Objetivos de la Clase:

1. Definir qué es la Inteligencia Artificial (IA) y su impacto en la sociedad.

2. Explorar aplicaciones prácticas de la IA en diversos campos.

3. Realizar una actividad práctica para experimentar con IA básica.

Estructura de la Clase:

1. Introducción Teórica (30 min)

• Definición de IA:

  • "Sistemas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y mejorar mediante el aprendizaje."

  • Breve historia: Desde Turing hasta el machine learning moderno.

• Tipos de IA:

  • IA estrecha (ANI): Ej. Asistentes virtuales (Siri, ChatGPT).

  • IA general (AGI): Futuro hipotético (IA con conciencia).

• Aplicaciones prácticas:

  • Medicina (diagnósticos), transporte (autos autónomos), educación (plataformas adaptativas).

• Video ilustrativo (5 min):

  • Recomendación: Fragmento de "Cómo la IA está cambiando el mundo" (National Geographic o DW Documental).

2. Actividad Autónoma Práctica (25 min)

Actividades

Título: "¿Eres más listo que una IA?"
Instrucciones:

1. Los estudiantes accederán a QuickDraw de Google (juego donde una IA adivina dibujos).

2. Deberán dibujar 3 objetos en 20 segundos cada uno y registrar si la IA los reconoció.

3. Reflexión grupal:

   • ¿Qué patrones identificó la IA?

   • ¿En qué falló y por qué?

3. Trabajo Experimental (25 min)

Título: "Crea tu primer modelo de IA"
Herramienta: Teachable Machine (Google).
Pasos:

1. Clasificación de imágenes:

   • Los estudiantes entrenarán un modelo para distinguir entre objetos del aula (ej. lápiz vs. borrador).

2. Prueba y error:

   • Evaluarán la precisión del modelo con nuevos ejemplos.

3. Discusión:

   • ¿Qué factores afectan la precisión? (ej. calidad de datos, iluminación).

Questionario en Formato GIF (10 min)

Plataforma: Utilizar Kahoot! o Quizizz para crear un cuestionario interactivo con preguntas en formato GIF (ej. GIFs de robots o algoritmos).

Ejemplo de Preguntas (GIF + Opción múltiple):

1. GIF de un chatbot: ¿Qué tipo de IA es?

   • a) AGI

   • b) ANI ✅

   • c) IA emocional.

2. GIF de redes neuronales: ¿Qué técnica usa IA para aprender?

   • a) Árboles de decisión.

   • b) Redes neuronales ✅.

   • c) Álgebra lineal.

3. GIF de un auto autónomo: ¿Qué aplicación es?

   • a) Medicina.

   • b) Transporte ✅.

   • c) Agricultura.

Cierre y Tarea (5 min)

• Reflexión final: ¿Cómo ven el futuro de la IA en su carrera profesional?

• Tarea opcional: Investigar un caso de ética en IA (ej. sesgos algorítmicos).

Material Adicional:

• Libro: "Inteligencia Artificial: Una Guía para Humanos" (Margaret A. Boden).

• Podcast: "The AI Podcast" (NVIDIA).