- hace 3 días
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AprendizajeTranscripción
00:00Hola, muy buenas tardes Fer, bienvenidas, son las 6 con 55 de la tarde, iniciamos exactamente a las 7 con
00:085, bienvenida es un gusto para mí tenerte en esta nuestra semana número 4.
00:14Muchas gracias profesor, igual, buenas tardes.
00:17Esperamos solamente unos momentos en lo que se conectan nuestros demás compañeros, te parece?
00:23Si, está perfecto.
00:30Gracias.
01:00Gracias.
01:30Gracias.
02:18Muy buenas noches Marcela, iniciamos exactamente a las 7 con 5, esperando se conecten nuestros demás compañeros, bienvenida.
02:27Gracias, buenas noches, tardes.
02:30Ya todavía tardes, bienvenida.
02:56Gracias.
02:57Gracias.
02:57Gracias.
02:58Gracias.
02:59Gracias.
03:00Gracias.
03:00Gracias.
03:00Gracias.
03:01Gracias.
03:01Gracias.
03:02Gracias.
03:02Gracias.
03:03Gracias.
03:03Gracias.
03:03Gracias.
03:04Gracias.
03:04Gracias.
03:04Gracias.
03:05Gracias.
03:35Gracias.
03:50Gracias.
03:52музыcurrina, son las 6 con CBD.
03:56Muy buenas noches o tardes, bienvenida.
03:58Iniciamos a las 7 con 5, esperando se conecten la mayor parte de nuestros compañeros.
04:03son las 6.59. En cinco minutos más iniciamos. Bienvenida.
04:08Gracias, profesor. Buenas tardes.
04:34Muy buenas tardes, este rico bienvenido. Iniciamos a las 7 de la noche con 5 minutos. Esperando se conecten más
04:42de nuestros compañeros. Bienvenido.
04:45Gracias, profesor. Buenas noches.
05:04Dalia, Arturo, Alejandro, muy buenas noches. Bienvenidos. Iniciamos en 5 minutos. Espero se conecten más de nuestros compañeros. Iniciamos puntual.
05:14Bienvenidos a los 3.
05:17Buenas noches, profesor. Gracias.
05:41Hola, Arturo. Si en un momento paso la asistencia, no te preocupes. Acuérdense que llenan un link y en ese
05:47se van poniendo.
05:49Si gustan, de una vez voy a ir poniéndolo para que se vayan registrando sin ningún problema.
06:31Juan, bienvenido. Muy buenas noches.
06:33Moni, bienvenida. Muy buenas noches. Mariana, bienvenida. Muy buenas noches.
06:38Iniciamos en unos minutos más. Esperando se conecten la mayor parte de nuestros compañeros.
06:46Buenas tardes a todos.
07:00Buenas noches, Juan.
07:05Buenas tardes a todos.
07:33Buenas tardes a todos.
07:35Iniciamos en unos minutos.
07:36Esperando se conecten más de nuestros compañeros.
07:39Iniciamos en 3 minutos.
07:41Bienvenida.
07:43Gracias. Buenas noches.
08:10Buenas tardes a todos.
08:35Gracias.
09:05Gracias.
09:50Gracias.
10:06Gracias.
10:35¿Cómo están?
10:37Cuéntenme dudas, preguntas, comentarios.
10:39Yo creo que debe haber muchos.
10:46¿Ya se escucha?
10:47¿Sí me escuchan todos?
10:49Bueno, bueno, bueno.
10:54Sí, sí se escucha, profesor.
10:57Ok, Juan.
10:57Bienvenido.
10:58Buenas noches.
10:59Buenas tardes.
11:01Entonces, dudas de los módulos de lo que hemos tenido para que, pues, de una vez,
11:05vayamos platicando, vayamos aclarando qué se tiene que entregar.
11:09Hay algunas confusiones.
11:10Por ejemplo, ya tuve varias entregas en los que en este módulo entregan una presentación
11:15y no se entrega en la tarea auténtica una presentación.
11:19Hay que revisarlo, hay que leerlo correctamente, qué es lo que nos solicita.
11:24Por eso quería yo ustedes plantearles qué dudas tienen antes de iniciar este recorrido.
11:35Bueno, entonces vamos a compartir pantalla y iniciamos entonces nuestra sesión sincronal.
11:43¿Es parece?
11:44Bueno, en esta materia, en este módulo que ya habíamos repasado, ya habíamos visto
11:49que se llama sistemas expertos, las redes neuronales, y qué herramientas de decisión
11:53tenemos, está conformado por los foros que ya conocemos, que es el foro de planeación
11:58en el cual ustedes podrán encontrar tres foros que yo creo ahí para todos mis grupos,
12:03que siempre son los materiales adicionales, el calendario de sesiones síncronas y las foros
12:09de planeación.
12:11Ahora, en el calendario de sesiones síncronas ustedes van a encontrar, pues, no solamente
12:16las fechas con las que nos vamos a reunir, sino también van a encontrar, ojo, el enlace
12:22de todas las grabaciones.
12:23Todas nuestras grabaciones, al menos ahorita llevamos tres, están disponibles en este enlace.
12:30De hecho, yo creo que aquí debe estarse poniendo análisis semana 1, semana 2 y semana 3.
12:36Entonces, este es nuestro canal que tenemos.
12:40Ok, y ustedes pueden consultar sin ningún problema ese enlace de grabaciones, por si se pierden
12:48en algún momento la sesión síncrona.
12:50Y ahora, ¿qué otros elementos?
12:52En materiales adicionales, pues, yo siempre agrego elementos y voy agregando elementos durante
12:58también el transcurso de ese módulo, porque yo creo que les apoyan bastante en resolver,
13:05pues, precisamente, esta tarea auténtica y este foro que nosotros tenemos aquí.
