Comprensión de la IA
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Glosario de términos de IA
Fecha de actualización: 23 dic 25
Fecha de actualización: 23 dic 25
A través de este atractivo módulo de 4 lecciones adecuadas para estudiantes de entre 11 y 14 años, preséntales los conceptos de IA y aprendizaje automático de una manera clara y responsable.
Fecha de actualización: 13 ene 26
Fecha de actualización: 13 ene 26
Fecha de actualización: 13 ene 26
Fecha de actualización: 13 ene 26
Fecha de actualización: 13 ene 26
El grupo de estudiantes verá el concepto de "inteligencia artificial" (IA) y realizará actividades para describir qué es la IA, qué no es y cómo se pueden utilizar los sistemas de IA en beneficio de la sociedad. Se les propondrá analizar el lenguaje utilizado para describir la IA, así como utilizar términos técnicos y adecuados.
En esta lección, el grupo de estudiantes aprenderá a describir la diferencia entre el enfoque basado en datos y el basado en reglas para la resolución de problemas. Analizarán cómo se crean los sistemas de aprendizaje automático mediante un enfoque basado en datos, incluido el aprendizaje supervisado.
El grupo de estudiantes explorará cómo se crean los modelos de aprendizaje automático (AA) mediante aprendizaje supervisado. Desarrollarán sus conocimientos sobre cómo se utilizan los datos de entrenamiento etiquetados para entrenar modelos de clasificación mediante la interacción con Quick, Draw!, una herramienta interactiva de IA. Finalmente, examinarán cómo se utilizan las puntuaciones de fiabilidad en las predicciones de modelos de aprendizaje automático.
El grupo de estudiantes analizará cómo puede aparecer el sesgo en los modelos de aprendizaje automático debido a los datos que se utilizaron para entrenarlos. Crearán su propio modelo de aprendizaje automático para clasificar imágenes de manzanas y tomates, y descubrirán cómo un conjunto de datos limitado puede generar predicciones sesgadas e inexactas. Finalmente, investigarán los dos tipos de sesgo que pueden aparecer en los datos de entrenamiento.
