En esta actividad, las y los estudiantes experimentan el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial, comprendiendo la importancia de la selección de los datos de entrenamiento y su implicancia. El curso utiliza la herramienta Teachable Machine para enseñar a un modelo a distinguir perros de gatos, a partir de un set de fotos dado, observando que el conjunto de datos de entrenamiento está sesgado para identificar con mayor precisión a los gatos. Para finalizar, las y los estudiantes tienen la oportunidad de reentrenar el modelo y reflexionar en torno a un caso real de discriminación en el contexto de tecnologías de reconocimiento facial.
Información técnica
Esta es una actividad larga que puede tomar dos o tres clases. Las y los estudiantes aprenderán varios conceptos ligados con los sistemas de IA, tales como aprendizaje automatizado supervisado, clasificación, predicción y sesgo algorítmico. Se espera que las y los alumnos aprendan sobre el aprendizaje automatizado supervisado (supervised machine learning), experimentando por primera vez con una plataforma que permite entrenar y probar algoritmos de IA. Esto les permitirá conocer en la práctica los principios básicos del funcionamiento de muchos sistemas de IA y reflexionar sobre las consecuencias éticas de un entrenamiento sesgad
| CURSO | ASIGNATURA | OBJETIVO DE APRENDIZAJE |
|---|---|---|
| 1° medio | Historia, geografía y Ciencias sociales | --- |
| 1° medio | Tecnología | --- |
| 2° medio | Tecnología | --- |
| 2° medio | Historia, geografía y Ciencias sociales | --- |
