Quiz Parte III

Preguntas de Opción Múltiple

1. b) Aprendizaje contrastivo entre imágenes y texto
2. b) Está optimizado para datos de video y reconocimiento de acciones.
3. b) Codificadores Específicos por Modalidad
4. b) Transcripción de datos de audio
5. c) Emparejar una imagen con su descripción textual más relevante

Verdadero o Falso

1. Verdadero
2. Verdadero
3. Falso (CLIP sobresale en la clasificación zero-shot.)
4. Verdadero
5. Falso (Los transformers multimodales utilizan datos de varias modalidades, no solo texto.)

Preguntas de Respuesta Corta

11. CLIP utiliza el aprendizaje contrastivo entrenando conjuntamente con pares de imagen y texto. Alinea los embeddings de ambas modalidades en un espacio latente compartido, minimizando la distancia entre pares correctos de imagen-texto mientras maximiza la distancia para pares no coincidentes.

12. La IA multimodal puede mejorar la accesibilidad generando subtítulos para videos en tiempo real, ayudando a las personas con discapacidad auditiva a comprender el contenido de audio visualmente.

13. Los desafíos incluyen la alineación de datos entre modalidades, los altos costos computacionales para procesar grandes conjuntos de datos y asegurar que los modelos puedan manejar diversos formatos y niveles de calidad de datos de entrada.

14. Un modelo de visión-lenguaje puede utilizarse en el ámbito de la salud para analizar imágenes médicas (por ejemplo, radiografías) y recuperar informes textuales relacionados, ayudando a los médicos a realizar diagnósticos más informados.

15. El preprocesamiento de datos de video, como la extracción de fotogramas, es importante porque estandariza la entrada para modelos como VideoMAE, asegurando un análisis consistente y reduciendo la carga computacional durante el entrenamiento o la inferencia.

Este cuestionario resume los puntos clave de la Parte III, ayudando a reforzar tu comprensión de las innovaciones en transformers y sus aplicaciones en tareas multimodales. Revisa cualquier tema desafiante y experimenta más con proyectos del mundo real para profundizar tu experiencia.

Preguntas de Opción Múltiple

1. b) Aprendizaje contrastivo entre imágenes y texto
2. b) Está optimizado para datos de video y reconocimiento de acciones.
3. b) Codificadores Específicos por Modalidad
4. b) Transcripción de datos de audio
5. c) Emparejar una imagen con su descripción textual más relevante

Verdadero o Falso

1. Verdadero
2. Verdadero
3. Falso (CLIP sobresale en la clasificación zero-shot.)
4. Verdadero
5. Falso (Los transformers multimodales utilizan datos de varias modalidades, no solo texto.)

Preguntas de Respuesta Corta

11. CLIP utiliza el aprendizaje contrastivo entrenando conjuntamente con pares de imagen y texto. Alinea los embeddings de ambas modalidades en un espacio latente compartido, minimizando la distancia entre pares correctos de imagen-texto mientras maximiza la distancia para pares no coincidentes.

12. La IA multimodal puede mejorar la accesibilidad generando subtítulos para videos en tiempo real, ayudando a las personas con discapacidad auditiva a comprender el contenido de audio visualmente.

13. Los desafíos incluyen la alineación de datos entre modalidades, los altos costos computacionales para procesar grandes conjuntos de datos y asegurar que los modelos puedan manejar diversos formatos y niveles de calidad de datos de entrada.

14. Un modelo de visión-lenguaje puede utilizarse en el ámbito de la salud para analizar imágenes médicas (por ejemplo, radiografías) y recuperar informes textuales relacionados, ayudando a los médicos a realizar diagnósticos más informados.

15. El preprocesamiento de datos de video, como la extracción de fotogramas, es importante porque estandariza la entrada para modelos como VideoMAE, asegurando un análisis consistente y reduciendo la carga computacional durante el entrenamiento o la inferencia.

Este cuestionario resume los puntos clave de la Parte III, ayudando a reforzar tu comprensión de las innovaciones en transformers y sus aplicaciones en tareas multimodales. Revisa cualquier tema desafiante y experimenta más con proyectos del mundo real para profundizar tu experiencia.

