PictoBlox: Inteligencia Artificial
CLASE 06
Para obtener tu recompensa debes estar registrado en nuestra plataforma y publicar tu trabajo
🧠 ¿Qué aprendo?
- Comprender cuál es la diferencia entre inteligencia humana e inteligencia artificial
- Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el mundo real
- Machine Learning o Aprendizaje Automático con Machine Learning for Kids
- Comprender en qué se parece el aprendizaje automático al aprendizaje humano
- Utilizar modelos de Machine Learning para crear aplicaciones de reconocimiento de textos
💡 ¿Qué es la inteligencia?
🧠 La inteligencia es la capacidad de la mente que permite aprender, entender, razonar, tomar decisiones, conocimiento emocional, planificación, creatividad y resolución de problemas.
💡 ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
🧠 La Inteligencia Artificial es la capacidad que tienen las máquinas de imitar la manera en la que los seres humanos aprenden e incluso razonan. Las máquinas aprenden a realizar tareas y a mejorarlas a partir de la información que tienen, tal y como haría un humano.
💡 Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
🧠 La Inteligencia Artificial tiene muchas aplicaciones que continúan creciendo día a día. A continuación te presentamos algunas aplicaciones con IA:
💻 Visión por computadora
🧠 La IA se utiliza en muchos sistemas de reconocimiento de objetos populares, como coches autónomos, sistemas de seguridad, robots industriales, etc.
💻 Reconocimiento facial
🧠 La IA se usa ampliamente para detectar y reconocer rostros a partir de imágenes. Facebook lo usa para identificar a las personas en las fotos y etiquetarlas.
💻 Bots para juegos
🧠 La IA juega un papel importante para ayudar a una máquina a pensar en una gran cantidad de posibles posiciones basadas en un conocimiento profundo en juegos estratégicos como el ajedrez. Un sistema de IA llamado AlphaZero se enseñó a sí mismo desde cero a dominar los juegos de Ajedrez, Shogi y Go.
💻 Sistemas expertos
🧠 Máquina o software que imita la capacidad de toma de decisiones de los humanos y lo usa para brindar explicaciones y consejos a los usuarios, por ejemplo, YouTube lo usa para recomendarte nuevos videos.
💻 Reconocimiento de voz
🧠 Algunos sistemas de reconocimiento de voz basados en IA pueden ‘escuchar’ a otros, ‘expresar’ en forma de voz y entender lo que una persona le dice, por ejemplo, Siri, Cortana, Alexa y Google Assistant.
💻 Reconocimiento de texto a partir de imágenes
🧠 Software que lee el texto escrito en papel o fotografías y que puede traducirlo a otro idioma o convertirlo en texto editable.
💻 Robots inteligentes
🧠 Estos robots pueden realizar las instrucciones dadas por un humano, comprenderlas e interactuar de manera interactiva.
💻 Chatbots con IA
🧠 Los Chatbots con inteligencia artificial son capaces de comprender y gestionar no solo chats escritos sino también conversaciones de voz, incluyendo notas de audio y llamadas telefónicas.
💡 Machine Learning o Aprendizaje Automático
🧠 Machine Learning es una subcategoría de la inteligencia artificial que estudia cómo dotar a las máquinas de capacidad de aprendizaje para que puedan, valga la redundancia, aprender de los datos y tomar decisiones.
💻 Aprendizaje Supervisado
🧠 Le damos al algoritmo una serie de ejemplos para «enseñarle» a reconocer patrones o características. En nuestro ejemplo lo entrenamos con varios tipos de frutas, diciéndole que valor tiene cada una en números y luego nos identificará la fruta según el modelo predictivo que se ha creado.
📋 Ejemplo N° 1: Inteligencia Artificial para océanos
Code.org – Aprende sobre Inteligencia Artificial (IA)
💻Descripción
💡 ¡Ayuda a la Inteligencia Artificial a limpiar los océanos entrenándola para que detecte la basura! Aprende sobre los datos de entrenamiento, las características o patrones de cada elemento y cómo la Inteligencia Artificial puede abordar y resolver los problemas del mundo.
