Informática Basada en Gestos

La informática basada en gestos es una rama de las ciencias de la computación que se encarga del estudio, diseño y despliegue de gestos en la pantalla de un PC a través de herramientas específicas.

Conceptos Clave

• Píxeles: Espacio en la memoria del PC donde se almacena un número que representa el color y brillo de una parte de la imagen.
• Matriz: Conjunto de elementos (números reales o complejos) ordenados rectangularmente.
• Cualquier color puede ser representado mediante la combinación de colores rojo, verde y azul (RGB).

Aplicaciones

Ingeniería, Ciencias, Arte, Educación.

Tipos de Gráficos

• Gráficos 2D: Rejilla bidimensional uniforme de píxeles (cada píxel tiene un valor específico).
• Gráficos 3D: Se almacena la posición de puntos, líneas y caras típicas.

Programación

1. Especificar dimensiones, colores, posición de salida y opciones de movimiento y extensión.
2. Realizar los gráficos.
3. Controlar los movimientos de la figura.

Gestión de Procesos de Negocio (BPM)

Los procesos de negocio son procedimientos que una organización sigue para conseguir un objetivo comercial mayor. Involucran un conjunto de actividades, realizadas en tiempos y lugares específicos, con un principio, un fin, entradas y salidas.

BPM (Business Process Management) es un elemento clave para proveer a las organizaciones de agilidad y flexibilidad para responder a nuevos cambios y oportunidades de mercado.

Beneficios de Implementar BPM

• Ataca problemas típicos del día a día en las empresas.
• Monitoreo del proceso.
• Documentación detallada de cada actividad.

Minería de Procesos

La minería de procesos es la extracción de conocimiento a partir de grandes conjuntos de datos mediante la identificación de patrones.

Tipos de Minería de Procesos (MP)

• Descubrimiento: Registro de eventos para producir un modelo sin usar información a priori.
• Verificación de Conformidad: Comparar un proceso existente con un registro de eventos.
• Mejoramiento: Mejorar un modelo de proceso con la información del proceso real.

Ventajas y Desventajas de la Minería de Procesos

Ventajas: Muestra lo que realmente sucede.

Desventajas: Ruido, tareas escondidas, tareas duplicadas, constructores sin libre elección, ciclos minados, distintas perspectivas.

Biometría Ocular

La biometría tiene sentido para realizar pagos porque ofrece una mejor experiencia a los consumidores, al mismo tiempo que proporciona mayor seguridad y confiabilidad.

El reconocimiento del iris es un método de autenticación biométrica que utiliza técnicas de reconocimiento de patrones en imágenes.

Comparación con la Huella Dactilar

• La huella es más cómoda de usar.
• El reconocimiento ocular es más difícil de hackear.
• El escáner de iris es más seguro de forma individual.

Smart Cities

Una Smart City (ciudad inteligente) integra las TIC (Tecnologías de la Información y la Comunicación) e IoT (Internet de las Cosas) de manera segura para administrar los activos de una ciudad. Estos activos incluyen sistemas de información de departamentos locales, escuelas, bibliotecas, hospitales, centrales eléctricas, gestión de desechos, etc.

Usos de la TI en Smart Cities

• Hacer un uso más eficiente de la infraestructura física a través de inteligencia artificial y análisis de datos.
• Participar con la población local en el gobierno local.

Uno de los rasgos más significativos de una Smart City es que toda la infraestructura está al día, es decir, cuenta con la última tecnología en telecomunicaciones, electrónica y mecánica. Una ciudad del conocimiento está fuertemente relacionada con la economía del conocimiento, y su distinción es el énfasis en la innovación.

Estándares de Calidad

• ISO 8492: Totalidad de características de un producto o servicio que le confieren aptitud para satisfacer necesidades establecidas e implícitas.
• ISO 8402: La calidad de un producto o servicio es la capacidad de dicho producto o servicio para satisfacer al consumidor que lo ha adquirido.
• IEEE Std 829: Ejercitar el software para verificar si este satisface los requerimientos especificados y para detectar errores.

Sistema de Gestión de Calidad

Conjunto de elementos mutuamente relacionados que interactúan para establecer la política y los objetivos de calidad de una organización.

Test Driven Development (TDD)

Es una práctica de ingeniería de software que involucra escribir las pruebas primero y luego la refactorización. El propósito general de TDD es lograr un código limpio y que funcione.

Pasos del Ciclo TDD

1. Elegir un requisito.
2. Escribir una prueba.
3. Verificar que la prueba falla.
4. Escribir la implementación.
5. Ejecutar las pruebas automatizadas.
6. Eliminar la duplicación.
7. Actualizar la lista de requisitos.

Base de Datos NoSQL

NoSQL se refiere a un grupo de sistemas de gestión de datos no relacionales.

