Libro de matemáticas con IA para estudiantes de 4to. nivel de secundaria (niños de 15 años), con continuidad con el anterior libro de 3er. nivel:
Introducción
* Revisión de conceptos básicos de matemáticas, programación con IA y aprendizaje automático:
* Repasar los conceptos básicos de matemáticas aprendidos en los libros de 1er., 2do. y 3er. nivel, incluyendo álgebra, geometría, trigonometría, cálculo diferencial, álgebra lineal y estadística.
* Reforzar la comprensión de los conceptos básicos de programación con IA, como variables, tipos de datos, operadores, estructuras de control, funciones y lenguajes de programación (Python, Java, C++).
* Revisar los conceptos básicos de aprendizaje automático, incluyendo aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, redes neuronales artificiales, convolucionales, recurrentes y de refuerzo.
* Introducción a temas avanzados de inteligencia artificial:
* Procesamiento del lenguaje natural (PLN): conceptos básicos, técnicas de procesamiento del lenguaje, aplicaciones (traducción automática, reconocimiento de voz, chatbots).
* Visión artificial: conceptos básicos, técnicas de procesamiento de imágenes, aplicaciones (reconocimiento facial, detección de objetos, vehículos autónomos).
* Robótica: conceptos básicos, cinemática, dinámica, control de robots, aplicaciones (robótica industrial, asistencia médica, exploración espacial).
* Ética en la inteligencia artificial: sesgos algorítmicos, privacidad de datos, impacto social de la IA.
Capítulo 1: Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
* Representación del lenguaje:
* Tokens, vocabularios, embeddings de palabras.
* Modelos de lenguaje n-gramas, modelos de Markov, redes neuronales del lenguaje.
* Tareas básicas del PLN:
* Análisis morfológico y sintáctico.
* Análisis semántico y pragmático.
* Generación de texto, resumen de texto, traducción automática.
* Aplicaciones del PLN:
* Chatbots, asistentes virtuales.
* Análisis de sentimientos, minería de texto.
* Extracción de información, generación de informes.
Capítulo 2: Visión artificial
* Adquisición de imágenes:
* Cámaras, sensores, formatos de imagen.
* Preprocesamiento de imágenes: normalización, mejora de contraste, reducción de ruido.
* Representación de imágenes:
* Histogramas, matrices de características.
* Segmentación de imágenes, extracción de características.
* Reconocimiento de objetos y patrones:
* Clasificación de imágenes, detección de objetos.
* Aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes.
Capítulo 3: Robótica
* Manipuladores robóticos:
* Cinética de manipuladores, cinemática inversa.
* Planificación de trayectorias, control de movimiento.
* Percepción sensorial:
* Sensores de posición, fuerza, visión.
* Fusión sensorial, localización y mapeo.
* Navegación y control autónomo:
* Algoritmos de navegación, planificación de rutas.
* Control de robots en entornos dinámicos.
Capítulo 4: Ética en la inteligencia artificial
* Sesgos algorítmicos:
* Tipos de sesgos (sesgo de selección, sesgo de representación, sesgo de medición).
* Impacto de los sesgos algorítmicos en la sociedad.
* Privacidad de datos:
* Recolección, almacenamiento y uso de datos personales.
* Regulaciones de privacidad de datos (GDPR, CCPA).
* Impacto social de la IA:
* Desempleo, desigualdad social.
* Armas autónomas, vigilancia masiva.
Ejemplos de aplicación de la IA en diferentes áreas:
* Salud: Diagnóstico de enfermedades, desarrollo de medicamentos, análisis de imágenes médicas.
* Finanzas: Detección de fraude, análisis de mercado, predicción de precios.
* Transporte: Vehículos autónomos, gestión del tráfico, optimización de rutas.
* Agricultura: Monitoreo de cultivos, riego inteligente, control de plagas.
* Educación: Tutoría personalizada, evaluación automática, aprendizaje adaptativo.
Actividades:
* Desarrollar un modelo de PLN para una tarea específica (por ejemplo, análisis de sentimientos, resumen de texto).
