Objetivo

Enseñar los conceptos de clasificación y reconocimiento en aprendizaje supervisado entrenando un modelo en Teachable Machine para que reconozca a los estudiantes de la clase a partir de imágenes.

 

Materiales

• Una computadora con cámara.
• Acceso a Teachable Machine de Google.

 

Desarrollo de la actividad

Introducción

Explica a los estudiantes que van a entrenar un modelo para reconocerlos automáticamente usando sus fotos.

Este es un ejemplo de aprendizaje supervisado, donde el sistema aprende a identificar personas basándose en los ejemplos etiquetados (fotos de cada estudiante con su nombre).

Desarrollo

Abre Teachable Machine y crea un proyecto de imagen, crea una clase para cada estudiante. Por ejemplo:

• Clase 1: [Nombre de Estudiante 1]
• Clase 2: [Nombre de Estudiante 2]

Para cada estudiante, captura varias fotos usando la cámara de la computadora.

Es importante obtener diferentes ángulos s y expresiones para que el modelo pueda reconocerlos en situaciones variadas.

Después de haber cargado todas las imágenes, entrena el modelo, demorará algunos minutos dependiendo de la cantidad de fotos y estudiantes.

Una vez que el modelo esté entrenado, prueba su capacidad para reconocer a los estudiantes, haz que algunos estudiantes se paren frente a la cámara y los reconozca.

Cierre

Pregúntale a tus estudiantes qué pasará si una persona que no está registrada se para frente a la cámara; el sistema mostrará en porcentajes quién puede ser.

También podrías hablar sobre cómo un sistema similar podría usarse en aplicaciones reales, como el reconocimiento facial en dispositivos móviles o cámaras de seguridad.

 

Recomendación

El modelo creado en teachable machine se puede descargar en java script:

• podrías crear otra actividad para pasar la lista automáticamente utilizando el modelo creado,
• podrías realizar una página web con HTML y java script para que reconozca a los estudiantes utilizando la cámara en tiempo real.