1
00:00:00,000 --> 00:00:06,019
tenemos el resumen del trabajo realizado en este proyecto de inteligencia artificial

2
00:00:06,019 --> 00:00:14,779
para, en primer lugar, para acreditarme mi punto extra, si es posible, en el curso

3
00:00:14,779 --> 00:00:21,920
y también para enseñaros y para que quede en vuestro recuerdo todo lo que hemos trabajado.

4
00:00:21,920 --> 00:00:36,000
Entonces, como recordáis, vimos en clase que habíamos introducido todos los avatares con su nombre y su descripción para practicar los textos descriptivos.

5
00:00:36,520 --> 00:00:42,520
Aquí los tenemos con los nombres que los pusimos en clase, ¿vale? Como podéis recordar.

6
00:00:42,979 --> 00:00:48,859
Había algunos que no tenían nombre, pero bueno, ya dijimos que se había pasado la fecha.

7
00:00:48,859 --> 00:00:51,759
Después tenemos las narraciones grupales

8
00:00:51,759 --> 00:00:53,359
Que son las que realizasteis

9
00:00:53,359 --> 00:00:56,240
Vamos a recordar los nombres

10
00:00:56,240 --> 00:00:57,920
Fernando Magallanes

11
00:00:57,920 --> 00:00:59,600
Los vamos a poner en otro color

12
00:00:59,600 --> 00:01:02,020
Vasco de Gama

13
00:01:02,020 --> 00:01:04,219
Que es otro de los descubridores

14
00:01:04,219 --> 00:01:06,340
Que era explorador del mundo

15
00:01:06,340 --> 00:01:08,200
Que es como se titula

16
00:01:08,200 --> 00:01:10,379
David Livingstone

17
00:01:10,379 --> 00:01:13,400
Que es otro de los más importantes

18
00:01:13,400 --> 00:01:14,099
James Cook

19
00:01:14,099 --> 00:01:15,200
Que es más cortita

20
00:01:15,200 --> 00:01:18,340
Porque algunos os dejo hacer

21
00:01:18,340 --> 00:01:23,000
Recordad que algunos os dejo hacer más tiempo de vídeo y otros menos

22
00:01:23,000 --> 00:01:26,680
Marco Polo, que es otro de los más importantes

23
00:01:26,680 --> 00:01:38,480
Fernando de Magallanes, que fue el descubridor de esa parte que conecta los dos mundos

24
00:01:38,480 --> 00:01:40,879
Con las islas Molucas y demás

25
00:01:40,879 --> 00:01:45,640
Después tenemos a Cristóbal Colón, como no

26
00:01:45,640 --> 00:01:47,819
lo tenemos aquí

27
00:01:47,819 --> 00:01:49,659
Hernán Cortés

28
00:01:49,659 --> 00:01:55,260
y por último James Charles Dowie

29
00:01:55,260 --> 00:01:59,959
estos son los personajes que hemos trabajado

30
00:01:59,959 --> 00:02:04,959
que representan esos exploradores importantes

31
00:02:04,959 --> 00:02:11,400
sobre los cuales hemos contado un poquito de su vida

32
00:02:11,400 --> 00:02:14,439
después pasamos a los tres expositivos

33
00:02:14,439 --> 00:02:20,599
en los que teníamos que señalar también los marcadores discursivos

34
00:02:20,599 --> 00:02:27,099
y nos ocupamos del camal, el bastón de cuadrante de Davis, el sextante y el octante

35
00:02:27,099 --> 00:02:33,639
la tableta de bordos, la esfera armilar, el astrolabio

36
00:02:33,639 --> 00:02:42,520
el bastón cruzado y el teodolito y el cuadrante y el sextante

37
00:02:42,520 --> 00:02:54,520
todos estos utensilios vimos que cuando ChagPT nos generó, os generó estos textos

38
00:02:54,520 --> 00:02:59,319
pues no tenía mucha información, la mayoría ni os generó una imagen

39
00:02:59,319 --> 00:03:02,580
y tampoco llegó a las 20 líneas perceptivas

40
00:03:02,580 --> 00:03:07,360
y finalmente terminamos nuestro proyecto con los textos argumentativos

41
00:03:07,360 --> 00:03:12,280
con Microsoft Copilot, perdonadme la voz

42
00:03:12,280 --> 00:03:20,400
en los cuales hemos trabajado viajar en avión, viajar por el mundo, viajar caminando, viajar en coche

43
00:03:20,400 --> 00:03:26,879
que aquí vimos una imagen donde se generaba que esta persona tiene tres brazos

44
00:03:26,879 --> 00:03:33,520
hablar diferentes idiomas, la navegación como ocio, el ocio al viajar en tren