💻Proceso
💡 Entrenar a la IA para que reconozca peces, desechos, animales marinos y características de los animales marinos según avancemos de nivel.
🆘 Ejemplo de detección de Peces
🆘 Ejemplo de detección de Desechos
🆘 Mientras más datos mucho mejor, en el ejemplo ya llevamos 30 datos (es el número que aparece en la parte superior derecha). Para que tu IA haga una predicción más acertada llega por lo menos a los 50 datos.
🆘 Una vez hecho el entrenamiento tendremos elementos al azar para que la IA lo pueda clasificar como UN PEZ o UN DESECHO
🆘 Si la IA tuvo un buen entrenamiento (muchos datos de entrenamiento) entonces realizará un mejor trabajo, caso contrario tendremos errores, como en el ejemplo de abajo donde detecta los focos rotos o las manzanas como peces. Para corregir ese error debes entrenar con más datos tu IA.
⚔️Desafío 01: Demuestra lo aprendido
💰Recompensa: 30 Monedas de Oro – 15 Cristales de Experiencia
🧠 Realiza todos los niveles del ejercicio de «Inteligencia Artificial para océanos» para obtener tu certificado por parte de code.org y publícalo en la plataforma.
💡 Tu certificado tendría que verse más o menos así:
💡 Machine Learning for Kids
🧠 Consiste en un sencillo entorno de aprendizaje guiado para entrenar modelos de aprendizaje automático capaces de identificar texto, números o imágenes.
📋 Ejemplo N° 2: Hazme feliz
💻Descripción
💡 Crea un asistente inteligente que sonría si le dices algo bonito y llore si le insultas . Enseña a una computadora a distinguir entre insultos y halagos. Las principales características de esta aplicación son:
- Utilizar Machine Learning for Kids para realizar el entrenamiento de la IA
- Utilizar Scratch 3.0 que es similar a PictoBlox
- Utilizar la extensión Texto a Voz para que nuestra aplicación pueda hablar
- Realizar nuestro primer proyecto con IA
💻Proceso
🆘 Ingresar a la página de Machine Learning for Kids y hacer clic en Pruébalo ahora
🆘 Clic en Añadir un proyecto nuevo
🆘 Darle un nombre al proyecto (Hazme feliz), escoger el tipo de reconocimiento (texto) e indicar el idioma del reconocimiento de texto (Spanish)
🆘 Haz clic en tu proyecto Hazme feliz
🆘 Haz clic en entrenar
🆘 Clic en Añadir etiqueta
🆘 Agrega dos etiquetas, una que diga bueno (ahí escribiremos cosas buenas) y otra que diga malo (ahí escribiremos cosas malas)
🆘 Añade los datos de entrenamiento en cada etiqueta (recuerda que mientras más datos tengas mucho mejor) y después clic en volver al proyecto
🆘 Clic en el botón Aprender & Probar
🆘 Clic en el botón Entrenar un nuevo modelo, si el botón no aparece es por falta de datos para el entrenamiento de la IA
🆘 Esperamos a que aparezca lo siguiente:
🆘 Podemos probar la IA escribiendo un mensaje y haciendo clic en el botón Probar, la IA nos dirá que los que escribimos es algo bueno (halago) o es algo malo (insulto). Después hacemos clic en volver al proyecto (parte superior)
🆘 Clic en el botón Crea
🆘 Seleccionamos la opción Scratch 3
🆘 Clic en el botón Abrir en Scratch 3
🆘 Esperamos a que se abra el entorno de programación Scratch 3 que es idéntico al entorno de programación PictoBlox
💻Diseño
🆘 Recursos
💡 Añadimos las imagen normal.png en un nuevo Sprite (las demás imágenes de feliz.png y triste.png deben importarse al disfraz del sprite normal.png). Para buscar la imagen del escenario debes escribir: blue sky.
