Para alumnos de Altas Capacidades
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Category Archives: #ROBÓTICA

El grupo Everest utilizando los algoritmos de machine learning

25 octubre, 2020

La semana pasada las chicas y chicos del grupo Everest entrenaron su primer algoritmo de machine learning, utilizando el servicio en la nube de IBM «Watson Assistant». El reto consistía en desarrollar un programa que escuchase al usuario y encendiese o apagase virtualmente una lámpara o un ventilador en función de las instrucciones que se le dieran. Tradicionalmente eso se hubiese programado de forma que el programa comprendiese instrucciones muy concretas, pero en este caso los alumnos de Everest entrenaron a la inteligencia artificial de IBM para que aprendiese a entender órdenes abiertas, no definidas a priori, con frases cotidianas, como lo hacen Google o Apple. Para programar el interfaz de usuario utilizaron Scratch. Las chicas y chicos aprendieron los conceptos fundamentales del aprendizaje supervisado en el machine learning, y entendieron la importancia de alimentar a la inteligencia artificial con datos suficientes y bien organizados. En las siguientes sesiones indagaremos sobre otros conceptos, como el aprendizaje no supervisado, las redes neuronales, etc. Siempre, como no, a través de la experimentación.

HACKATHON ESTRELLA. 1ª Edición

16 mayo, 2020

El sábado 16 de mayo de 2020 iniciamos el 1º Hackathon Estrella con el desarrollo, durante la mañana, de un videojuego o una aplicación. Para ello los alumnos realizaron sus fondos, escenarios, guión, efectos de sonido, etc… sin olvidar su estrategia de Marketing y presentación a inversores.

EXPERIMENTO CON ENGRANAJES

9 noviembre, 2019

En esta sesión el grupo LARIMAR intentaba conseguir que un engranaje girase lo más lentamente posible. Para eso hay que entender bien qué consecuencia tiene el uso de los diferentes tipos de engranajes, combinados entre sí y con otros componentes. Los alumnos dedicaron a ello alrededor de cuarenta y cinco minutos, y estos fueron los resultados. Con mucha frecuencia, mientras experimentamos conseguimos un resultado no deseado, pero que sirve para aplicarlo a otra funcionalidad. Hay que procurar obtener un conocimiento de cada experimento.