45
00:03:33,520 --> 00:03:39,439
quedarse en casa y conocer otras culturas

46
00:03:39,439 --> 00:03:42,740
después yo para el reconocimiento de los textos

47
00:03:42,740 --> 00:03:45,840
he tenido que crear otros textos

48
00:03:45,840 --> 00:03:48,620
para las capturas de pantalla

49
00:03:48,620 --> 00:03:50,719
que os voy a enseñar a continuación

50
00:03:50,719 --> 00:03:53,180
este sería un ejemplo de texto narrativo

51
00:03:53,180 --> 00:03:55,300
de texto descriptivo

52
00:03:55,300 --> 00:03:59,120
un texto argumentativo que es el que ha dado fallo

53
00:03:59,120 --> 00:04:04,030
un ejemplo de texto descriptivo del siglo XVII

54
00:04:04,030 --> 00:04:05,849
que conocemos porque hemos dado a Quevedo

55
00:04:05,849 --> 00:04:08,610
y sabemos que él era un clérigo cervatana

56
00:04:08,610 --> 00:04:11,370
es uno de los fragmentos del Buscón

57
00:04:11,370 --> 00:04:12,710
Uno de los más conocidos

58
00:04:12,710 --> 00:04:15,750
Otro fragmento narrativo de 100 años de soledad

59
00:04:15,750 --> 00:04:16,910
Al comienzo justamente

60
00:04:16,910 --> 00:04:19,009
Y un ejemplo de texto narrativo

61
00:04:19,009 --> 00:04:20,529
Una noticia periodística

62
00:04:20,529 --> 00:04:23,350
En todos los casos ha acertado

63
00:04:23,350 --> 00:04:25,750
Ahora os enseñaré las capturas

64
00:04:25,750 --> 00:04:29,970
Menos en el texto argumentativo

65
00:04:29,970 --> 00:04:31,129
Que ha dado fallos

66
00:04:31,129 --> 00:04:34,089
Esto lo podemos tener en cuenta

67
00:04:34,089 --> 00:04:36,430
Porque el tema era tener hijos en el siglo XXI

68
00:04:36,430 --> 00:04:37,769
Y no tenía nada que ver

69
00:04:37,769 --> 00:04:41,949
esto con los temas que hemos trabajado

70
00:04:41,949 --> 00:04:45,230
en estos textos argumentativos, vale, esto lo dejamos así

71
00:04:45,230 --> 00:04:50,050
lo minimizamos y ahora os voy a enseñar

72
00:04:50,050 --> 00:04:53,990
algunas capturas de pantalla que son estas

73
00:04:53,990 --> 00:04:57,970
en primer lugar el paso 0 que tiene que ver con

74
00:04:57,970 --> 00:05:00,470
lo que hemos trabajado en el curso

75
00:05:00,470 --> 00:05:05,850
así que una vez que lo hemos visto lo vamos a cerrar

76
00:05:05,850 --> 00:05:08,970
No me deja cerrarlo, no sé por qué

77
00:05:08,970 --> 00:05:12,149
Vale, pues

78
00:05:12,149 --> 00:05:13,949
Lo sacamos de aquí

79
00:05:13,949 --> 00:05:15,730
Vale, después

80
00:05:15,730 --> 00:05:18,189
Ay, no sé por qué no me deja

81
00:05:18,189 --> 00:05:23,220
Vale, pues no sé por qué

82
00:05:23,220 --> 00:05:33,600
Vale

83
00:05:33,600 --> 00:05:36,339
Después vamos a ver

84
00:05:36,339 --> 00:05:37,199
El paso uno

85
00:05:37,199 --> 00:05:40,519
Que es en el momento en el que yo

86
00:05:40,519 --> 00:05:41,779
Estoy introduciendo

87
00:05:41,779 --> 00:05:44,899
Todos los textos expositivos, narrativos y descriptivos

88
00:05:44,899 --> 00:05:45,980
Primero lo he hecho con tres

89
00:05:45,980 --> 00:05:47,980
Una vez que metemos todos los textos

90
00:05:47,980 --> 00:05:54,399
le damos aquí a learn to recognize text para que reconozca los textos y una vez que lo tenemos

91
00:05:54,399 --> 00:06:00,620
reconocidos aquí les vamos a poner los textos para la prueba para el reconocimiento de textos y para

92
00:06:00,620 --> 00:06:08,720
su clasificación si es correcta o no vale después tenemos esta captura de pantalla que es el paso 2

93
00:06:08,720 --> 00:06:16,779
el reconocimiento dice great the model has been trained es decir que ha entrenado el propio modelo

