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Desde las Aulas a la Pista de
Competición:
Experiencias en la
Enseñanza de la Inteligencia
Artificial
D. José Carpio Cañada
Departamento de Tecnologías de la Información
Competiciones
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Cosmobot 2009
Ficha Técnica
Año: 2009
Equipos: 1 (5 personas)
Duración: 4 meses
Lugar: CosmoCaixa, Alcobendas
Presupuesto: 1.500 €
Financiador: Universidad de Huelva
¿Qué aprendimos?
• Por 100€ podemos tener algo mucho más
rápido y más fiable y se llama Pololu.
• Cuando la fiabilidad es lo más importante,
probar, probar y probar antes de avanzar
un paso.
• Nuestro desarrollo desde cero creó respeto
antes los competidores.
Cosmobot 2010
Ficha Técnica
Año: 2010
Equipo: 2 personas
Duración: 1 meses
Lugar: CosmoCaixa, Alcobendas
Presupuesto: 0 €
Financiador:
¿Qué aprendimos?
• Cada año es diferente, los tiempos del año
anterior no servían.
• La importancia de las baterías.
• Cada año la inversión en recursos de los
participantes era mucho mayor.
• Demasiada competitividad puede hacer
perder es espírutu de compartir.
CIAR 2010
Ficha Técnica
Año: 2010
Equipos: 10
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Lugar: Universidad de Huelva
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Financiador: Universidad de Huelva
¿Qué aprendimos?
• Como organizar una competición local de IA.
• Reutilizar los materiales de competiciones
anteriores
• Las ventajas diferentes modalidades de
competición virtual (torcs) vs real
(velocistas).
AI Challenge ANTS 2011
Ficha Técnica
Año: 2011
Equipos: 5 personas
Duración: 2 meses
Lugar: Universidad de Huelva
Presupuesto: 0 €
Financiador:
¿Qué aprendimos?
• La importancia de optimizar los algoritmos
para que sean muy rápidos.
• Python es un lenguaje de programación muy
interesante.
• A pausar los algoritmos.
• Compartir hizo que los bots fuesen más
competitivos.
Hello World Open 2014
Ficha Técnica
Año: 2014
Equipos: 7
Duración: 2 semanas
Lugar: Universidad de Huelva
Presupuesto: 0 €
Financiador:
¿Qué aprendimos?
• Modelar la física simulada.
• Cuidado con los lenguajes interpretados
cuando se requiere velocidad.
• Organizar el código C como una máquina de
estados.
• Sin descanso, las ideas no llegan.
Investigación
"Classroom to Mobile Robots Competition Arena:
An Experience on Artificial Intelligence Teaching"
International Journal of Engineering Education, 2011
"Evolving the Strategies of Agents for the ANTS
Game." International Work-Conference on Artificial
Neural Networks (IWANN) , 2013
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Achievement on Artificial Intelligence through an
International Online Competition" Journal of
Computer Assisted Learning, 2014
Conclusiones
• Avanzamos más y mejor compartiendo.
• La competición es una gran fuente de
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Desde las Aulas a la Pista de Competición: Experiencias en la Enseñanza de la Inteligencia Artificial

  • 1. Desde las Aulas a la Pista de Competición: Experiencias en la Enseñanza de la Inteligencia Artificial D. José Carpio Cañada Departamento de Tecnologías de la Información
  • 3. Cosmobot 2009 Ficha Técnica Año: 2009 Equipos: 1 (5 personas) Duración: 4 meses Lugar: CosmoCaixa, Alcobendas Presupuesto: 1.500 € Financiador: Universidad de Huelva
  • 4.
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  • 14. ¿Qué aprendimos? • Por 100€ podemos tener algo mucho más rápido y más fiable y se llama Pololu. • Cuando la fiabilidad es lo más importante, probar, probar y probar antes de avanzar un paso. • Nuestro desarrollo desde cero creó respeto antes los competidores.
  • 15. Cosmobot 2010 Ficha Técnica Año: 2010 Equipo: 2 personas Duración: 1 meses Lugar: CosmoCaixa, Alcobendas Presupuesto: 0 € Financiador:
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20. ¿Qué aprendimos? • Cada año es diferente, los tiempos del año anterior no servían. • La importancia de las baterías. • Cada año la inversión en recursos de los participantes era mucho mayor. • Demasiada competitividad puede hacer perder es espírutu de compartir.
  • 21. CIAR 2010 Ficha Técnica Año: 2010 Equipos: 10 Duración: 1 día Lugar: Universidad de Huelva Presupuesto: 800 € Financiador: Universidad de Huelva
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26. ¿Qué aprendimos? • Como organizar una competición local de IA. • Reutilizar los materiales de competiciones anteriores • Las ventajas diferentes modalidades de competición virtual (torcs) vs real (velocistas).
  • 27. AI Challenge ANTS 2011 Ficha Técnica Año: 2011 Equipos: 5 personas Duración: 2 meses Lugar: Universidad de Huelva Presupuesto: 0 € Financiador:
  • 28.
  • 29.
  • 30.
  • 31.
  • 32. ¿Qué aprendimos? • La importancia de optimizar los algoritmos para que sean muy rápidos. • Python es un lenguaje de programación muy interesante. • A pausar los algoritmos. • Compartir hizo que los bots fuesen más competitivos.
  • 33. Hello World Open 2014 Ficha Técnica Año: 2014 Equipos: 7 Duración: 2 semanas Lugar: Universidad de Huelva Presupuesto: 0 € Financiador:
  • 34.
  • 35.
  • 36.
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  • 38.
  • 39.
  • 40. ¿Qué aprendimos? • Modelar la física simulada. • Cuidado con los lenguajes interpretados cuando se requiere velocidad. • Organizar el código C como una máquina de estados. • Sin descanso, las ideas no llegan.
  • 41. Investigación "Classroom to Mobile Robots Competition Arena: An Experience on Artificial Intelligence Teaching" International Journal of Engineering Education, 2011 "Evolving the Strategies of Agents for the ANTS Game." International Work-Conference on Artificial Neural Networks (IWANN) , 2013 "Open Classroom: Enhancing Student Achievement on Artificial Intelligence through an International Online Competition" Journal of Computer Assisted Learning, 2014
  • 42. Conclusiones • Avanzamos más y mejor compartiendo. • La competición es una gran fuente de motivación. • Solo uno gana, pero todos aprenden • La importancia de conocer nuestros límites.