Creando un Agente Inteligente con LearningML
Objetivo del proyecto: Crear un agente inteligente que resuelva un problema real o imaginario utilizando LearningML y programar una aplicación en Scratch que utilice el modelo entrenado para demostrar su funcionamiento en un contexto interactivo.
Descripción de la Tarea:
- Formación de Equipos: Trabajad en grupos de 2-4 personas, manteniendo las parejas ya establecidas.
- Elección del Problema: Decidid como equipo un problema que queráis que vuestro agente inteligente resuelva. Puede ser algo relacionado con la vida cotidiana, la escuela, el medio ambiente, o cualquier área de interés para el equipo.
- Diseño y Recopilación de Datos: Diseñad cómo vuestro agente inteligente abordará el problema elegido. Recopilad o cread datos que necesitaréis para entrenar vuestro modelo en LearningML.
- Entrenamiento del Modelo: Utilizad LearningML para entrenar vuestro agente inteligente, probadlo y ajustadlo hasta que funcione satisfactoriamente.
- Desarrollo en Scratch: Cread un programa en Scratch que use vuestro modelo de agente inteligente. Este programa deberá interactuar con los usuarios de alguna manera relevante al problema que estáis tratando de resolver.
Método de entrega: Un miembro del equipo subirá las capturas de pantalla del modelo en LearningML y del proyecto de Scratch al porfolio de Classroom. Aseguraos de incluir los nombres de todos los miembros del equipo en los comentarios.
Guía para el Proyecto
Crear un modelo de inteligencia artificial con LearningML y luego integrarlo en un programa de Scratch para hacer, por ejemplo, un sistema de reconocimiento de imágenes en tiempo real es un proyecto emocionante que combina habilidades de IA y programación. A continuación, te ofrezco una guía paso a paso para lograrlo:
Parte 1: Crear el Modelo en LearningML
1. Definir el Objetivo: Decide el objetivo de tu sistema de reconocimiento de imágenes. Por ejemplo, un reconocedor de emociones.
2. Recopilación de Datos: Recopila imágenes para cada categoría que quieras que tu modelo reconozca. Vamos a utilizar como ejemplo fotos nuestras estando tristes o contentos.
3. Entrenamiento del Modelo:
- Ve a LearningML y elige el tipo de proyecto (imágenes para reconocimiento de imágenes).
- Sube tus datos y etiquétalos adecuadamente.
- Entrena tu modelo y evalúa su precisión. Realiza ajustes según sea necesario.
4. Publicar el Modelo:
- Una vez satisfecho con el rendimiento del modelo, haz clic en el enlace de Scratch.
Parte 2: Integrar el Modelo en Scratch
1. Utilizar el bloque "Al presionar bandera verde": Empieza tu script con este bloque para que el programa se inicie al presionar la bandera verde.
2. Añadir Bloques para Interacción: Puedes usar la extensión de video y bloques de "Clasificar imagen de vídeo", dentro de los bloques e LearningML, para activar la clasificación de la imagen capturada.
4. Añadir Interactividad y Creatividad: Añade personajes, fondos, y efectos de sonido para hacer tu programa de reconocimiento de imágenes más interactivo y atractivo.
Ejemplo:
Resultado del ejemplo:
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Si no tiene la suficiente confianza, no detecta ninguna de las dos categorías |
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Detectada la categoría Triste |
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Detectada la categoría Contento |
Este proyecto no solo es una excelente manera de aplicar lo aprendido sobre inteligencia artificial, sino también de desarrollar habilidades de programación y creatividad. ¡Diviértete creando!