TIC II: enero 2025

martes, 28 de enero de 2025

Hacemos uso de la herramienta Machine Learning for Kids

En los dos siguientes vídeos nos explican cómo crear una cuenta en ML4kids

Ahora que ya tenemos nuestra cuenta para incorporar la IA a nuestros proyectos de App Inventor, veamos los pasos para crear la aplicación "detector de sentimientos":

Lista de vídeos para crear un sensor de

sentimientos

miércoles, 22 de enero de 2025

Primer acercamiento a los modelos de aprendizaje con LearningML

Realicemos un primer acercamiento a la creación de modelos de IA con learningML:

https://web.learningml.org/

Realicemos un primer acercamiento al reconocimiento de textos

Si no te ha dado tiempo a seguir las indicaciones del profesor, descarga el modelo y el programa desde este enlace:

https://educandoentretecnologia.blogspot.com/2021/05/trabajo-inteligencia-artificial-para-el.html

Para entender los parámetros de la opción avanzada tenemos la explicación de Carlos Sánchez Barbero en su blog Tecnología Ingeniería en su entrada IA: LearningML

En el siguiente vídeo el creador Juan David, nos explica las nuevos avances introducidos en LearningML:

Tarea:

Crea un modelo con su aplicación de scratch que nos indique según nuestro comportamiento durante el año académico si vamos a sacar buena nota o vamos a suspender.

sábado, 18 de enero de 2025

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial explicada por Nuria Oliver, (Alicante, 1970) es una ingeniera en telecomunicaciones española, doctora por el Media Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).

Muchas de las cuestiones que se mencionan en este texto se basan en las ideas que la propia Nuria Oliver presentó durante su discurso de ingreso en la Real Academia de Ingeniería el 11 de diciembre de 2018. El texto del discurso está disponible públicamente en internet, por si te apetece echarle un ojo: http://www.raing.es/es/publicaciones/discursos-de-ingresos/inteligencia-artificial-ficci-n-realidad-y-sue-os

Evolución de la IA a lo largo de la historia

IA EN NUESTROS BOLSILLOS

En nuestros bolsillos tenemos acceso y utilizamos APP con IA. Por ejemplo Wombo, reface, photomath, google lens, seeing AI, Google translate

HISTORIA DE LA IA

Todas las tecnología sufren el diagrama de gadnet
Genially con los hechos históricos más importantes

FACTORES QUE HAN INFLUIDO EN SU DESARROLLO

Tres han sido:

El Bigdata:Como las personas usamos de forma masiva servicios digitales en internet que almacenan todos los datos de nuestras interacciones, y como se están desarrollando procesos de digitalización del mundo físico, actualmente se dispone de grandes cantidades de datos que permiten entrenar a los sistemas de IA.
Entorno tecnológico en el que se ejecutan los sistemas de IA, con procesadores muy potentes y sistemas de almacenamiento de información a gran escala a un coste realmente asequible.
Avances en los propios algoritmos de IA, como el desarrollo de arquitecturas de redes neuronales profundas.

Lee los siguientes artículos:

Así usas la inteligencia artificial cada día. Artículo de computer hoy

10 ejemplos de uso cotidiano de la IA. Artículo de Xakata

Al contrario que en Europa, donde son las empresas quienes lideran los avances en la implantación de sistemas de IA, en algunos países asiáticos, especialmente, el gobierno está teniendo un papel muy protagonista en este sentido. Es el caso de China, que está poniendo un marcha un sistema de reconocimiento facial basado en IA que puede resultar, cuando menos, ligeramente inquietante: La inquietante apuesta china por el reconocimiento facial

IDEAS PRINCIPALES DE LA IA

Las cinco ideas principales que todo el mundo debería conocer acerca de la IA, tal como puede verse en la siguiente figura:

Percepción Los ordenadores perciben el mundo utilizando sensores
Representación y razonamiento Los agentes mantienen modelos o representaciones del mundo y las usan para razonar.
Aprendizaje Los ordenadores pueden aprender a partir de datos.
Interacción natural Hacer que los agentes interactúen con los humanos de manera fluida es un desafío enorme para los desarrolladores de IA.
Impacto social La IA puede tener un impacto tanto positivo como negativo sobre la sociedad.

Fuente, AI4K12: https://github.com/touretzkyds/ai4k12/raw/master/documents/AI4K12_Five_Big_Ideas_Poster.pdf

Primera idea fundamental: Los ordenadores perciben el mundo utilizando sensores

FUente IA del INTEF

Segunda idea fundamental: Los agentes mantienen modelos o representaciones del mundo y las usan para razonar.

Veamos https://es.akinator.com/

Fuente IA intef

3ª idea fundamental: Los ordenadores pueden aprender a partir de datos.
Sentimientos: https://www.uclassify.com/browse/uclassify/sentiment/es
Género: https://www.uclassify.com/browse/uclassify/genderanalyzer_v5/es

Veamos como aprende en el caso de https://teachablemachine.withgoogle.com/

Tercera idea fundamental: Los ordenadores pueden aprender a partir de datos.

Ejemplo1: https://quickdraw.withgoogle.com/#

Ejemplo 2: teachadable machine

vemos como aprende en https://teachablemachine.withgoogle.com/

Cuarta idea fundamental: Hacer que los agentes interactúen con los humanos de manera fluida es un desafío enorme para los desarrolladores de IA

Propuesta: actividad desenchufada
El mimo "escacharrao"

Para entender por qué es muy difícil este tipo de interacciones os proponemos una actividad desenchufada en la que, utilizando solamente gestos, un estudiante trate de comunicar a un compañero algo que quiera hacer esta tarde o este fin de semana. El resto de la clase no puede ver los gestos, claro. A continuación, este estudiante se lo comunica, de nuevo usando solamente gestos, al siguiente. Y así se continúa hasta que llegamos al último estudiante, momento en el que podemos comprobar las diferencias entre el mensaje transmitido por el estudiante original y lo comprendido por el último estudiante.