Actividad 4: Introducción al aprendizaje supervisado y sesgo algorítmico

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

Sugerencia de uso

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

Fuente
educarchile
Clasificación curricular
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 ---
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