Preguntas de Opción Múltiple

1. b) Aprendizaje contrastivo entre imágenes y texto
2. b) Está optimizado para datos de video y reconocimiento de acciones.
3. b) Codificadores Específicos por Modalidad
4. b) Transcripción de datos de audio
5. c) Emparejar una imagen con su descripción textual más relevante

Verdadero o Falso

1. Verdadero
2. Verdadero
3. Falso (CLIP sobresale en la clasificación zero-shot.)
4. Verdadero
5. Falso (Los transformers multimodales utilizan datos de varias modalidades, no solo texto.)

Preguntas de Respuesta Corta

11. CLIP utiliza el aprendizaje contrastivo entrenando conjuntamente con pares de imagen y texto. Alinea los embeddings de ambas modalidades en un espacio latente compartido, minimizando la distancia entre pares correctos de imagen-texto mientras maximiza la distancia para pares no coincidentes.

12. La IA multimodal puede mejorar la accesibilidad generando subtítulos para videos en tiempo real, ayudando a las personas con discapacidad auditiva a comprender el contenido de audio visualmente.

13. Los desafíos incluyen la alineación de datos entre modalidades, los altos costos computacionales para procesar grandes conjuntos de datos y asegurar que los modelos puedan manejar diversos formatos y niveles de calidad de datos de entrada.

14. Un modelo de visión-lenguaje puede utilizarse en el ámbito de la salud para analizar imágenes médicas (por ejemplo, radiografías) y recuperar informes textuales relacionados, ayudando a los médicos a realizar diagnósticos más informados.

15. El preprocesamiento de datos de video, como la extracción de fotogramas, es importante porque estandariza la entrada para modelos como VideoMAE, asegurando un análisis consistente y reduciendo la carga computacional durante el entrenamiento o la inferencia.

Este cuestionario resume los puntos clave de la Parte III, ayudando a reforzar tu comprensión de las innovaciones en transformers y sus aplicaciones en tareas multimodales. Revisa cualquier tema desafiante y experimenta más con proyectos del mundo real para profundizar tu experiencia.

Preguntas de Opción Múltiple

1. b) Aprendizaje contrastivo entre imágenes y texto
2. b) Está optimizado para datos de video y reconocimiento de acciones.
3. b) Codificadores Específicos por Modalidad
4. b) Transcripción de datos de audio
5. c) Emparejar una imagen con su descripción textual más relevante

Verdadero o Falso

1. Verdadero
2. Verdadero
3. Falso (CLIP sobresale en la clasificación zero-shot.)
4. Verdadero
5. Falso (Los transformers multimodales utilizan datos de varias modalidades, no solo texto.)

Preguntas de Respuesta Corta

11. CLIP utiliza el aprendizaje contrastivo entrenando conjuntamente con pares de imagen y texto. Alinea los embeddings de ambas modalidades en un espacio latente compartido, minimizando la distancia entre pares correctos de imagen-texto mientras maximiza la distancia para pares no coincidentes.

12. La IA multimodal puede mejorar la accesibilidad generando subtítulos para videos en tiempo real, ayudando a las personas con discapacidad auditiva a comprender el contenido de audio visualmente.

13. Los desafíos incluyen la alineación de datos entre modalidades, los altos costos computacionales para procesar grandes conjuntos de datos y asegurar que los modelos puedan manejar diversos formatos y niveles de calidad de datos de entrada.

14. Un modelo de visión-lenguaje puede utilizarse en el ámbito de la salud para analizar imágenes médicas (por ejemplo, radiografías) y recuperar informes textuales relacionados, ayudando a los médicos a realizar diagnósticos más informados.

15. El preprocesamiento de datos de video, como la extracción de fotogramas, es importante porque estandariza la entrada para modelos como VideoMAE, asegurando un análisis consistente y reduciendo la carga computacional durante el entrenamiento o la inferencia.

Este cuestionario resume los puntos clave de la Parte III, ayudando a reforzar tu comprensión de las innovaciones en transformers y sus aplicaciones en tareas multimodales. Revisa cualquier tema desafiante y experimenta más con proyectos del mundo real para profundizar tu experiencia.