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Robótica Inteligente
Robótica Inteligente
PROPUESTA: En este segundo campo de la IA abordaremos las mismas disciplinas que en el campo anterior de Percepción, Actuación, Representación, Razonamiento Lógico, Aprendizaje, Inteligencia Colectiva y añadiremos el de Motivación.
UNIDADES/DISCIPLINAS DE LA IA:
UD7- Percepción y Actuación
UD8 - Representación y Razonamiento Lógico
UD9 - Aprendizaje
PROYECTOS: En este segundo campo de la IA vamos a trabajar con dispositivos robóticos. Para ello comenzaremos primero con la implentación del prototipo para lo que haríamos uso de las UD6 y UD7 trabajando las disciplinas de Percepción y Actuación en lo relativo a la sensorización del entorno, con dispositivo como pudieran ser Ultrasonidos o Infrarrojos, y la actuación mediante servomotores para la orientación de los anteriores y control de motores de DC para el movimiento.
Una vez implementado el dispositivo y comprobado su funcionamiento, mediante las UD8 y UD9 implementaremos algún tipo de sistema "learning machine" o red neuronal para el guiado del robot evitando los obstáculos que pudieran haber en el camino.
Este propuesta es perfectamente compatible con otros sistemas robóticos basados en Arduino como puede ser un brazo mecánico o algún selector mediante servomotor. En la parte de desarrollo lo iremos viendo.
aprendizaje previo; machine learning con python
aprendizaje previo; machine learning con python
Machine Learning con Python
Machine Learning con Python
A través de estos ejercicios entenderemos un poco qué es ésto de la Inteligencia Artificial. Se viene algo de programación, pero que no de miedo, python es un lenguaje bastante sencillo y todo lo que le dediques te vendrá genial como docente de Tecnología.
propuesta de unidades
propuesta de unidades
UD 7 - Percepción y Actuación
UD 7 - Percepción y Actuación
Desarrollo de los bloques de percepción mediante sensores TCRT5000 y actuación gracias al módulo de potencia L298N.
Definición de funciones de lectura de sensores y control de actuadores.
UD 8 - Representación y Razonamiento Lógico
UD 8 - Representación y Razonamiento Lógico
Análisis de los datos procedentes de los bloques anteriores y razonamiento del comportamiento del robot en base a ellos.
Desarrollo del bloque de razonamiento para el control de actuadores en función a la predicción procedente del aprendizaje
UD 9 - Aprendizaje
UD 9 - Aprendizaje
Implementación mediante Python del modelo de machine learning para la obtención del código Arduino con los procesos necesarios del bloque de aprendizaje.
Conclusión y Código Final
Conclusión y Código Final
Montaje del robot, implementación del código final y resultados obtenidos.
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