13:11El contenido nuclear de esta sesión síncrona, de este módulo, déjenme decirles que es extenso,
13:18son 40 hojas, pero lo estuve revisando y está muy bien redactado, está muy bien desarrollado
13:27y yo creo que nos va a servir perfectamente como base para poder desarrollar todos los elementos
13:35que nos están pidiendo a nosotros completar en nuestra tarea auténtica y en nuestro foro de refuerzo.
13:43¿Ok?
13:44Bueno, empecemos.
13:46¿Por qué quieren que inicie?
13:47¿Por la tarea auténtica o por el foro?
13:50Se vale participar, ¿eh?
13:52Hoy estamos muy callados, chicos.
13:56Tarea auténtica o foro, ¿por cuál?
13:59Por el foro, perfecto, Alex.
14:03En el foro, realmente el foro está muy, muy sencillo, lo voy a, se los voy a leer como yo
14:10lo planteé
14:11y lo primero que ustedes tienen que hacer es, uno, revisar el contenido nuclear del módulo 3,
14:17es decir, el contenido que yo les acabo de poner.
14:19Analizar el incidente crítico que ya no es, lo sabemos que es lo que sucedió
14:23y responder directamente en el foro sin adjuntar archivos las siguientes preguntas
14:30con una argumentación clara.
14:32¿Cuáles son las preguntas?
14:33¿Por qué contar con hardware adecuado no garantiza por sí mismo una atención eficiente
14:39de reportes sin sistemas inteligentes que apoyen la priorización y la toma de decisiones?
14:45Perfecto.
14:46¿Por qué no nos basta no solamente con el hardware?
14:49¿De qué manera la integración de información externa, por ejemplo, datos meteorológicos,
14:55reportes digitales u otras fuentes, podría fortalecer la toma de decisiones y la trazabilidad del SIEM?
15:03Y pregunta número 13 es, menciono un ejemplo real de una organización que utilice sistemas inteligentes
15:11o tecnologías avanzadas para la toma de decisión.
15:15Puede ser salud, finanzas, logística, gobierno, educación y expliquen por qué es pertinente.
15:23Al final deberán poner unas referencias en formato APA séptima edición y revisar las participaciones de sus dos compañeros
15:34de forma respetuosa, aceptando o debatiendo con argumentos sustentados las aportaciones de cada uno de ellos.
15:41Ahora, siempre recuerden que yo les estoy poniendo todos los puntos de cómo se está evaluando a cada uno de
15:48ustedes.
15:51Recomendación que yo les pongo, si vamos a empezar y estamos ya trabajando con el formato APA 7,
15:56Procuremos respaldar nuestros argumentos con algo que se llaman citas textuales.
16:03Estas citas pueden ser ya sea citas parentéticas o citas narrativas dentro de lo que es nuestras respuestas.
16:15¿Para qué? Para darle un sustento teórico de lo que nosotros estamos diciendo.
16:20Y eso, pues además de dar un sustento teórico, eleva claramente la calidad del trabajo que estamos entregando.
16:28Entonces, ¿hasta ahí dudas, preguntas, comentarios chicos?
16:33Por favor, ¿todos?
16:36No, doctora, profe.
16:38¿Seguros?
16:39Bueno, entonces me voy a regresar ahora al punto número de la tarea auténtica, ¿les parece?
16:49La tarea auténtica como tal nos dice esto.
16:54Voy a leerla y quiero que entiendan perfectamente ahí lo que dice.
16:58Dice, lee el contenido nuclear del módulo 3 con el propósito de repasar los conceptos fundamentales del tema.
17:06Complementa esta información consultando otras fuentes académicas.
17:12Y visualiza el video que explica de manera clara los principales componentes y el funcionamiento de los sistemas expertos.
17:22Que es este video que nosotros tenemos aquí.
17:27¿Ok?
17:28Debemos de visualizar este video para poder realizar la tarea auténtica.
17:33¿Ok?
17:34Está en inglés, pero, bueno, no creo que tengamos ahí ningún problema de visualizarlo.
17:42Podemos nosotros poner aquí los subtítulos y activarlos.
17:47Y pedirle que nos lo traduzca de manera automática.
17:52¿Ok?
17:53No hay ahí ningún inconveniente.
17:55¿Qué más nos pide nuestra tarea auténtica?
17:59Una vez visto el video y obviamente leído nuestro material y complementando esto con otras fuentes académicas, por ejemplo, las
18:07que yo les proporcioné, deben de elaborar la estructura del, representar la estructura del sistema experto.
18:15¿Qué es lo que nos dice?
18:18Elabora una representación, no una presentación.
18:22Ojo, aquí nos está diciendo que nosotros representemos, simple y sencillamente, cómo estaría organizado un sistema experto orientado a priorizar
18:33los reportes de nuestro consorcio.
18:35¿Qué quiere decir?
18:36Que yo tengo que hacer en un diagrama, ya sea un diagrama de bloques, todos los componentes que debería de
18:44tener mi sistema experto.
18:46Eso es lo que me está haciendo.
18:47Es una representación gráfica.
18:50Entonces, deben de tener ustedes que se deben de incluir los siguientes componentes del sistema experto.
18:56En este diagrama, usuario, interfaz de usuario, la base de conocimientos, el motor de inferencia y la memoria de trabajo.
19:07Presenta esta representación, mediante alguno de los siguientes formatos, que es lo que es un diagrama.
19:14Puede ser un diagrama de bloques, un mapa conceptual, una descripción estructurada del sistema.
19:22Después nos dice tres, identificación y descripción de los componentes del sistema.
19:28Describe brevemente la función de cada componente del sistema experto, considerando su aplicación dentro de nuestro protocolo, nuestro ejemplo del
19:38SIAM.
19:38En su explicación, relacionen cada elemento con el contexto del caso.
19:42Quién sería el usuario del sistema, qué tipo de información registraría en la interfaz, qué reglas o conocimientos podrían formar
19:53parte de la base de conocimientos, qué motor de inferencia, cómo el motor de inferencia analizaría la información para generar
20:01una recomendación.
