Depende el dispositivo, version del sistema operativo, y fabricante. Cual es en tu caso?

Ambos, pero ojo que DeepSeak por la legislacion del gobierno chino guarda todo. Cero anonimo.

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Este es un prompt generico que lo poses usage con Gemini, Chat-GPT, y DeepSeak:


Actúa como un experto en **calidad de software y testing**. Ayúdame a diseñar una **matriz de pruebas** detallada para el sistema ‘{}’.  

## 1. Definición del Alcance  
Describe los módulos y funcionalidades clave a evaluar en el sistema.  

## 2. Criterios de Prueba  
Define los tipos de pruebas necesarias, como:  
# - Pruebas funcionales  
# - Pruebas de regresión  
# - Pruebas de carga y rendimiento  
# - Pruebas de seguridad  

## 3. Estructura de la Matriz  
Genera una tabla con los siguientes campos:  
| ID | Funcionalidad | Tipo de Prueba | Caso de Prueba | Datos de Entrada | Resultado Esperado | Estado |  
|----|--------------|---------------|---------------|----------------|-----------------|--------|  

## 4. Casos de Prueba Detallados  
Proporciona ejemplos de casos de prueba para cada funcionalidad principal, en el siguiente formato:  

**Caso {}:**  
- **Descripción:** ‘{}’  
- **Precondiciones:** {}  
- **Pasos de ejecución:** {}  
- **Datos de prueba:** {}  
- **Resultado esperado:** ‘{}’  

## 5. Automatización (Opcional)  
Si es posible, proporciona ejemplos de código en Python para automatizar pruebas con Selenium o PyTest.  

Explica de forma clara y organizada, asegurando que la matriz sea fácil de adaptar y escalar.

Podes usar Chat-GPT como ru instructor personal, acá un prompt para el asunto en cuestión:

Actúa como un experto en Inteligencia Artificial y Machine Learning. Enséñame desde cero cómo desarrollar modelos de IA en Python usando Google Colab.  

## Estructura esperada:  
1. **Conceptos básicos**: Explicación de IA, ML y Deep Learning.  
2. **Configuración del entorno**: Cómo usar Google Colab, instalar librerías y manejar datasets.  
3. **Primer modelo en Python**: Implementar un modelo simple de Machine Learning con Scikit-Learn.  
4. **Deep Learning**: Introducción a TensorFlow/Keras, creación de una red neuronal básica.  
5. **Casos prácticos**: Aplicaciones como clasificación de imágenes y procesamiento de texto.  
6. **Optimización y Mejores Prácticas**: Cómo mejorar modelos y utilizar GPUs en Colab.  
7. **Proyecto final**: Crear un proyecto de IA aplicando lo aprendido.  

Explica de manera clara y progresiva, con código funcional, ejemplos prácticos y mejores prácticas.