Resumen
El objetivo de esta investigación se centra en fortalecer el desarrollo de competencias en Inteligencia Artificial para estudiantes de educación superior mediante la implementación de una herramienta de clasificación automática basada en redes neuronales de convolución. Este estudio se realizó en el Laboratorio de Procesamiento de Imágenes Digitales de la Universidad Nacional de Costa Rica, durante el I y II ciclo del 2024 por académicos y estudiantes que cursan su Trabajo Final de Graduación; Se utilizó un conjunto de datos compuesto por 200 muestras para cada clase de plaga Metamasius Hemipterus (Picudo), Thecla Basilides (Tecla) y Dysmicoccus Brevipes (Cochinilla) y Piña Sana (Ananas). Los resultados se dividen en tres áreas: la identificar de competencias de un marco propuesto en Inteligencia Artificial, segundo, fue el desarrollo de un caso real con un clasificador de plagas, y el tercero la demostración de las competencias adquiridas por el estudiantado. Se concluye que, desde las universidades, es posible innovar en el diseño de marcos de competencias y resultados de aprendizaje para guiar el aprendizaje de la Inteligencia Artificial y su aplicación en casos reales.
Presentadores
Gabriela Garita GonzalezProfesora e investigadora, Escuela de Informática, Universidad Nacional , Heredia, Costa Rica
Details
Presentation Type
Ponencia temática de un trabajo
Theme
KEYWORDS
Inteligencia Artificial, Redes Neuronales, Aprendizaje Automático, Clasificador de Plagas