20:02Y deberán describir los componentes que ya les había mencionado anteriormente, qué es el usuario, la interfaz de usuario, el
20:10motor de inferencia, que está conformada por la base de conocimientos y la memoria del trabajo.
20:17Después explica ustedes cómo funcionaría, cómo sería el flujo.
20:22A ver, primeramente el usuario hace clic aquí, bla, bla, todo el proceso de cómo se funcionaría este motor de
20:29inferencia y qué le devolvería.
20:32Al usuario como tal, ok.
20:34Así como nos lo está poniendo aquí, usuario introduce datos, según un reporte, el sistema registra la información, el motor
20:41de inferencia analiza los datos, utilizando, aquí ya te está dando un ejemplo básico de lo que ustedes podrían explicar.
20:52Y aquí relaciona tu explicación ahora con el incidente crítico.
21:01Después, conclusión debe ser formato y el de entrega.
21:04Ustedes deben de redactar una conclusión en la que expliquen cómo el sistema experto puede apoyar en el trabajo y
21:10complementar.
21:11Cómo deben de entregar todo esto en un formato PDF que incluya los elementos de portada, índice, desarrollo de la
21:19actividad.
21:19El desarrollo de la actividad es todo esto que tenemos aquí.
21:27Las conclusiones que nos está diciendo cómo ponerlas y las referencias en formato APA 7.
21:33Ahora sí, preguntas, chicos.
21:39Aquí pueden ver mi pantalla, ¿verdad?
21:43Yo, este, por ejemplo, yo que siempre entregué una presentación, este, le puedo volver a entregar ya con las especificaciones
21:53que yo voy a dar.
21:55Y entonces es hacer un diagrama, ¿verdad?
21:58Es hacer todo lo que te dice, todo lo que te dice aquí.
22:02Es una representación que muestre cómo estaría este conformado este sistema experto.
22:08Y debe de tener un PDF que tenga, pues, tu portada, el índice, el desarrollo de la actividad en donde
22:15tú vas a poner todo esto.
22:18Y, obviamente, pues, las conclusiones y las referencias que utilizaste.
22:23Ok.
22:24¿Sale?
22:24Puedes hacer el diagrama, obviamente, o la representación gráfica, si quieres, en Canva, en la herramienta que tú quieres, si
22:32te acomoda hacerla en PowerPoint, si te acomoda hacerla en S, en el que tú consideres, no hay ningún problema.
22:38Solamente tengan en cuenta que, este, tenemos restricción con base al, a lo que podemos enviar, al tamaño de lo
22:46que podemos enviar.
22:47Ya saben que ustedes pueden optimizar sus PDFs utilizando alguna herramienta de compresión, que hay muchísimas en el libro.
22:55Ok.
22:56Sí.
22:57Gracias, profesor.
22:58¿Quién más?
23:00Por cierto, fechas de entrega de esta, entrega, de esta unidad, tenemos hasta el 31 de este mes.
23:11¿Qué quiere decir?
23:12Que vamos a tener solamente hasta el martes de la siguiente semana para poderlo subir.
23:19Ok.
23:21¿Estamos de acuerdo?
23:23Sé que vamos a tener periodo de vacaciones, no tengo todavía, no nos han informado nada, pero en cuanto nos
23:31informen, yo les voy a hacer llegar vía plataforma y vía correo electrónico la información correspondiente.
23:37¿Les parece?
23:41Sí, gracias.
23:42¿Alguien más?
23:43¿Dudas, preguntas, comentarios?
23:47De este módulo, de los módulos anteriores, sin ningún problema, chicos.
23:56Todo bien, hasta ahorita, profesor. Gracias.
23:59Gracias, Alejandro.
24:00Bien, hay dudas, preguntas.
24:02¿Ya pudiste ver lo que me comentabas por correo?
24:08Hola, profesor.
24:09No, este, bueno, en la mañana no he revisado, pero ahorita, en unos minutos, se reviso aquí, a ver si
24:15puede entrar en el trabajo.
24:17Perfecto.
24:18Ya debe de estar ahí visible, porque ahí ya decía que no, y le puse que sí.
24:21No sé por qué se cambió, pero yo a todos le pongo a enviar los comentarios.
24:24Ya los deberías de tener todos los del foro y todos los de las tareas auténticas y las calificaciones y
24:30todo.
24:31Sí, incluso yo revisé bien, dos veces dije, por si no, vi bien, o le bajé y lo subimos rápido,
24:36pero aún no.
24:37No te preocupes.
24:39Y si no, pues volvemos a checar aquí en vivo y sin ningún problema.
24:43Ok, bien.
24:43No, no.
24:45¿Quién más dudas, preguntas, comentarios?
24:50No, bueno.
24:51Bueno, entonces vamos a pasar a dar una revisión de todo esto que nosotros estamos viendo y que nos están
24:58pidiendo para poder completar este módulo, el módulo 3, que realmente es muy bonito, que se llama Sistemas Expertos, Redes
25:06Neuronales y lo que son las herramientas de decisión, que va a ir muy de la mano, esto es a
25:11partir de esta parte, con lo que ustedes van a ver en una materia que se llama Inteligencia Artificial, que
25:17es una chulada, déjenme les digo.
25:19Bueno, pues vamos a continuar y el contenido del módulo ya saben que es la introducción, el propósito, incidente crítico,
25:28que son los sistemas expertos, que es lo que nosotros vamos a ver, que son las redes neuronales, que son
25:33las herramientas de decisión y la obtención de información.
25:37Ok, el módulo ya sabemos ustedes que es lo que nosotros hemos estado viendo, vimos el módulo 1 que era
25:43el hardware, el módulo 2 que era el software, en base a esto pues lo vinculamos precisamente con el famosísimo
25:50incidente del SIAM de lo que estaba sucediendo y ahora nos va a decir cómo es que esos dos módulos
25:56anteriores se pueden integrar a través de sistemas inteligentes.
