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Estudio de Caso 2 - Revitalizacion Rio Cheonggyecheon en Seúl, Corea del Sur

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  Revitalización del Río Cheonggyecheon en Seúl, Corea del Sur Introducción El proyecto de revitalización del Río Cheonggyecheon en Seúl, Corea del Sur, es un ejemplo destacado de regeneración urbana y sostenibilidad ambiental. Antes de su transformación, el Cheonggyecheon era un río prácticamente olvidado, cubierto por una autopista elevada y relegado como un desagüe contaminado. La revitalización, concluida en 2005, ha convertido el área en un parque público lineal y ha tenido múltiples impactos positivos en la calidad de vida urbana, la biodiversidad y la cultura local. Contexto Pre-Intervención  Historia del Río Cheonggyecheon: Originalmente un arroyo natural, el Cheonggyecheon fue durante años el centro de la vida cotidiana en Seúl. Con el crecimiento de la ciudad y la industrialización, el río se contaminó y fue eventualmente cubierto por una autopista en la década de 1970. - Desafíos Iniciales: La zona del río sufría de serios problemas de contaminación, tráfico vehic...
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Creamos un mapa computacional en procesos iterativos y de investigación con la Educación disruptiva y la Inteligencia artificial

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Para modelar abstracciones iterativas de la educación disruptiva utilizando arquitecturas computacionales que admiten transformaciones, se pueden considerar las siguientes propuestas: —- Modelado de redes neuronales : Las redes neuronales son un tipo de arquitectura computacional que admite transformaciones y que se puede utilizar para modelar abstracciones iterativas de la educación disruptiva. Se puede diseñar una red neuronal que tome en cuenta el historial académico de cada estudiante y le ofrezca un plan de estudios personalizado y adaptativo, que se ajuste a sus necesidades y habilidades. Diseño de la Red Neuronal: Entrada : El historial académico de un estudiante puede incluir información como calificaciones, cursos tomados, áreas de interés, etc. Esta información se utilizará como entrada para la red neuronal. Capas Ocultas : Las capas ocultas de la red serán las encargadas de aprender y representar las relaciones y patrones en los datos. Pueden ser varias capas y cada una pued...
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Aprendizaje Automático con Python y Asistentes Inteligentes

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Aplicación paso a paso de los componentes del pensamiento computacional para desarrollar un ejemplo en Diseño arquitectónico con Python. 1. Programación tradicional: entrada +reglas +salida. 2. Aprendizaje automático: entrada +salidas +reglas. Este es un ejemplo simple de cómo podrías aplicar la programación tradicional para generar un diseño arquitectónico básico. Programación Tradicional: Paso 1: Definir la Entrada En este caso, la entrada podría ser la dimensión del terreno en el que se construirá la estructura. terreno_dimensiones = { "longitud" : 100 , "ancho" : 50 }   Paso 2: Establecer Reglas Definamos algunas reglas simples para nuestro diseño, como la proporción entre longitud y ancho, y la altura máxima permitida. proporcion_longitud_ancho = 2 altura_maxima = 20   Paso 3: Calcular Salida Aplicaremos las reglas a la entrada para calcular las dimensiones de la estructura. longitud = terreno_dimensiones[ "longitud" ] ancho = longitud / proporcion_lo...
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