💾 Clic aquí para descargar todas las imágenes
💡 Tu diseño tendría que verse más o menos así:
💻Programación
🆘 Importamos la extensión: Texto a Voz (clic en el botón que está debajo de Hazme feliz)
🆘 Buscamos y hacemos clic en la extensión Texto a voz
🆘 Código Sprite Principal:
⚔️Desafío 02: Demuestra lo aprendido
💰Recompensa: 30 Monedas de Oro – 15 Cristales de Experiencia
🧠 Utiliza la información del ejercicio «Hazme feliz» para crear una aplicación similar, solo que esta vez le dirás a tu mascota cosas bonitas (para que se ponga feliz) o cosas feas (para que se ponga triste).
🆘 Pista: La programación es similar al ejercicio anterior.
💾 Clic aquí para descargar las imágenes de la mascota
💡 Tu aplicación tendría que verse más o menos así:
¡Estamos listos, a construir!
💰Recompensa: 10 Monedas de Oro – 5 Cristales de Experiencia
✅ En el siguiente enlace podrás ingresar a Machine Learning for Kids:
➡️ RETO 01: ChatBots
💻Descripción
💡 En este Proyecto crearas un ChatBot que pueda contestar preguntas sobre un tema en particular, en este caso preguntas sobre nuestra luna. Las principales características de esta animación son:
- Realizaremos preguntas relacionadas a la luna de la tierra y la IA será capaz de responder nuestras dudas
- Añadiremos una condición para que en caso de que la pregunta no esté relacionada con la luna la IA nos diga que no comprende la pregunta
💻Proceso
🆘 Ingresar a la página de Machine Learning for Kids y hacer clic en Pruébalo ahora
🆘 Clic en Añadir un proyecto nuevo
🆘 Darle un nombre al proyecto (luna), escoger el tipo de reconocimiento (texto) e indicar el idioma del reconocimiento de texto (Spanish)
🆘 Haz clic en tu proyecto luna
🆘 Haz clic en entrenar
🆘 Clic en Añadir etiqueta
🆘 Agregaremos cuatro etiquetas que serán las categorías de las diferentes preguntas: tamaño (escribimos tamanio ya que no acepta la letra ñ), temperatura, material y distancia
🆘 Añade los datos de entrenamiento en cada etiqueta (Escribe ejemplos de cómo alguien hiciera una pregunta relacionada con cada etiqueta) y después clic en volver al proyecto
🆘 Clic en el botón Aprender & Probar
🆘 Clic en el botón Entrenar un nuevo modelo, si el botón no aparece es por falta de datos para el entrenamiento de la IA
🆘 Esperamos a que aparezca lo siguiente:
🆘 Podemos probar la IA escribiendo un mensaje y haciendo clic en el botón Probar, la IA nos dirá que los que escribimos pertenece a alguna de las categorías o etiquetas que pusimos en el entrenamiento. Hacemos clic en el enlace superior Volver al proyecto
🆘 Clic en el botón Crea
🆘 Seleccionamos la opción Scratch 3
🆘 Clic en el botón Abrir en Scratch 3
🆘 Esperamos a que se abra el entorno de programación Scratch 3 que es idéntico al entorno de programación PictoBlox
💻Diseño
🆘 Recursos: Añadimos las imagen luna.png en un nuevo Sprite y la imagen de espacio.png como fondo del escenario.
💾 Clic aquí para descargar todas las imágenes
💡 Tu diseño tendría que verse más o menos así:
💻Programación
🆘 Importamos la extensión: Texto a Voz (clic en el botón que está debajo de luna)
🆘 Buscamos y hacemos clic en la extensión Texto a voz
🆘 Código Sprite Principal:
⚔️Desafío 03: Demuestra lo aprendido
💰Recompensa: 50 Monedas de Oro – 25 Cristales de Experiencia
🧠 Utiliza la información del ejercicio «ChatBots» para crear una aplicación similar, solo que esta vez decide un tema para tu ChatBot. Toma las siguientes recomendaciones:
- Elige algo de lo que sepas lo suficiente como para responder preguntas sobre ello o pide ayuda a tus padres para buscar información en internet de un tema que te guste.
