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Introducción a la IA para Bachillerato

Aprendizaje automático

Los estudiantes aprenderán los fundamentos del aprendizaje automático, abarcando su ciclo de vida, el aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo, y explorarán el sesgo dentro de los modelos de aprendizaje.

Lessons

3.1 Introducción al Aprendizaje Automático

  • Aprendizaje automático y redes neuronales
  • Reflexión Aprendizaje automático y NN
  • Redes neuronales convolucionales
  • Respuesta de las redes neuronales convolucionales
  • Visualizar el espacio de alta dimensión
  • +3 more

3.2 Aprendizaje supervisado

  • Aprendizaje supervisado
  • Sketch-RNN: Predicción múltiple
  • Cómo funciona el Face ID de Apple
  • ¿Qué es Teachable Machine?
  • Explora un Proyecto de Teachable Machine
  • +1 more

3.3 Aprendizaje no supervisado

  • Aprendizaje no supervisado
  • Clasifica estas formas
  • Reflexión Clasifica estas formas
  • La máquina de percusión infinita
  • t-SNE Mapa de Obras
  • +1 more

3.4 Aprendizaje por Refuerzo

  • Aprendizaje por Refuerzo
  • Juego: Frío y calor
  • Reflexión frío y caliente
  • Cómo enseñar a una IA a jugar a un juego
  • Reflexión Cómo enseñar a una IA a jugar a un juego
  • +3 more

3.5 El papel de los datos en el aprendizaje automático

  • Por qué los datos son importantes en la IA
  • Por qué importan los datos en la IA Quiz
  • ¿Qué son unos buenos datos?
  • ¿Qué es un buen dato? Cuestionario
  • Representación de datos: Una inmersión más profunda
  • +4 more

3.6 Proyecto: Construye una máquina clasificadora

  • Introducción al proyecto: Construir máquinas clasificadoras
  • Construye tu máquina clasificadora - Aprendizaje supervisado
  • Presentación de aprendizaje supervisado
  • Revisión inter pares
  • Construye tu máquina clasificadora - Aprendizaje no supervisado
  • +2 more

3.7 Cuestionario de la Unidad de Aprendizaje Automático

  • Cuestionario de la Unidad de Aprendizaje Automático

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