
1. ¿Qué es realidad aumentada?
R. La realidad aumentada (RA) es una tecnología que superpone información digital (imágenes, sonidos, texto, etc.) en el mundo real a través de dispositivos como smartphones, tabletas o gafas especiales. A diferencia de la realidad virtual, que crea un entorno completamente inmersivo y separado de la realidad física, la RA enriquece la percepción del entorno real al añadir elementos virtuales.
2. ¿Cuál es la diferencia entre realidad aumentada y realidad virtual?
R.
Realidad Aumentada (RA):
- Superpone elementos digitales en el mundo real.
- Permite la interacción con el entorno físico.
- Se utiliza comúnmente en aplicaciones móviles y dispositivos portátiles.
Realidad Virtual (RV):
- Crea un entorno completamente virtual y simulado.
- Aísla al usuario del mundo real.
- Requiere dispositivos como cascos o gafas de RV para la inmersión total.
3. ¿En qué aplicaciones podríamos aplicar la realidad aumentada?
R. La realidad aumentada tiene diversas aplicaciones, incluyendo:
- Educación: Visualización de conceptos complejos, como anatomía o astronomía.
- Publicidad y marketing: Experiencias interactivas de productos.
- Juegos: Juegos que integran elementos del mundo real, como Pokémon GO.
- Turismo: Guías interactivas que muestran información sobre lugares históricos.
- Medicina: Ayuda en cirugías y formación médica.
4. ¿Cuáles son los elementos que debo tener en cuenta para realizar prácticas de realidad aumentada?
R. Al desarrollar prácticas de realidad aumentada, considera los siguientes elementos:
- Hardware: Dispositivos que soporten RA (smartphones, tablets, gafas).
- Software: Plataformas y aplicaciones de desarrollo (Unity, ARKit, Vuforia).
- Contenido: Modelos 3D, gráficos y datos que se superpondrán.
- Interacción: Métodos para que los usuarios interactúen con los elementos virtuales.
- Entorno: Espacios donde se implementará la RA, asegurando que sea adecuado para la superposición.
5. ¿Cuál es la influencia de la realidad amentada en la educación, publicidad y en la ciencia?
R.
Educación: Mejora el aprendizaje visual y práctico, permitiendo a los estudiantes interactuar con materiales de estudio de manera dinámica. Facilita la comprensión de conceptos abstractos.
Publicidad: Crea campañas más atractivas e interactivas, aumentando la participación del consumidor y mejorando la experiencia de marca.
Ciencia: Facilita la visualización de datos complejos y la simulación de experimentos, lo que puede mejorar la investigación y la enseñanza en campos científicos.
1. ¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se ocupa de crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye procesos como el aprendizaje, la razonación, la percepción y la toma de decisiones. La IA utiliza algoritmos y modelos matemáticos para analizar datos y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en patrones.
2. ¿Qué clase de tareas puedo realizar con ayuda de la Inteligencia artificial?
Con la ayuda de la inteligencia artificial, puedes realizar diversas tareas, entre las cuales se incluyen:
- Análisis de datos: Procesar grandes volúmenes de información para identificar tendencias y patrones.
- Automatización de procesos: Optimizar tareas repetitivas y administrativas.
- Reconocimiento de voz y de imágenes: Facilitar la interacción con dispositivos mediante comandos de voz o analizar imágenes.
- Asistentes virtuales: Proporcionar soporte al cliente o asistencia personal mediante chatbots.
- Predicción: Hacer predicciones en áreas como finanzas, salud y marketing.
- Juegos y entretenimiento: Desarrollar o mejorar experiencias de juego mediante IA.
3. ¿Qué clases de inteligencias artificiales puedo encontrar?
Existen varias clases de inteligencia artificial, que se pueden clasificar en diferentes categorías:
- IA débil (o estrecha): Sistemas diseñados para realizar tareas específicas (por ejemplo, asistentes virtuales como Siri o Alexa).
- IA fuerte (o general): Sistemas que tienen la capacidad de entender, aprender y aplicar inteligencia en una variedad de tareas, similar a un ser humano (aún en desarrollo y no disponible actualmente).
- IA reactiva: Sistemas que no tienen memoria y solo responden a situaciones actuales (por ejemplo, programas de ajedrez).
- IA con memoria limitada: Sistemas que pueden usar experiencias pasadas para tomar decisiones futuras (por ejemplo, vehículos autónomos).
- IA basada en teoría de la mente: Sistemas que entenderían emociones y estados mentales (aún en investigación).
- IA autoconsciente: Sistemas que tienen conciencia de sí mismos (teórica y no existe actualmente).
a. ¿Qué es el modelo OSI en redes?
El modelo OSI (Open Systems Interconnection) es un marco de referencia que define cómo se comunican los sistemas de red. Se compone de siete capas, cada una de las cuales tiene funciones específicas:
- Capa física: Transmisión de datos brutos a través de un medio físico.
- Capa de enlace de datos: Proporciona la transferencia de datos entre nodos y maneja errores de transmisión.
- Capa de red: Encaminamiento de datos entre dispositivos en diferentes redes.
- Capa de transporte: Asegura la entrega completa y correcta de datos (por ejemplo, TCP).
- Capa de sesión: Establece, gestiona y termina sesiones entre aplicaciones.
- Capa de presentación: Traduce y formatea los datos para la capa de aplicación.
- Capa de aplicación: Interactúa directamente con el usuario y proporciona servicios de red.
b. ¿Qué es la computación cuántica?
La computación cuántica es un campo de la informática que utiliza principios de la mecánica cuántica para procesar información. A diferencia de las computadoras clásicas, que utilizan bits (0 y 1), las computadoras cuánticas utilizan qubits, que pueden representar múltiples estados simultáneamente gracias a la superposición y el entrelazamiento cuántico. Esto les permite realizar cálculos complejos a velocidades mucho más rápidas que las computadoras tradicionales en ciertas tareas.
c. ¿Qué es el machine learning?
El machine learning (aprendizaje automático) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender de datos y mejorar su rendimiento en tareas específicas sin ser programadas explícitamente. Se divide en varias categorías:
- Aprendizaje supervisado: El modelo se entrena con datos etiquetados.
- Aprendizaje no supervisado: El modelo encuentra patrones en datos no etiquetados.
- Aprendizaje por refuerzo: El modelo aprende a través de la interacción con un entorno y recibe recompensas o penalizaciones.
d. ¿Qué es una API (Application Programming Interface)?
Una API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) es un conjunto de definiciones y protocolos que permite que diferentes aplicaciones se comuniquen entre sí. Facilita la integración de diferentes sistemas y servicios, permitiendo que los desarrolladores utilicen funcionalidades de otros programas sin necesidad de conocer su código interno. Las APIs son fundamentales en el desarrollo de software moderno, especialmente en aplicaciones web y móviles.
e. ¿Qué es la blockchain?
La blockchain (cadena de bloques) es una tecnología de registro distribuido que permite almacenar datos de manera segura y transparente. Consiste en una serie de bloques encadenados que contienen transacciones y están protegidos mediante criptografía. Cada bloque incluye un hash del bloque anterior, lo que garantiza la integridad de la cadena. La blockchain es la base de criptomonedas como Bitcoin y se utiliza en diversas aplicaciones, desde contratos inteligentes hasta sistemas de votación y cadenas de suministro.
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