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BLUETTI y TU, 2 BUENOS AMIGOS Características Principales Capacidad: 504Wh (expandible hasta 2,116Wh). Salida: 600W (pico de 1,200W). Tipo de Batería: LiFePO4 (Fosfato de Hierro y Litio) con más de 3,000 ciclos de vida al 80% de capacidad. Carga Rápida: Se puede cargar del 0% al 100% en aproximadamente 1 hora utilizando el modo Turbo. Modos de Carga: Puede recargarse a través de AC, solar, automóvil o batería de plomo-ácido. Clasificación IP65: A prueba de polvo y resistente al agua, ideal para uso en exteriores. Control Remoto: Posibilidad de controlar la estación a través de la aplicación BLUETTI. Especificaciones Técnicas Dimensiones: 11.4 x 8.0 x 9.2 pulgadas. Peso: Aproximadamente 21.2 lbs (9.6 kg). Puertos:2 salidas AC (120V) Salida USB-C (100W) Salidas USB-A Salida DC (12V)

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TEMA 10-2 Curso IA Parte 3: Los Pasos Básicos en un Proyecto de IA - “La Receta para Resolver Problemas” Explicación Sencilla con Analogía de una Receta Compararemos los pasos de un proyecto de IA con los pasos de una receta de cocina para hacer algo simple, como un sándwich. Analogía: Un proyecto de IA sigue ciertos pasos, igual que una receta sigue pasos para crear algo. La IA necesita “ingredientes” (datos) y sigue “instrucciones” (algoritmos) para resolver un problema. Los Pasos Básicos Definir el Problema: Explica que el primer paso es definir lo que queremos resolver (igual que cuando decides qué comida preparar). Actividad: Pide a cada grupo que imagine un problema simple, como “¿Cómo clasificar la fruta madura para el mercado?” o “¿Cómo recordar qué animales son domésticos?” Recoger Información (Datos): La IA necesita “ingredientes” o datos para aprender. Los datos pueden ser información, imágenes, sonidos, etc. Actividad Lúdica: Usa tarjetas o imágenes y dales una variedad de ejemplos como frutas o animales. Diles que estos son sus “datos” o ingredientes. Aprender (Entrenar): Al igual que al hacer una receta, la IA prueba distintas combinaciones hasta mejorar su resultado. Actividad: Pide que usen sus tarjetas para hacer distintas clasificaciones y que prueben varias formas de organizar los “ingredientes”. Probar y Mejorar (Evaluación): Finalmente, la IA verifica si su “sándwich” (o proyecto) está bien hecho. Si no, ajusta y vuelve a intentar. Actividad: Los grupos deben verificar que sus clasificaciones o su “receta” es correcta y mejorarla según el feedback final. NOTA: En próxima publicación, se publica PARTE 4

Tema 10 - 1, último del curso de IA. . Proyectos de IA ¿Qué es un Proyecto de IA? Explicación Básica Un proyecto de IA es como un plan para resolver un problema específico usando una máquina o programa que “aprende” y “piensa” como si fuera una persona. Analogía Simple: Es como cuando alguien necesita resolver un rompecabezas. Primero, observa las piezas y luego intenta colocar cada una en el lugar adecuado hasta armar la imagen completa. En un proyecto de IA, el programa observa “piezas” de información y aprende a resolver un problema paso a paso. Parte 2: Actividad Lúdica - “La Máquina Que Aprende a Organizar” Materiales Necesarios Tarjetas o papelitos con imágenes de diferentes objetos, por ejemplo, imágenes de frutas, animales, y objetos domésticos (pueden ser recortes de revistas o dibujos). Separadores o cajitas donde los asistentes puedan clasificar los elementos. Instrucciones de la Actividad División en Grupos: Divide a los asistentes en grupos de 3-4 personas y entrégales las tarjetas con imágenes. Rol de la IA: Escenario: Cada grupo será una “máquina” que necesita aprender a clasificar los objetos que le entregaron. Al principio, los asistentes no deben saber cómo deben agrupar las tarjetas; ellos mismos tendrán que descubrir el mejor sistema. Instrucción: Pide a cada grupo que trate de clasificar los objetos en categorías como “Frutas”, “Animales”, y “Objetos”, pero sin darles instrucciones exactas. Deja que cada grupo descubra y establezca un sistema de clasificación. Proceso de Iteración (Aprendizaje): Tras un primer intento, revisa las clasificaciones con el grupo y ofrece comentarios sencillos (por ejemplo: “¿Todos los animales están juntos?”, “¿Todas las frutas están en la misma categoría?”). Pídeles que intenten de nuevo basándose en el feedback hasta que logren una buena clasificación. Esto representa el proceso de aprendizaje de un proyecto de IA, donde la “máquina” mejora a través de la práctica y retroalimentación. En un proyecto de IA, la máquina también recibe información y “práctica” organizando datos hasta que aprende a hacerlo bien. Es un proceso de prueba, retroalimentación y mejora.

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