Esta unidad aborda los elementos básicos de cómo “piensa” una máquina: sensores, actuadores, representación de datos, algoritmos, modelos de aprendizaje y evaluación de resultados.

OBJETIVOS
OBX3. Manejar y representar conjuntos de datos de forma lógica y razonada, analizando críticamente los resultados obtenidos por los modelos y algoritmos, y realizando una reflexión continua sobre la huella humana, los sesgos y el control de los sistemas inteligentes.

CRITERIOS DE EVALUACIÓN
▪ CA3.1 – Conocer los tipos básicos de sensores utilizados en la inteligencia artificial y la diferencia entre sensorización y percepción.
▪ CA3.2 – Conocer e identificar los tipos básicos de actuadores utilizados en la inteligencia artificial.
▪ CA3.3 – Comprender las formas básicas de representación interna de los datos en los sistemas computacionales y la problemática de representar el conocimiento del mundo real.
▪ CA3.4 – Comprender el concepto de algoritmo para resolver problemas y diferenciarlo del concepto de algoritmo para aprender un modelo a partir de datos.
▪ CA3.5 – Recoger, representar y analizar conjuntos de datos, utilizando herramientas y software para visualizarlos de forma lógica y coherente.
▪ CA3.6 – Evaluar de manera crítica los resultados obtenidos de los análisis de datos, reflexionando sobre su precisión y fiabilidad.

ÍNDICE UD3

1. 3.1 UD3P1 ÁRBOL DE TOMA DE DECISIONES
   1. ¿Qué vamos a hacer hoy?
   2. Glosario
   3. 🌳 Enunciado: Construimos un Árbol de Decisión
      1. Objetivo
      2. Pasos de la práctica
      3. Materiales que puedes usar
      4. 👉 Recuerda
2. 3.2 UD3P2 ENTRENAR MODELO IA
   1. ¿Qué vamos a hacer hoy?
   2. Glosario
   3. 📘 UD3 P2 CA3.1 Sensores en Inteligencia Artificial y la diferencia entre sensorización y percepción
      1. 1. ¿Qué es un sensor?
         1. 🔎 Sensores de visión
         2. 🎤 Sensores de sonido
         3. 📡 Sensores de posición y movimiento
         4. ✋ Sensores táctiles
         5. 🌡️ Sensores ambientales
         6. 🚗 Sensores de proximidad
         7. 🧬 Sensores biométricos
         8. 📌 Resumen
      2. 2. Sensorización: datos en bruto
      3. 3. Percepción: interpretación de datos
      4. 4. Diferencia clave: sensorización vs. percepción
      5. 5. La importancia de los sensores en IA
   4. 📘 UD3 P2 CA3.2 – Actuadores en Inteligencia Artificial
      1. 1. ¿Qué es un actuador?
         1. 🔦 Tipos de actuadores
            1. 💡 Actuadores visuales
            2. 🔊 Actuadores sonoros
            3. ⚙️ Actuadores mecánicos
            4. 🌬️ Actuadores neumáticos e hidráulicos
            5. 🔐 Actuadores especiales
      2. 2. Funcionamiento básico de un actuador
      3. 3. Diferencia clave: sensor vs. actuador
      4. 4. La importancia de los actuadores en IA
      5. 📌 Resumen
   5. 🎮 UD3P2 – Entrenar una IA con micro:bit (Piedra, papel y tijera)
      1. 🧩 Resumen teórico de apoyo
      2. 🎯 Propósito de la práctica
      3. 🧱 Organización del trabajo y entregables
         1. Carpeta compartida del grupo
      4. Entregables obligatorios
      5. 🧠 Enunciado
         1. Objetivo 1
         2. Qué debéis hacer 1
         3. Materiales 1
         4. Objetivo 2
         5. Qué debéis hacer 2
         6. Materiales 2
         7. Objetivo 3
         8. Flujo de trabajo por fases 3
         9. Materiales 3
      6. ✅ Checklist de calidad antes de entregar
      7. 🔒 Normas de privacidad y seguridad
      8. 🗂️ Rúbrica
      9. 📹 Tutorial