26:01Y bueno, este módulo tiene como objetivo principal pues comprender sistemas grandes y complejos, observando la interacción entre los sistemas
26:10informáticos dentro de las organizaciones actuales.
26:14Ok, esto es lo que nosotros vamos a estar trabajando, es el propósito de este módulo.
26:20Ok, el incidente crítico ya saben en qué consiste, lo vuelvo a decir, es un sistema, un consorcio intermunicipal de
26:30agua de mantenimiento, el cual pues ha tenido muchísimos problemas.
26:36¿Por qué? Porque tienen saturación, nadie sabe cómo están los reportes, hubo un incidente en el que hubo inundaciones, no
26:43hubo criterios sobre la priorización de cuál es el incidente más urgente,
26:47no existía un protocolo para poder priorizar información, no sabíamos ni siquiera qué equipos teníamos y cómo estaban, si tenían
26:56garantía o no tenían garantía, ¿se acuerdan?
26:58Y habíamos decidido en el módulo 2, anexo de poder elegir qué hardware deberíamos de hacer en el módulo 1,
27:07bueno, qué nos convenía a nosotros dentro de lo que es en este consorcio intermunicipal, que es el SIAM,
27:13qué nos convendría de software, si desarrollar el software desde cero, subcontratarlo o ocupar un software genérico y acoplarlo a
27:24nuestros requerimientos.
27:27Para eso ocupamos matrices de inferencia y empezaron ustedes a determinar a través de esa determinación de matrices cuál era
27:35el que más nos convenía con base a los criterios y restricciones que nos daban en nuestro problema prototípico y
27:43nuestro trabajo del módulo 2.
27:46Bueno, en este pues ahora ya tenemos el incidente crítico, determinamos qué es, qué hardware tenemos, qué software necesitamos y
27:56ahora aparte de determinar qué software se necesita,
28:00pues ahora vamos a empezar a trabajar con el concepto de lo que son los sistemas expertos, la base de
28:04conocimiento, es decir,
28:05darle inteligencia a la toma de decisiones para que este sistema, pues precisamente nos pueda dar un este, alertar a
28:15que a que este reporte y todo, pues podemos darle prioridad.
28:20Vamos a empezar definiendo qué es un sistema experto, un sistema experto como tal lo podemos definir simple y sencillamente
28:27como un programa de cómputo que utiliza conocimientos,
28:31una base de conocimientos y procedimientos de inferencia, es decir, un conjunto de reglas para poder resolver problemas que son
28:39lo suficientemente difíciles como para requerir una experiencia humana.
28:45Su propósito principal es apoyar en algo que se llama la toma de decisiones, ya lo habíamos visto, lo habíamos
28:52platicado que son las herramientas de toma de decisiones
28:55y estas tomas de decisiones pues regularmente se aplican en toda lo que es la industria, la medicina, la educación
29:01y obviamente la gestión empresarial.
29:05Los sistemas expertos como tal están conformados por cuatro elementos que son la base de conocimientos.
29:12¿Qué es la base de conocimientos? Por ejemplo, es decirle las reglas, es decirle qué es lo que se sabe
29:21de un punto, de un tema en especial.
29:25Yo sé que tengo que tener la presión a tal, la presión del agua debe de ser así, los tubos
29:34tienen una presión de esto,
29:35están conformados por este material, este material está en una calle, es de concreto y la calle es muy transitada,
29:46pasan camiones,
29:47toda esa base de conocimiento que son los hechos y reglas sobre un tema en específico es lo que le
29:54va a hacer a nuestro cerebro, digamos, saber qué es lo que hay.
29:59Y después vienen las famosos, lo que se llaman el motor de inferencia, que es, bueno, cuáles son las reglas
30:07lógicas que yo puedo aplicar para poder tomar una decisión sobre lo que está sobre la base de conocimientos.
30:15Es decir, ¿qué es lo que debo de hacer? Un ejemplo de una regla es, si el material de una
30:23fuga de tubo es de PVC o algún material muy frágil y la calle donde se está reportando la fuga
30:35es de tránsito pesado y tiene tal dimensión,
30:38¿cómo debes de hacer esto? Esas son las reglas de inferencia, es decirle cómo debes de actuar ante un incidente
30:47o un elemento en específico.
30:50Después tenemos lo que es la interfaz de usuario, ¿qué es simple y sencillamente la interfaz de usuario? Pues es
30:56lo que nosotros le llamamos el front, todo lo que yo veo en la aplicación.
31:02Por ejemplo, un ejemplo, pues sería cualquier página web que ustedes tienen, pues con quien interactúan, todo eso es la
31:09interfaz de usuario de una página web.
31:12¿Qué es lo que sucede al oprimirle un botón? Bueno, eso es ya la parte de la lógica.
31:20Y por último tenemos el módulo de explicación, que según esto es, justifica las decisiones tomadas aquí con la base
31:30de conocimientos.
31:30De acá, bueno, si con base a estas reglas que tú me diste y a este conocimiento que yo tenía,
31:36yo decidí esto.
31:38A lo mejor lo decidió mal, pero le podemos precisamente retroalimentar, decir no debiste haber hecho esto.
31:44Y obviamente pues debería de funcionar mejor, ¿no?
31:50Y bueno, las técnicas de inferencia existen dos, lo que es el encadenamiento hacia adelante, que es el forward changing,
31:59que parte de los datos disponibles aplica las reglas lógicas para poder llevar progresivamente a una conclusión.
32:06Y el otro es el encadenamiento hacia atrás, que es el backward changing, que quiere decir, comienza con una hipótesis
32:14y busca en la base de conocimiento las reglas que le permitan comprobar si esta hipótesis es válida.
