Introducción clara a la percepción artificial y la robótica: cómo cámaras, micrófonos y sensores convierten señales en datos, estimaciones y acciones. El curso explica posibilidades, límites, errores, privacidad y riesgos sin confundir procesamiento automático con percepción humana.
El estudiante comprende cómo una cámara registra luz, cómo una imagen se vuelve datos y qué resuelven clasificación, detección y segmentación.
Explicar por qué una cámara captura mediciones de luz y un algoritmo calcula patrones, sin ver ni comprender la escena como una persona.
Distinguir clasificación, detección y segmentación según el tipo de respuesta que produce cada tarea visual.
Evaluar una aplicación de visión artificial considerando condiciones de uso, errores, sesgos, privacidad y supervisión humana.
El estudiante comprende sonido digital, reconocimiento del habla, limpieza, separación, generación y clonación de voz.
Explicar cómo un micrófono y un convertidor digital representan una onda sonora mediante muestras numéricas y características acústicas.
Diferenciar transcripción, reducción de ruido, cancelación de eco y mejora de audio, reconociendo sus beneficios y posibles errores.
Explicar cómo se separan o generan componentes de audio y evaluar el riesgo de suplantación asociado con la clonación de voz.
El estudiante examina inferencias sobre emociones, uso educativo de IA y robótica con percepción, decisión y movimiento.
Interpretar una salida de reconocimiento emocional como una inferencia incierta sobre señales y contexto, no como lectura directa de sentimientos.
Evaluar cuándo la IA apoya el aprendizaje y cuándo sustituye procesos necesarios para formar memoria, criterio y autonomía.
Describir cómo un robot combina sensores, estimación, decisión, control y actuadores para realizar una tarea bajo incertidumbre.
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