* Implementar un sistema de visión artificial para el reconocimiento de objetos o patrones.
* Diseñar un controlador robótico para realizar una tarea específica.
Actividades para el libro de matemáticas con IA de 4to. nivel de secundaria
Capítulo 1: Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
* Actividades de representación del lenguaje:
* Crear un vocabulario de palabras a partir de un conjunto de datos de texto.
* Representar palabras usando embeddings de palabras (por ejemplo, Word2Vec, GloVe).
* Entrenar un modelo de lenguaje n-grama para predecir la siguiente palabra en una secuencia.
* Actividades de tareas básicas del PLN:
* Implementar un algoritmo de análisis morfológico para segmentar palabras en morfemas.
* Desarrollar un sistema de análisis sintáctico para analizar la estructura de oraciones.
* Entrenar un modelo de generación de texto para generar frases o párrafos de texto.
* Actividades de aplicaciones del PLN:
* Diseñar un chatbot que pueda responder preguntas y mantener conversaciones simples.
* Implementar un sistema de análisis de sentimientos para clasificar el tono emocional de textos.
* Extraer información relevante de documentos de texto utilizando técnicas de minería de texto.
Capítulo 2: Visión artificial
* Actividades de adquisición de imágenes:
* Calibrar una cámara para obtener imágenes precisas.
* Aplicar técnicas de preprocesamiento de imágenes para mejorar la calidad de las imágenes.
* Guardar imágenes en un formato adecuado para su posterior procesamiento.
* Actividades de representación de imágenes:
* Calcular histogramas de imágenes para analizar la distribución de intensidades de píxeles.
* Extraer características de imágenes utilizando técnicas de segmentación y extracción de características.
* Representar imágenes utilizando matrices de características o descriptores de imágenes.
* Actividades de reconocimiento de objetos y patrones:
* Entrenar un clasificador de imágenes para reconocer objetos en imágenes.
* Implementar un detector de objetos para localizar objetos en imágenes.
* Aplicar el aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes en tareas complejas.
Capítulo 3: Robótica
* Actividades de manipuladores robóticos:
* Modelar un manipulador robótico utilizando cinemática directa e inversa.
* Planificar trayectorias para que un manipulador robótico alcance un objetivo.
* Implementar un controlador de movimiento para controlar el movimiento de un manipulador robótico.
* Actividades de percepción sensorial:
* Calibrar sensores de posición, fuerza y visión para obtener datos precisos.
* Fusionar datos de diferentes sensores para obtener una representación completa del entorno.
* Implementar algoritmos de localización y mapeo para que un robot pueda navegar en un entorno desconocido.
* Actividades de navegación y control autónomo:
* Desarrollar algoritmos de navegación para que un robot pueda planificar y ejecutar rutas en un entorno.
* Implementar un controlador autónomo para que un robot pueda navegar y evitar obstáculos.
* Aplicar técnicas de control adaptativo para que un robot pueda adaptarse a cambios en el entorno.
Capítulo 4: Ética en la inteligencia artificial
* Actividades de sesgos algorítmicos:
* Identificar y analizar sesgos algorítmicos en sistemas de IA existentes.
* Implementar técnicas para mitigar los sesgos algorítmicos en sistemas de IA.
* Evaluar el impacto social de los sesgos algorítmicos.
* Actividades de privacidad de datos:
* Diseñar sistemas de IA que cumplan con las regulaciones de privacidad de datos.
* Implementar técnicas para proteger la privacidad de los datos utilizados en sistemas de IA.
* Educar al público sobre la importancia de la privacidad de datos en la era de la IA.
* Actividades de impacto social de la IA:
* Analizar los beneficios y riesgos potenciales de la IA para la sociedad.
* Desarrollar políticas y regulaciones para garantizar un desarrollo responsable de la IA.
* Promover la participación pública en el debate sobre el futuro de la IA.
Conclusión:
Este libro de matemáticas con IA para estudiantes de 4to. nivel de secundaria proporciona una introducción completa a los temas más importantes de la inteligencia artificial, incluyendo procesamiento del lenguaje.