32:22Es decir, vamos a explicar estos dos de manera muy muy fácil.
32:27Es decir, yo me baso en estas reglas para poder explicar, en las reglas que tengo aquí en este conocimiento,
32:34para poder explicar qué decisión tomé.
32:37¿Ok?
32:38Eso es el encadenamiento hacia adelante.
32:42Y en el otro, dice, ¿qué pasaría si yo hago esto para suceder esto?
32:50Entonces, este es un poquito más pesado que el anterior.
32:54Es decir, toma una base de conocimientos, pregunta, ¿qué pasaría?
32:57Hago una hipótesis.
32:59Busca en la base de conocimientos esta hipótesis, el motor de inferencia.
33:04Ah, ok, pues va a suceder esto.
33:05Ah, si no me pasa, si es conveniente, entonces ya aplico la recomendación o el tip que me debe de
33:16dar.
33:17¿Ok?
33:18Y ya con eso, pues ya nos empieza a dar las recomendaciones, en este caso, pues la priorización de a
33:25quién debo de atender dentro de mi módulo del SIAM.
33:29¿Preguntas, chicos?
33:34Esta presentación, obviamente, ya también la tienen ustedes dentro de la carpeta del Drive.
33:41¿Sí?
33:45¿Qué otros elementos tenemos?
33:47Bueno, tenemos diferentes tipos de sistemas expertos.
33:51Sistemas expertos basados en reglas, que es como el famoso IF ES.
33:57Si les pasa esto, hace esto y hace un chorro de IF.
34:01¿Ok?
34:02Después tenemos, basados en casos, pues simple y sencillamente se resuelven con base a la experiencia de lo que ha
34:09sucedido antes, se toman decisiones.
34:12¿Ok?
34:13Basado en redes bayesianas, que es, utilizan modelos probabilísticos para poder manejar la incertidumbre.
34:21Que quiere decir, bueno, qué es lo que menos afecta, lo que menos impacto puede llegar a tener.
34:26Y esto, pues, por lo regular se hace con sistemas donde, pues, tan fácil tomar una decisión, cualquier decisión puede
34:36llegar a afectar.
34:37Bueno, ¿cuál es la que menos afectaría?
34:39¿Cuál me generaría menos incertidumbre?
34:42A esos son los sistemas basados en redes bayesianas.
34:45Después nos tenemos los famosos sistemas difusos, que incorporan la lógica difusa para poder manejar conceptos imprecisos como alto, medio,
34:56bajo en cada uno de los elementos.
34:58O sea, es un riesgo bajo, un registro medio, un registro bajo.
35:06Podría ser un sistema difuso el que nosotros deberíamos de poder implementar en el incidente SIA.
35:12¿Ok?
35:14O un sistema híbrido que combine todos los anteriores.
35:18¿Qué son las redes?
35:20La lógica difusa, basado en reglas, aprendizaje automático para poder mejorar y adaptarse al entorno.
35:28Entonces, estos son los más avanzados actualmente y, a lo mejor, por ser y combinar todos estos anteriores,
35:36podríamos ponerlo para nuestro consorcio del SIA.
35:39Pasar las reglas, la lógica para poder manejar conceptos como urgencia moderada y, obviamente, las reglas bayesianas para poder manejar
35:49qué es lo que me generaría menos incertidumbre.
35:53¿Ok?
35:55¿Dudas, preguntas, comentarios, chicos?
35:57¿No?
36:03Continuamos.
36:04Después pasamos a las redes neuronales.
36:07Ya lo habíamos revisado la sesión síncrona anterior.
36:12A ver, ¿quién me ayuda a recordar qué habíamos visto de las redes neuronales?
36:19Ándale, participen, por favor, chicos.
36:22¿Ok?
36:24¿Ok?
36:28¿Nadie?
36:35Hoy están bien, bien callados.
36:38¿Qué onda?
36:40Bueno, ¿qué son las redes neuronales?
36:43Son modelos, ya se los había platicado, son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano.
36:50Es decir, en cómo están, trabajan nuestras neuronas y cómo se interconectan unas con ellas, unas con otras.
36:57Y se ocupan, regularmente son diseñados para identificar patrones y aprender a partir de estos.
37:03¿Ok?
37:04A diferencia de los sistemas tradicionales que normalmente trabajamos, basados únicamente en reglas,
37:12las redes neuronales tienen la capacidad de aprender con base a la experiencia, tal como nosotros lo hacemos.
37:20Que muchos caemos en la misma piedra dos veces o nos tropezamos con la misma piedra o caemos en el
37:24mismo agujero dos veces.
37:26En un sistema de una red neuronal se supone que va aprendiendo, va teniendo más experiencia y va afinando cada
37:32vez más sus respuestas.
37:37Características principales.
37:38Las personas aprenden de grandes volúmenes de datos, sin necesidad de establecer reglas específicas.
37:45Identifican patrones, relaciones complejas, tendencias y a la mejor información que no es tan fácilmente detectada para nosotros como personas.
37:57Y bueno, ¿en qué las ocupamos mucho?
37:59En aplicaciones de reconocimiento de voz, visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural, etcétera, etcétera, etcétera.
38:08¿Y cuál es el procedimiento de una red neuronal?
38:11¿Cómo funciona?
38:12Bueno, funciona a través de cinco etapas, que es primeramente la recolección y la preparación de los datos.
38:18El diseño de la arquitectura, es decir, cuántas capas voy a tener en cada, este, en cuántas capas voy a
38:28tener y cuántas neuronas voy a tener yo en cada capa.
38:31¿Ok?
38:33Esa es la arquitectura.
38:35Y pues cuándo se debe de activar cierta capa y cuándo no se debe de activar cierta capa.
38:42Después viene el proceso de entrenamiento.
38:45La red analiza los procesos de datos de entrada y ajusta los pesos de sus conexiones para poder reducir el
38:52error.