94
00:06:16,779 --> 00:06:22,240
después posteriormente vemos que hay un acierto con un texto descriptivo

95
00:06:22,240 --> 00:06:25,500
que es el que tenemos antes, solo trabajando con tres textos

96
00:06:25,500 --> 00:06:29,500
y nos da un 99% de probabilidades de que es un texto descriptivo

97
00:06:29,500 --> 00:06:32,579
con lo cual es correcto

98
00:06:32,579 --> 00:06:36,519
vamos a hacerlo pequeño y así no tengo que cambiar todo el rato

99
00:06:36,519 --> 00:06:40,639
en el caso de un clérigo cervatana nos da lo mismo

100
00:06:40,639 --> 00:06:44,379
un 98,13% de que es correcto

101
00:06:44,379 --> 00:06:59,860
En este caso ya lo hemos hecho con cuatro tipos de texto, es decir, el Learning ML ha aprendido con textos argumentativos, 12 textos expositivos, 10 argumentativos, 9 narrativos y 15 descriptivos, ¿vale?

102
00:06:59,860 --> 00:07:04,759
también nos lleva a un acierto de texto expositivo

103
00:07:04,759 --> 00:07:07,680
¿vale? un 45 sobre un 42

104
00:07:07,680 --> 00:07:11,240
pero recordemos que los textos expositivos

105
00:07:11,240 --> 00:07:12,899
tienen también parte de descripción

106
00:07:12,899 --> 00:07:16,459
con lo cual no es, o sea, es un acierto correcto

107
00:07:16,459 --> 00:07:19,819
en este caso volvemos a tener los cuatro

108
00:07:19,819 --> 00:07:23,259
y vemos que vivir en una ciudad

109
00:07:23,259 --> 00:07:26,100
en una gran ciudad como Madrid

110
00:07:26,100 --> 00:07:29,959
nos introduce que sí que es un texto argumentativo

111
00:07:29,959 --> 00:07:33,420
con un 72% con lo cual es correcto

112
00:07:33,420 --> 00:07:38,379
después al introducirle 100 años de soledad

113
00:07:38,379 --> 00:07:43,399
nos da con 4 textos un texto narrativo del 50%

114
00:07:43,399 --> 00:07:50,339
otro acierto narrativo que lo tenemos aquí

115
00:07:50,339 --> 00:07:53,540
con un 64% con lo cual es correcto

116
00:07:53,540 --> 00:07:55,980
y con la noticia periodística

117
00:07:55,980 --> 00:08:03,480
que nos da, bueno, que además hemos cogido la de Mario Margas Llosa

118
00:08:03,480 --> 00:08:08,560
porque, bueno, ha sido reciente y nos da, bueno, pues un 38%,

119
00:08:08,560 --> 00:08:09,740
lo cual es correcto.

120
00:08:10,100 --> 00:08:15,480
Los dos fallos que tenemos aquí es sobre el tema de tener hijos en el siglo XXI

121
00:08:15,480 --> 00:08:18,420
que lo considera como expositivo en lugar de ser argumentativo

122
00:08:18,420 --> 00:08:23,980
a pesar de, bueno, de todo lo que hemos trabajado aquí con los modelos

123
00:08:23,980 --> 00:08:33,139
que se han introducido y este es un texto creado por mí, muy cortito, que también nos lo da como descriptivo

124
00:08:33,139 --> 00:08:40,240
y es argumentativo, ¿vale? Por lo tanto, aquí tenemos, como veis, todo lo que ha sido nuestro trabajo,

125
00:08:40,980 --> 00:08:50,279
este es un vídeo que tengo que subir para mi trabajo, para mi acreditación y como veis, bueno, pues aquí tenemos

126
00:08:50,279 --> 00:08:55,559
que todo lo que hemos trabajado durante estos meses ha dado su fruto

127
00:08:55,559 --> 00:08:59,919
y realmente hemos visto que hemos trabajado bien

128
00:08:59,919 --> 00:09:04,980
y que el Learning ML ha sido capaz de reconocer la mayoría de los textos.

129
00:09:05,679 --> 00:09:08,980
Para que quede en vuestro recuerdo este vídeo de todo este proyecto

130
00:09:08,980 --> 00:09:12,120
de inteligencia artificial con una conclusión final

131
00:09:12,120 --> 00:09:16,539
que no es otra que la de determinar que la mente humana es mucho más sofisticada

132
00:09:16,539 --> 00:09:20,100
que la mente de la inteligencia artificial a la hora de generar

133
00:09:20,100 --> 00:09:23,500
de verificar y de identificar tipos de texto.

134
00:09:24,000 --> 00:09:25,639
Muchas gracias, chao.