Diseño de Codificación y Juegos: Explorando TensorFlow y Hugging Face

Explorar TensorFlow y Hugging Face ofrece a los estudiantes una visión de los sistemas de IA preentrenados que impulsan las aplicaciones más avanzadas de la actualidad, sin necesidad de que construyan esos sistemas desde cero. Los estudiantes interactúan directamente con modelos de IA reales para investigar cómo procesan las entradas, generan las salidas y reflejan los patrones incrustados en sus datos de entrenamiento.

Los estudiantes comienzan con una introducción a qué son los modelos preentrenados y por qué son importantes: en lugar de entrenar un modelo desde cero (lo que requiere una enorme cantidad de datos y computación), los desarrolladores e investigadores usan y ajustan modelos existentes que ya han aprendido de conjuntos de datos masivos. TensorFlow Hub y Hugging Face son dos de las plataformas más utilizadas para acceder a estos modelos.

A través de una exploración estructurada, los estudiantes ejecutan modelos, prueban entradas, observan salidas y hacen preguntas sobre lo que sucede dentro del sistema. Investigan modelos de clasificación de texto, reconocimiento de imágenes y generación de lenguaje, desarrollando intuiciones sobre qué hacen bien las diferentes arquitecturas y dónde radican sus límites.

La lección pone un énfasis significativo en lo que revelan los datos de entrenamiento: los estudiantes examinan cómo los modelos reflejan los patrones, las suposiciones y las lagunas en los datos con los que fueron entrenados, y lo que eso significa para las comunidades y los contextos donde se implementan estos modelos.

Los estudiantes terminan con experiencia directa con herramientas de IA de nivel profesional y un modelo mental más sofisticado de lo que realmente son los sistemas de IA y cómo funcionan.

Alineado con los estándares ISTE 1 y 5.