38:53Se evalúa el método y por último se implementa.
38:57Un ejemplo de esto, pues lo ven ustedes.
39:00Entonces, actualmente, pues yo creo que todos y cada uno de ustedes se ha tomado una foto con filtro.
39:08¿Cierto o no?
39:10Al principio salía, antes de que nos pusieran guapos a todos, pues lo primero que saliera era un filtro con
39:17orejitas de conejo y todo eso.
39:21¿Se acuerdan?
39:24Sí.
39:26¿Alguno de ustedes se ha pensado, ha pensado, cómo es que nos reconoce los ojos?
39:32¿Cómo sabe que esto es una nariz?
39:34¿Cómo sabe que esto es una boca?
39:35¿Cómo sabe que estas son mis orejas?
39:39Porque, bueno, lo que yo tengo entendido es que suponen que los entrenan con una, como con caras artificiales y
39:46van escaneando toda tu cara y saben más o menos, bueno, saben más o menos dónde están, dónde están tus
39:51ojos, tu boca, tu nariz y todo eso.
39:54Por ahí vamos bien, pero nos hace falta todavía, ¿cómo es que funciona? ¿Les gustaría saberlo?
40:07¿Alguno de ustedes tiene alguna idea de qué es lo que hace?
40:14No.
40:15¿No?
40:18Es que estoy tratándome de acordar de cuál es el algoritmo con el que primeramente surgió.
40:23El algoritmo.
40:53Aquí lo estaba buscando y este es el algoritmo Biola Jones.
40:58Este algoritmo Biola Jones fue el primero que fue, funciona, que se creó para poder reconocer las caras.
41:08Estos cuates lo hicieron esto, si no mal recuerdo, alrededor del 2000.
41:16Y, miren, aquí está, en 2001.
41:19Todavía ni existían, pues esto de lo de poner unos fotitos, nada de eso.
41:25¿Cómo es que funciona este algoritmo?
41:28¿Alguno de ustedes ha pensado cómo es que se programó una red neuronal que funcionara?
41:33Y el algoritmo es muy sencillo.
41:36Lo primero que hace el algoritmo es pasar esta cara en blanco y negro.
41:45Porque han de saber que la computadora, pues no detecta tanto los colores, sino detecta más los contrastes, ¿no?
41:53Y qué es lo que hace al pasarlo, este, estoy tratando de, de ver imágenes para que veamos cómo, este
42:01nos serviría bien.
42:05Perfecto.
42:07Este es el algoritmo Biola Jones.
42:10¿Cómo es que detecta las imágenes este algoritmo?
42:16¿Cómo es que puede llegar a funcionar?
42:19¿Cómo es que trabaja?
42:20Lo primero que hace es, agarra el algoritmo y nos pasa en blanco y negro, es decir, en gris, en
42:27escala de grises.
42:27Y ahora, si nosotros nos pasamos a escalas de grises, por ejemplo, yo voy a dar un zoom aquí.
42:37Si ustedes ponen atención, en la cara, existe un patrón muy conocido, como por ejemplo, aquí tengo oscuro, aquí tengo
42:48este claro y aquí tengo claro.
42:50O aquí tengo claro, aquí tengo oscuro y aquí tengo oscuro.
42:52Entonces, va tomando esto con alguno de estos elementos y va entrenándolo.
43:00Ah, mira, este es un ojo que tiene estas características.
43:03Este es un ojo porque tiene otras características.
43:07Dense cuenta, por ejemplo, en la nariz.
43:08Aquí está claro, aquí está oscuro y aquí está oscuro.
43:13Entonces, esos contrastes, aquí está poniendo la nariz correctamente.
43:17Con base a esos contrastes, el algoritmo va determinando a qué parte pertenece.
43:24Entonces, este es el famosísimo algoritmo Biola Jones.
43:29Y es que es el que dio el inicio a que todos nos pusieran guapos precisamente en lo que es
43:37nuestras fotos.
43:38Imagínense que fue desde el 2000.
43:42Es así como funcionan y el que dio base a poder trabajar lo que son los reconocimientos de caras.
43:52¿Sí lo sabían?
43:58Yo no.
43:58Pero, pues bueno, es interesante saber que lo que hacen es, primero te pasan a grises y ven el contraste
44:04que tenemos en las caras para poderlo trabajar.
44:07Y esto es lo que hacen, es el procedimiento de una red neuronal.
44:11Lo hicieron a través de redes neuronales pasando estos datos.
44:15Y lo determinaron ellos, pues, viendo una característica de sombras.
44:20¿Ok?
44:21¿Qué más estamos trabajando?
44:25Tenemos herramientas en la toma de decisiones.
44:27Esto es súper importante.
44:29Ya habíamos visto lo que son los DCS o los Decision Support Systems.
44:34¿Qué son los Decision Support Systems?
44:36Son sistemas orientados para que los responsables de alguna organización, empresa,
44:42mediante un sistema puedan seleccionar la mejor alternativa ante situaciones complejas o inciertas.
44:51¿Ok?
44:51Ya habíamos visto alguno de estos.
44:53Estos, por ejemplo, lo habíamos analizado.
44:57¿Qué es lo que sucedería si tuviéramos esto, esto y esto?
45:00Pues, lo hacen con herramientas de toma de decisión, incluso modelos predictivos.
45:06Un ejemplo, que un modelo predictivo que, por ejemplo, yo le dejo a mis estudiantes.
45:10Cuando están trabajando, estamos trabajando en este, en lo que es esta herramienta de inteligencia de negocio.
45:17Bueno, que llevamos inteligencia de negocios.
45:19Yo les dejo porque generemos un sistema que se encargue de poder predecir el comportamiento
45:27y que me diga cuándo debo de comprar una moneda de Bitcoin y cuándo debo de venderla.
45:37Entonces, ahí estoy.
