Adacraft y Teachable Machine

1. Adacraft

Es gratuito y se ejecuta en un navegador. Desde la página web principal (https://www.adacraft.org/), puede utilizar el menú para acceder a las distintas funciones.

create: para abrir el editor de Scratch y crear proyectos (con o sin cuenta).

featured: ofrece una selección de proyectos destacados.

docs: para acceder a la documentación disponible en adacraft.

feedback: para opinar sobre adacraft y contribuir a su desarrollo.

Modo oscuro o modo claro: para cambiar el aspecto de la interfaz.

log in: crear una cuenta es gratis. Una cuenta le permite guardar sus proyectos, compartirlos y proponerlos como proyectos destacados.

sign up: para crear una cuenta.

La interfaz de adacraft es idéntica a la de Scratch.

Para añadir extensiones:

2. Teachable Machine

Teachable Machine es una red neuronal utilizada para entrenar modelos de aprendizaje automático basados en imagen, sonido o movimiento.

Desarrollado por Google, Teachable Machine está disponible en la siguiente dirección: https://teachablemachine.withgoogle.com/

Teachable Machine se utiliza para crear modelos que se pueden utilizar con adacraft. Al igual que con Machine Learning for Kids, hay tres pasos para crear un modelo:

1. Crear el modelo

Crear un modelo implica crear una base de datos clasificados en varias categorías. Estos datos pueden ser imágenes o sonidos. Antes de empezar a crear un modelo, es importante definir su uso final para poder elegir bien los elementos y clasificarlos por categorías.

La página que se abre está organizada en tres partes. Corresponden a las tres etapas de creación y preparación de un modelo.

Clases

El primer paso consiste en recopilar imágenes y clasificarlas. Por defecto, ya están creadas dos categorías (Class 1 y Class 2). Puede añadir otras nuevas a través de Añadir una clase.

Es importante dar a las clases nombres explícitos para que puedan utilizarse fácilmente en el programa.

Para añadir datos, puede:

Por ejemplo, para un proyecto de reconocimiento de colores:

Preparación

El segundo paso consiste en crear el modelo haciendo clic...

1. Crear el modelo

Al igual que ocurre con los proyectos de reconocimiento de imágenes, la creación de un proyecto de reconocimiento de sonidos implica la creación de una base de datos y la generación de un modelo.

Al igual que la interfaz Proyecto de imagen, la interfaz Proyecto de audio está organizada en tres partes, que corresponden a las tres etapas necesarias para crear un modelo.

Ya se han creado dos clases. Una de ellas se llama Ruido de fondo. Todos los proyectos de reconocimiento de sonidos requieren que registre el ruido de fondo, es decir, el ruido de su entorno de trabajo, para que la máquina pueda distinguirlo e ignorarlo en las distintas clases.

Para añadir datos, puede:

Al hacer clic en el icono del micrófono, se abre una ventana en la que se solicita permiso para utilizar el micrófono del ordenador.

Ahora puede crear otras clases y grabar los sonidos que necesite para completar su proyecto.

Al igual que en los proyectos de reconocimiento de imágenes, la segunda etapa consiste en entrenar...