Presentación empleada para un taller de AI en la Maker Faire Galicia 2020

1. AI con Scratch 3 y
Machine Learning
for Kids
Taller para

2. Programar
Programar es decir a una
máquina que es lo que tiene
que hacer mediante un
algoritmo.

3. Algoritmo
Un algoritmo es una
secuencia ordenada de pasos
para hacer una tarea.

4. Machine Learning
En vez de enseñar un algoritmo
largo y complicado a la máquina,
la entrenamos resolviendo
ejemplos, una y otra vez hasta
que “aprende” cómo resolver la
tarea.

5. Deep Learning
Artificial Inteligence AI
Machine Learning ML
Neural Networks
El aprendizaje automático (Machine Learning) es
una parte de la Inteligencia artificial.

6. AI
La IA se puede definir como un sistema
informático capaz de realizar tareas inteligentes o
habilidades humanas: interpretar y procesar
información, aprender, razonar, resolver
problemas, predecir, tomar decisiones y, en
ocasiones, también crear.
By supalerk laipawat from
Noun project CC-BY license

8. AI en nuestras vidas:
● Recomendaciones personalizadas en
nuestras búsquedas en internet o en
nuestras redes (p.ej. en YouTube)
● Desbloqueo de dispositivos por
reconocimiento facial.
● Asistentes virtuales de voz conectados a la
red como Siri, Alexa, OK Google, …
● Información del tráfico a tiempo real para
recomendar la mejor ruta.
● Filtros anti correo basura (SPAM) en
nuestros correos electrónicos.
● ...
Fuente infografía:
Iberdrola.com/innovacion/que-
es-inteligencia-artificial

9. Machine Learning

10. Para comenzar de forma fácil con la AI
podemos probar varias aplicaciones web

11. Vamos a jugar con una AI
llamada Watson propiedad
de IBM en la web
Machine Learning for
Kids
https:/
/machinelearningforkids.co.uk/

12. https:/
/machinelearningforkids.co.uk/#!/about

13. Modelos
Pre-entrenados
MLK tiene unos modelos
previamente entrenados que
podemos usar en proyectos.
Son divertidos para probar el
potencial de nuestra AI.
Los modelos previamente
entrenados están disponibles en el
panel Extensiones en el Scratch de
MLK.
En el botón de extensiones azul en la
parte inferior izquierda de la
ventana de Scratch las podemos
agregar a nuestros proyecto.

14. Modelos Pre-entrenados para jugar
Reconocimiento
facial
Reconocimiento
de texto
(Speech to text)
Reconocimiento
manos
(Hand detection)
Reconocimiento
de posturas
(Pose detection)
Reconocimiento de
lenguaje inadecuado,
insultos, ...
(Toxicity)

15. Ejemplo de reconocimiento facial

16. Texto a voz.
Lenguaje tóxico.
Bloques toxicity
Los bloques
toxicity funcionan
bien con texto en
inglés. Para
emplear
castellano habría
que entrenar un
modelo.
Ejemplo de texto a voz
Texto a voz
Es muy
divertido probar
las diferentes
voces que
están
disponibles.

17. Voz a texto
Bloques toxicity
Cómo en el
ejemplo anterior
podemos mezclar
bloques de AI
preentrenados
Ejemplo de voz a texto
Voz a texto
Sólo funciona
en navegador
Chrome

18. Ahora entrenaremos nuestro propio proyecto
Asistente virtual doméstico
Restricciones en MLK
https:/
/machinelearningforkids.co.uk/
#!/teacher/restrictionstener un
Si eliminas un proyecto, no podrás
volver a emplear el programa de
Scratch asociado a éste.
Imagen base de mohamed Hassan en Pixabay

19. Entrenaremos este
proyecto entre todos
Creo un proyecto que vamos a entrenar
entre todos y programar
individualmente.

20. Hoja del proyecto

21. Entrenamos el modelo
Los asistentes virtuales son sistemas entrenados
para reconocer el significado de un texto.
Categorizamos los significados que queremos que
reconozca.
Introducimos ejemplos de frases que
emplearíamos para estas acciones, además de las
obvias probaremos expresiones como...
‘’Hace calor’’ ‘’No hay suficiente luz’’ ‘’Voy a dormir’’

22. Introducidos ejemplos en cada categoría, clicamos en volver al
proyecto
Entrenaremos el modelo y programamos en Scratch

23. Abrimos en “project
templates” el modelo
“Smart Classroom
(easy)”
Aparece un programa
sin AI
Modificamos este
programa con los
bloques AI que llevan
el nombre de nuestro
modelo.

25. Asistente virtual doméstico
No lo hemos
entrenado para
que aprenda de
sus errores.
Ejemplo de asistente virtual(sólo válido para el proyecto entrenado en la Maker Faire 2021)
Reconoce
nuestras órdenes
expresadas en
lenguaje natural para
unas pocas acciones

26. Un proyecto sencillo que aprende de sus
errores
Compañero virtual
Imagen base de mohamed Hassan en Pixabay
Hoja del proyecto Make Me Happy en MLK
Cartafol coas imaxes
dos robotiños

27. Proyecto MakeMe Happy sin autoaprendizaje.

28. Proyecto Make Me Happy con autoaprendizaje.

29. Entrenamos un Chatbot Xacobeo
Imagen propia a partir de imágenes en Pixabay
Hoja del
proyecto
Chatbot en
MLK

30. Primero creamos un proyecto
conjunto con 4 categorías

31. Entrenamos el modelo. Nuestras
respuestas a cada etiqueta serán:
● La ruta más conocida es la denominada Camino Francés, dede Roncesvalles
suele llevar sobre unos 28-30 días, para ello caminaremos unos 27 kilómetros
de media al día.
● Si caminas debes llevar un buen calzado cómodo y una mochila lo más ligera
posible. También puedes hacerlo en bicicleta.
● Puedes dormir en los albergues del Camino de Santiago. Allí sellarán tu
credencial para que puedas conseguir la Compostela.
● La Compostela es un documento que se entrega en Santiago de Compostela a
peregrinos. Para conseguirla acreditamos, con sellos en nuestra credencial,
hacer a pie o a caballo los últimos 100 Km. o los últimos 200 km. en bicicleta.

32. Después de entrenar el modelo. En
Scratch 3 abrimos la plantilla Owls
Abrimos la plantilla Owls para nuestro
proyecto de chatbot.
La personalizaremos a nuestro gusto* y
programamos con los bloques de
nuestro modelo.
*lo mejor para no alterar la animación
del personaje y aprovecharla, subir 3
imágenes con el mismo nombre de las
que había. Cartafol coas imaxes da
robotiña hackobina

34. Probamos nuestro chatbot e
incorporamos mejoras
● Qué vuelva a preguntar si no conoce una pregunta.
● Añadir una nueva categoría para errores con frases como ‘’No acertaste’’ y
volver a entrenar para detectar fallos con el uso
● Incluir los errores detectados cómo tal en el entrenamiento para reentrenar
manualmente.
● Incluir los errores detectados cómo tal en el entrenamiento para reentrenar
podría preguntar al usuario en qué categoría meter los errores o incluir algún
tipo de botón, ....
● ….

36. Graciñas por vuestra
atención!
Vémonos https://www.aulatecno.es/