45:39Yo les digo, tenemos que crear esa herramienta de decisión.
45:42Y lo llevamos a cierta manera, hasta cierto punto, en el que ya creamos un sistema automata,
45:48un sistema automatizado, modelo de automatización de negocio,
45:52que automáticamente, si yo le pasaba mi cartera, mis credenciales,
45:57se conectaba a una página, a un sistema de compra-venta de monedas en línea,
46:03le decía que moneda sacaba los datos de comportamiento,
46:06es decir, se entrenaba durante cierto tiempo, tomaba cómo iba el comportamiento,
46:12jalaba los datos de cómo se ha ido comportando la moneda en el futuro, en el pasado,
46:16y con base a eso, iba comportando y prediciendo el modelo de si compraba o vendía.
46:23Compraba y vendía.
46:24En este caso, hay un elemento que se llamaban velas.
46:26Entonces, nos daba la decisión de poder comprar o vender.
46:31Al principio, nos daba esto.
46:34El sistema de recomendación, te recomiendo comprar en este momento,
46:38tanto de Bitcoin, tom, te empezabas a comprar.
46:41Te recomiendo en este momento vender.
46:44Y ahí nosotros, obviamente, teníamos que interactuar con él para poder vender.
46:49Ya después lo llevamos a que solito hiciera los elementos.
46:53Por eso les decía que tiene ciertas tareas.
46:57Primero, identificamos el problema, los procedimientos,
47:00recolectamos la información,
47:03analizamos los modelos para poder interpretar los datos de todo lo que ya estamos dando,
47:08generamos alternativas,
47:09y ahora sí, por último, damos la evaluación y la selección de qué hacer,
47:14vender o comprar.
47:17Y actualmente, pues hay muchos cuates que ocupan mucho esto
47:20para poder predecir la compra de mercados.
47:25¿Hasta ahí dudas, preguntas, comentarios, chicos?
47:32No, por fin.
47:36Y bueno, por último, tenemos la obtención de información.
47:40Existen diferentes elementos para poder entender y extraer información
47:47que nos puedan servir.
47:49Por ejemplo, uno de ellos es el web scrapping.
47:51¿Qué quiere decir?
47:52Extraer información de una página web.
47:55El web scrapping, pues regularmente lo ocupas para poder recolectar información
48:01hasta de cómo está construida una página, ¿no?
48:05Para poderlo copiar.
48:07Otro es mediante el consumo de APIs,
48:09que es un Application Programming Interface.
48:11Yo ya les había explicado que estas APIs
48:13trabajan formalmente a través de dos diferentes protocolos de comunicación.
48:18pueden trabajar a través de dos, que es JSON y lo que es XML.
48:22Y pues les había ejemplificado la sesión pasada,
48:26que todo nuestro celular y todo lo que nosotros tenemos
48:29en nuestra, prácticamente nuestra computadora,
48:32que está conectada a Internet,
48:34funciona a través del consumo de APIs.
48:36Y ya habíamos visto que estas APIs, pues existen, son,
48:40vienen siendo lo que se conoce con el nombre de servicios web.
48:44Y los web services, pues se dividían en tres.
48:47¿Ok?
48:48Y después tenemos el web crawling.
48:50¿Qué es el web crawling?
48:51Bueno, si bien el web scrapping te trae el contenido directamente de una página,
48:57el otro empieza a seguir la página web
49:00para poder recolectar información continuamente.
49:05¿Ok?
49:06Después tenemos el web mining.
49:08Pues a lo mejor aquí ya extraigo la información,
49:12pero ¿cómo sé qué información es importante?
49:17Ah, entonces aquí ya se empieza a meter un concepto muy importante
49:23que se llama minería de datos.
49:25¿Qué patrones son significativos para mí?
49:29que me puedan servir de la red.
49:31¿Ok?
49:33Y bueno, la obtención, pues esto es en este caso,
49:36estamos haciendo de la web.
49:37Existen diferentes lados de donde pueden ustedes extraer información.
49:43No nada más es de la web.
49:44Pueden hacer extraerla hasta de reportes ciudadanos,
49:47datos geográficos, históricos, etc.
49:50Y si se dan cuenta,
49:52aquí tenemos la aplicación en esta diapositiva.
49:57Bueno, de todo esto que nosotros estamos manejando,
50:00de los sistemas expertos, redes neuronales,
50:03herramientas de decisión,
50:04cómo se obtiene la información
50:06y cuál sería el beneficio esperado en nuestro consorcio
50:11de aguas intermunicipal.
50:14Entonces, aquí tenemos sistemas expertos para poder establecer,
50:18aquí podemos poner todo esto,
50:20redes neuronales que se encarguen de estudiar los datos históricos de los incidentes
50:25para identificar patrones y sugerir prioridades,
50:30herramientas de decisión para poder organizar todos los datos que nosotros tenemos
50:34y presentarlas de manera estructurada,
50:36que todo esto obtenga información externa a través de reportes ciudadanos,
50:41datos geográficos, datos históricos,
50:43información climática, etc.
50:46Y pues cuáles serían los beneficios a obtener.
50:50Y con esto, pues prácticamente estaríamos trabajando nuestro,
50:55estaríamos dando respuesta a nuestro,
50:57tanto a nuestro foro,
50:58como a nuestra tarea auténtica.
51:01¿Qué es lo que tendrían que ustedes hacer?
51:03Bueno, esta que tengo yo aquí,
51:05pues pasen a un diagrama,
51:06cómo debe de ser con base a los elementos
51:08que nos estaban estableciendo
51:10en esta tarea auténtica.
51:12¿Cuáles son los elementos?
51:14Pues,
51:16cuál sea, cómo será la interfaz de usuario,
51:18la base del usuario,
51:20la interfaz de conocimientos,
51:22portodiferencia,
51:23memoria de trabajo.
51:25Ustedes lo pueden sacarte todo esto
51:27que nosotros explicamos en esta presentación.
