Experiencias con AWS DeepRacer y el aprendizaje por refuerzo
La competición de AWS DeepRacer dentro de la demostración cloud de las SpainSkills fue una oportunidad única para que los finalistas de las diferentes comunidades autónomas participantes experimentaran con el aprendizaje por refuerzo de forma práctica. Algunos de estos finalistas han compartido sus experiencias y consejos para futuros participantes en las competiciones organizadas por la Alianza Tech de AWS (Skills to Jobs Tech Alliance). Por orden alfabético de la Comunidad Autonómica de los finalistas:
Mario (Aragón, CPIFP Pirámide): Improvisación y experimentación
Mario nos explica como pasó todo un día entrenando modelos y compitiendo online, encontrando la experiencia divertida a pesar de la curva de aprendizaje inicial. Interactuar con otros participantes y aprender sobre inteligencia artificial fueron algunos de los aprendizajes que destaca en este video. Para él, lo más emocionante fue observar al modelo aprender y mejorar según los parámetros que iba modificando. Por último, Mario enfatiza la importancia de experimentar con diferentes configuraciones para comprender el proceso de aprendizaje.
Robin (Canarias, IES Lomo de la Herradura): Una valiosa herramienta docente
Robin destaca AWS DeepRacer como un método de enseñanza efectivo para entender la inteligencia artificial y el aprendizaje por refuerzo. Combina entrenamiento virtual con una competición en un circuito físico, lo que le permite profundizar en estos conceptos de forma gamificada. Lo más emocionante fue usar los coches físicos en la pista, centrándose en mantener la estabilidad del coche y optimizar la velocidad. También alaba la consola de AWS por su facilidad de uso.
Sergio (Cantabria, IES Augusto González Linares): Sorprendido por la sencillez
A pesar de ser nuevo en el ámbito del Machine Learning, Sergio quedó sorprendido por la facilidad para comenzar con AWS DeepRacer. El momento más emocionante fue la segunda ronda de la competición, en la que se enfocó en controlar la velocidad del coche y disfrutar de la experiencia. Sergio anima a los interesados a participar, enfatizando que es una actividad divertida y no deben preocuparse por los errores. También explica como su mayor reto fue aproximarse a la nueva tecnología, pero una vez comenzó a practicar con funciones sencillas fue mejorando sus resultados.
Andoni (País Vasco, IES Xabier Zubiri Manteo BHI): Carreras físicas intensas
Andoni expresó la satisfacción de entrenar distintos modelos y observar su progreso en persona, lo que le ha inspirado a seguir sus estudios con un máster en inteligencia artificial. Los momentos más intensos fueron las carreras físicas, donde los coches estaban muy igualados y se generaba suspense sobre los resultados finales. Su principal reto fue optimizar la velocidad del coche a través de la función de recompensa.
Como podemos ver, AWS DeepRacer es una excelente iniciativa que permite a los estudiantes aprender sobre inteligencia artificial y aprendizaje por refuerzo de forma práctica y divertida.
¡Esperamos que haya más competiciones como ésta en el futuro!
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