- Puede ser un lugar (ej. El lugar en el que vives)
- Puede ser un animal (ej. Tigres, Dinosaurios)
- Puede ser una organización (ej. Tu escuela)
- Puede ser algo de la historia (ej. Vikingos, Romanos)
- Piensa cuatro cosas que alguien podría preguntar sobre tu tema, por ejemplo para búhos podría ser:
- ¿Qué comen los búhos?
- ¿En que partes del mundo viven los búhos?
- ¿Cuánto tiempo viven los búhos?
- ¿Qué tamaño puede alcanzar un búho?
➡️ RETO 02: El color de las emociones
💻Descripción
💡 Las personas relacionamos la furia o el enojo con el color rojo. El color azul representa la tristeza o la decepción. El amarillo es el color de la alegría o felicidad (Como en la película intensamente). Realizaremos una aplicación que encienda un LED con un determinado color al contarle como nos sentimos. Las principales características de esta animación son:
- Hablaremos por un micrófono para decirle a la IA como nos sentimos donde será capaz de entendernos para darnos un consejo
- La IA será capaz de controlar un LED conectado a un circuito para que encienda una luz (rojo, azul o amarillo) mientras nos responde
💻Proceso
🆘 Ingresar a la página de Machine Learning for Kids y hacer clic en Pruébalo ahora
🆘 Clic en Añadir un proyecto nuevo
🆘 Darle un nombre al proyecto (sentimientos), escoger el tipo de reconocimiento (texto) e indicar el idioma del reconocimiento de texto (Spanish)
🆘 Haz clic en tu proyecto sentimientos
🆘 Haz clic en entrenar
🆘 Clic en Añadir etiqueta
🆘 Agregaremos tres etiquetas que serán las categorías de los colores: furia, alegría (lo escribimos sin acento) y tristeza
🆘 Añade los datos de entrenamiento en cada etiqueta (Escribe ejemplos de cómo alguien le diría como se siente en cada etiqueta) y después clic en volver al proyecto
🆘 Clic en el botón Aprender & Probar
🆘 Clic en el botón Entrenar un nuevo modelo, si el botón no aparece es por falta de datos para el entrenamiento de la IA
🆘 Esperamos a que aparezca lo siguiente:
🆘 Podemos probar la IA escribiendo un mensaje y haciendo clic en el botón Probar, la IA nos dirá que los que escribimos pertenece a alguna de las categorías o etiquetas que pusimos en el entrenamiento. Hacemos clic en el enlace superior Volver al proyecto
🆘 Clic en el botón Crea
🆘 Seleccionamos la opción Scratch 3
🆘 Clic en el botón Abrir en Scratch 3
🆘 Esperamos a que se abra el entorno de programación Scratch 3 que es idéntico al entorno de programación PictoBlox
💻Diseño
🆘 Pista: Para buscar al personaje debes escribir: gobo y cambiar su tamaño a 150, para buscar el fondo debes escribir: blue sky y aparte de ello debes dibujar tres fondos con los colores rojo, amarillo y azul.
💡 Tu diseño tendría que verse más o menos así:
💻Circuito
💻Programación
🆘 Importamos la extensión: Texto a Voz (clic en el botón que está debajo de sentimientos)
🆘 Buscamos y hacemos clic en la extensión Texto a voz
🆘 Clic nuevamente en el botón de extensiones e importamos la extensión Reconocimiento de voz
🆘 Clic nuevamente en el botón de extensiones e importamos la extensión OneGpio Arduino
🆘 Código Sprite Principal:
➡️ Código para encender el LED de un color determinado
➡️ Código para crear la animación de Gobo dependiendo del valor de la variable hablar (0 = callado, 1 = mover la boca)
➡️ Código para realizar y guardar la respuesta de cómo nos sentimos
➡️ Código que se ejecuta cuando la IA detecte que estamos enojados
➡️ Código que se ejecuta cuando la IA detecte que estamos felices
➡️ Código que se ejecuta cuando la IA detecte que estamos tristes
Recuerda
En términos simples, inteligencia artificial (IA) se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y pueden mejorar a partir de la información que recopilan y el Machine Learning supervisado, se define por el uso de conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos que clasifiquen datos o predigan resultados de forma precisa.