51:32¿Ok?
51:35Ahora sí, chicos,
51:37preguntas en qué los puedo apoyar.
51:47Por favor.
51:55Gracias, Delyn, todo claro.
51:58Todo claro, profesor.
52:00Muchas, muchas gracias.
52:02Entonces,
52:04¿qué más otra pregunta que tenga que hacer?
52:06Nadie más.
52:08Comentarios, sugerencias,
52:10quejas, también se vale.
52:16Esta presentación ya la tienen ustedes ahí en el drive.
52:20Si ustedes acceden al contenido del material,
52:24ahí la tienen ustedes, ¿no?
52:26Sin ningún problema,
52:27en foro de planeación,
52:29y aquí en materiales adicionales.
52:32Y yo voy a ir subiendo más materiales que creo yo que les podrían apoyar.
52:38Y esta es esta.
52:39Esta, por si la quieren ustedes repasar sin ningún problema,
52:43ya la pueden descargar, chicos.
52:46¿Ok?
52:47Y ya, pues, todas las anteriores que habíamos visto
52:51de cómo funcionaba nuestro sistema,
52:54y qué son los sistemas expertos,
52:55las redes neuronales,
52:56y todo lo que habíamos visto de los sistemas de soporte de decisión.
53:04¿Ok?
53:06¿Tienes otras preguntas?
53:08¿Alguien más?
53:08Antes de que nos retiremos,
53:11antes de que se me vayan,
53:12por favor,
53:13recuerden que
53:15tenemos este
53:18que pasar asistencia.
53:20Les pido que, por favor,
53:21se registren
53:24ahorita en el link que les acabo de poner
53:27a todos aquellos que faltan,
53:28con todo gusto.
53:29¿Ok?
53:31¿Alguien más dudas?
53:32¿Preguntas?
53:32¿Comentarios?
53:34Si no hay más dudas,
53:35pues,
53:35nos estaríamos viendo
53:37nuestra siguiente sesión síncrona.
53:39Yo les estaré informando,
53:41como bien lo comenté hace un momento,
53:43pues,
53:43si va a haber este periodo de vacaciones,
53:46si van a extender entregas,
53:48todo eso,
53:48con todo gusto,
53:49yo se les voy a estar informando
53:50tanto en plataforma
53:52como por correo electrónico
53:54para garantizar
53:55que a todos les llegue
53:56la comunicación,
53:57la información.
53:58¿Ok?
54:02¿Alguien más, chicos?
54:05Pero,
54:05hay más una pregunta.
54:07¿La fecha de entrega
54:08es para el 31?
54:0931,
54:10como lo estábamos comentando,
54:12sí,
54:13todo ahorita está correcto.
54:15Si nos dan de lo de Semana Santa,
54:17pues,
54:17y nos dan,
54:19nos dicen que se va a extender,
54:20yo les voy a hacer a ustedes
54:22saber toda la información.
54:25De acuerdo.
54:26Gracias.
54:27Ok.
54:28Martes 31.
54:30Ojo,
54:32recuerden que
54:32están cerrando,
54:34y ya me avisaron
54:35algunos de nuestros,
54:36este,
54:37nuestros estudiantes
54:38que están cerrando los foros.
54:40que quiere decir
54:43que ya no los están dejando
54:45ni siquiera
54:46subir las tareas auténticas.
54:47Tengan mucho cuidado
54:48por favor
54:49en entregarlas
54:50en tiempo y forma
54:51porque aunque yo tenga
54:52toda la disponibilidad
54:53de poderlas,
54:55de quererlas calificar,
54:56pues,
54:56no lo voy a poder hacer
54:58si a ustedes
54:59no los dejan acceder,
55:01¿no?
55:01Entonces,
55:02tengan mucho cuidado
55:03de entregar en tiempo y forma
55:04sus actividades,
55:06¿sale?
55:07Y pues,
55:08sin más,
55:08no me queda más
55:09que agradecerles a todos
55:10y cada uno de los que están presentes
55:11su tiempo,
55:12su espacio,
55:13el permitirme llegar a ustedes
55:15en esta sesión síncrona
55:16y nos estaremos viendo
55:18la siguiente semana
55:20en nuestra sesión
55:22síncrona número 5.
55:24Adelante,
55:24por favor.
55:25Gracias,
55:26profesor.
55:26Buenas noches.
55:27Un favor,
55:27¿sóte podría,
55:28por favor,
55:29compartir nuevamente
55:30el enlace para la asistencia?
55:32Claro que sí.
55:33Se lo agradezco mucho.
55:35Buenas noches.
55:36Gracias a todos.
55:36Gracias.
55:37Listo.
55:38Ya está ahí
55:38el enlace.
55:46Pues bueno,
55:47chicos,
55:47entonces nos estamos viendo
55:49la siguiente semana.
55:50Gracias a todos.
55:51Que tengan una excelente noche.
55:53Gracias, profesor.
55:56Hasta luego.
55:57Hasta luego,
56:00Hasta luego,
56:01Beatriz.
56:01Buenas noches a todos.
56:02Hasta luego, profesor.
56:04Hasta luego,
56:04Rico.
56:05Cuídate mucho.
56:10Hasta luego,
56:11profesor.
56:11Buenas noches.
56:12Hasta luego,
56:12Buenas noches.
56:33Buenas noches.
56:34¿Alguna duda que tengamos
56:36o podamos aclarar?
56:47¿Alguna duda que tengamos o podamos aclarar?
56:50Ingrid, Arturo.
56:51¿Alguna duda que tengamos o podamos aclarar?
56:57Bueno,
56:58entonces nos estamos viendo la siguiente semana.
57:01Gracias a todos.
57:02Excelente noche.
57:03¿Alguna duda que tengamos o podamos aclarar?
57:06¿Alguna duda que tengamos o podamos aclarar?
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