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00:00:00,000 --> 00:00:08,000
Hola, buenas tardes. Soy Pedro Moraleda, profesor de Sistemas Electrónicos del Instituto Insalar

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00:00:08,000 --> 00:00:17,000
Peral de Torrejón de Arroz. En primer lugar, pedir perdón por la voz, pero el COVID-19

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00:00:17,000 --> 00:00:23,000
ha querido participar también en el curso y no he encontrado mejor manera que atacarme

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00:00:23,000 --> 00:00:34,000
y atacar mis cuerdas vocales. Espero que se oiga bien esta presentación. Dentro del curso

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00:00:34,000 --> 00:00:42,000
de Inteligencia Artificial, actividades didácticas para todas las edades y asignaturas de la

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00:00:42,000 --> 00:00:50,000
Comunidad de Madrid en colaboración con la Universidad Rey Juan Carlos, se nos solicitaba

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una actividad final en la cual se desarrollasen los contenidos impartidos en el curso y tuviese

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00:01:02,000 --> 00:01:12,000
una aplicación práctica en el aula. Yo doy clase al ciclo formativo de grado superior Sistemas

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00:01:12,000 --> 00:01:20,000
de Telecomunicación e Informática y dentro de ese ciclo imparto clases en el módulo

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00:01:20,000 --> 00:01:30,000
Configuración de Infraestructuras de Sistemas de Telecomunicaciones. Una parte de los contenidos

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00:01:30,000 --> 00:01:38,000
de ese módulo se fijan en realizar una instalación de infraestructura común de telecomunicaciones

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00:01:38,000 --> 00:01:50,000
dentro de las viviendas y edificios que permitan a los habitantes acceder a los sistemas de telefonía,

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00:01:50,000 --> 00:02:03,000
datos y televisión digital terrestre y radio digital para que se distribuyen en su zona de influencia.

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00:02:03,000 --> 00:02:16,000
He elegido como título de la actividad Identificación de componentes para una ICT mediante Inteligencia Artificial.

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00:02:16,000 --> 00:02:25,000
La idea y el objetivo de esta práctica es que los alumnos realicen una doble función.

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00:02:25,000 --> 00:02:32,000
En un primer lugar, recopilen información, principalmente fotografías, imágenes,

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00:02:32,000 --> 00:02:43,000
de los distintos dispositivos que forman parte de una ICT. Una vez realizada esta recuperación de información

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00:02:43,000 --> 00:02:51,000
fundamental para realizar las futuras instalaciones, el alumno va a diseñar una aplicación de Inteligencia

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00:02:51,000 --> 00:03:02,000
Artificial que le va a permitir identificar el componente que se le va a presentar por medio de una aplicación de Scratch.

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00:03:02,000 --> 00:03:17,000
Este doble objetivo es fundamental porque permite que el alumno cumpla o adquiera las competencias profesionales

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00:03:17,000 --> 00:03:32,000
que se pretenden obtener en el módulo y que se podrían resumir en obtener datos y características de los dispositivos electrónicos a utilizar,

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00:03:32,000 --> 00:03:43,000
elegir los componentes que por sus características cumplan la normativa vigente e incluir los componentes seleccionados en la instalación a diseñar.

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00:03:43,000 --> 00:03:59,000
Entonces, el proceso del desarrollo de la práctica partirá en un primer momento de recopilar imágenes de distintos dispositivos.

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00:03:59,000 --> 00:04:06,000
He elegido tres dispositivos, repartidor, derivador, PAU y toma de usuario.

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00:04:06,000 --> 00:04:20,000
Con estas fotografías, el alumno diseñará un modelo de Inteligencia Artificial utilizando Learning ML

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00:04:20,000 --> 00:04:33,000
y se fijará tanto en la elaboración del sistema de Inteligencia Artificial como todos los procesos que se tienen que realizar

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00:04:33,000 --> 00:04:45,000
para, una vez realizada esta práctica, poder ampliar a otros elementos los conocimientos obtenidos.

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00:04:45,000 --> 00:05:00,000
Con posterioridad y aprovechando las facilidades que nos da el entorno Learning ML que hemos visto en el curso,

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00:05:00,000 --> 00:05:13,000
se creará una aplicación mediante Scratch que, a través de la cámara web del ordenador,

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00:05:13,000 --> 00:05:24,000
identificará el componente y nos dirá de qué elemento se trata.

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00:05:25,000 --> 00:05:36,000
Será punto fundamental para la realización de esta práctica las conclusiones que se sacan una vez analizado el modelo.

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00:05:36,000 --> 00:05:44,000
En primer lugar, se detectarán los posibles errores de identificación, pero no nos quedaremos ahí, sino

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00:05:44,000 --> 00:05:52,000
identificaremos cuáles son las causas que pueden haber provocado esos fallos y tratar de solucionar

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00:05:52,000 --> 00:06:09,000
el sistema de entrenamiento de Machine Learning para que se resuelvan los fallos que haya podido tener el programa.

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00:06:10,000 --> 00:06:31,000
Con esto terminaría la presentación de esta actividad. Espero que las toses no hayan permitido que se me haya entendido.

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00:06:31,000 --> 00:06:35,000
Un saludo a todos y muchas gracias por su atención.

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00:06:39,000 --> 00:06:42,000
Subtítulos realizados por la comunidad de Amara.org