Aplicaciones faciles app inventor

Aplicaciones faciles app inventor

Inicio de sesión en App Inventor

Hace unas semanas, escribí un tutorial en el que exploraba la Clasificación de Imágenes, una de las aplicaciones de Aprendizaje Automático más populares, desplegada en un dispositivo diminuto, el ESP32-CAM. Era un ejemplo de una aplicación TinyML.

Cuando hablamos de TinyML, inmediatamente nos vienen a la mente modelos de aprendizaje automático exprimidos que se ejecutan en dispositivos embebidos y que consumen muy poca energía. La característica de este tipo de aplicaciones es que estamos ejecutando IA (o aprendizaje automático) en el borde. Pero la potencia no es siempre una preocupación, y así, podemos encontrar ejemplos de aplicaciones de aprendizaje automático en el borde que se ejecutan en dispositivos más complejos como la Raspberry Pi (ver mi tutorial Explorando la IA en el borde) o incluso los teléfonos inteligentes. En resumen, TinyML puede considerarse un subconjunto de las aplicaciones EdgeML. La siguiente figura ilustra esta afirmación:

Hoy en día, desarrollar aplicaciones Android usando Java o el lenguaje Kotlin en Android Studio no es complicado, pero es necesario tomar tutoriales para adquirir cierto dominio. Sin embargo, si necesitas desarrollar verdaderas aplicaciones profesionales, Laurence Moroney imparte un excelente curso, disponible gratuitamente en Coursera: Device-based Models with TensorFlow Lite.

Proyectos de ejemplo de Mit app inventor

ResumenMIT App Inventor es una plataforma online diseñada para enseñar conceptos de pensamiento computacional a través del desarrollo de aplicaciones móviles. Los estudiantes crean aplicaciones arrastrando y soltando componentes en una vista de diseño y utilizando un lenguaje de bloques visuales para programar el comportamiento de la aplicación. En este capítulo, discutimos (1) la historia del desarrollo de MIT App Inventor, (2) los objetivos del proyecto y cómo dan forma al diseño del sistema, y (3) los procesos que el MIT utiliza para desarrollar la plataforma y cómo están informados por la literatura de pensamiento computacional. Las principales conclusiones incluyen el uso de componentes como abstracciones, la alineación de los bloques con los modelos mentales de los estudiantes y los beneficios del diseño rápido e iterativo en el aprendizaje.Palabras clave

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Fig. 3.2 Editor de bloques de App Inventor. El código de los bloques suele leerse de izquierda a derecha, de arriba a abajo. En este ejemplo, se leería “when Cat click, do call Meow play”, es decir, reproducir el sonido del miau cuando se hace clic en el gatoImagen completa

Acceso abierto Este capítulo está licenciado bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution 4.0 International License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), que permite el uso, la compartición, la adaptación, la distribución y la reproducción en cualquier medio o formato, siempre que se dé el debido crédito al autor o autores originales y a la fuente, se proporcione un enlace a la licencia Creative Commons y se indique si se han realizado cambios.

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La App Brújula utiliza el Sensor de Orientación y el Sprite de Imagen para crear una brújula sencilla. La segunda parte incorpora el sensor de localización para dar latitud, longitud y rumbo en tiempo real.R. Morelli, Trinity College

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Selecciona al azar el número de teléfono de un participante de una lista y llama (o envía un mensaje de texto) a ese número de teléfono. Ilustra los componentes PhoneCall y Texting y demuestra el uso eficaz de las listas.R. Morelli, Trinity College

Esta elegante aplicación utiliza el método de intercambio de claves Diffie-Hellman, que permite a dos partes que no se conocen previamente establecer conjuntamente una clave compartida para una comunicación segura: Color Crypto using Diffie-HellmanR. Morelli, Trinity College

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