Son útiles cuando se trabaja con una gran cantidad de datos. Los sistemas NoSQL son distribuidos, bases de datos no relacionales diseñadas para el almacenamiento de datos a gran escala y para el procesamiento de datos masivamente paralelo. Soportan: análisis de exploración y de pronóstico, transformación de datos ETL.

Big Data

• Volumen: Gran cantidad de datos generados diariamente.
• Variedad: Diferentes tipos de datos (texto, imágenes, audio y video).
• Velocidad: Análisis de datos en tiempo real para la toma de decisiones.
• Veracidad: Asegurar que los datos sean útiles.

Características NoSQL

• Consistencia.
• Alta Disponibilidad.
• Tolerancia a las Particiones.

Un sistema distribuido no puede cumplir con las tres dimensiones a la vez, pero debe tener al menos dos:

• Consistencia y Alta Disponibilidad (CyAD): Si falla la comunicación entre nodos, el conjunto no puede trabajar.
• Consistencia y Tolerancia a Particiones (CyTP): Si algo ocurre, parte de la información no estará disponible, pero el sistema seguirá funcionando y la información disponible será consistente.
• Alta Disponibilidad y Tolerancia a Particiones (ADyTP): Durante un fallo, la información estará disponible pero podría no ser consistente.

Clasificación de Bases de Datos NoSQL

• BD Clave-Valor.
• BD Documentales.
• BD Columnas.
• BD de Grafos.

Small Data con R

Small Data se refiere a bases de datos con información accesible y procesable en tiempo real, es decir, que cubren los objetivos necesarios de la empresa.

Small Data surge como contraposición a Big Data cuando empresas medianas o pequeñas se dan cuenta de que no tienen la capacidad de manejar grandes cantidades de datos de forma masiva, sin embargo, necesitan información estructurada y en tiempo real para la toma de decisiones. Small Data es una versión práctica de Big Data porque se enfoca en la utilidad para la empresa y sus objetivos.

Ejemplo: Cuando una empresa tiene información en una hoja de Excel sobre sus ventas al final del día, procesar esto mediante Small Data permite que cada venta actualice el sistema, se muestren estadísticas y se tomen decisiones en tiempo real.

Internet de las Nanocosas (IoNT)

La nanotecnología ha proporcionado soluciones mejoradas y eficientes a diversas aplicaciones biomédicas, industriales, agrícolas y militares.

El objetivo principal es proporcionar una visión en profundidad del Internet de las Nanocosas (IoNT) y su arquitectura.

Concepto

Son dispositivos diminutos que se pueden utilizar, por ejemplo, para curar enfermedades mediante el uso de nanorobots, que pueden mantener informados a los médicos sobre el estado de un paciente.

Componentes de la Arquitectura IoNT

1. Nano-nodos.
2. Nano-routers.
3. Dispositivos de interfaz nano-micro.
4. Gateway.

Beneficios

1. Sensores en la sangre con la capacidad de detectar cambios muy pequeños en la química de la misma.
2. En agricultura, mayor adaptabilidad a los pequeños cambios del suelo, el clima y el agua, para obtener una cosecha optimizada.
3. En manufactura, un área llena de automatismos que ya han permitido optimizar los procesos de producción.
4. En confiabilidad y seguridad, una de las áreas de mayor interés y crecimiento en los últimos tiempos.

Home Voice Control

El tema principal es conocer más acerca de cómo la domótica, el IoT y el reconocimiento de voz hacen posible controlar desde el móvil o un sistema varios artefactos del hogar e integrar varios servicios.

Conceptos Clave

• Domótica: Automatización del hogar, utilizando sistemas inteligentes, dispositivos y electrodomésticos conectados a Internet.
• Reconocimiento de voz: Proceso de convertir una señal de voz en una secuencia de palabras mediante un algoritmo, implementado como un programa de computadora.

Sistema de Reconocimiento de Voz

Se compone de dos etapas: entrenamiento y reconocimiento. Puede operar identificando palabras aisladas o continuas.

Factores de las Propiedades Acústicas de la Voz

1. Locutor.
2. Contexto.
3. Vocabulario.
4. Gramática.

Clasificación de los Sistemas de Reconocimiento de Voz

1. Clases de voz según el tipo de voz:
   • Voz continua.
   • Voz discreta.
   • Voz espontánea.
2. Clasificación según el tipo de expresiones:
   • Palabras aisladas.
   • Palabras conectadas.
3. Sistemas dependientes e independientes:
   • Sistema dependiente: Orientado a un solo usuario.
   • Sistema independiente: El reconocimiento funcionará para cualquier usuario.

Redes de Nueva Generación (NGN)

Es una red basada en la transmisión de paquetes capaz de proveer servicios integrados y de explotar al máximo el ancho de banda del canal, haciendo uso de tecnologías de calidad de servicio, de modo que el transporte sea totalmente independiente de la infraestructura de red utilizada.

NGN define su propia arquitectura, edificada en diferentes niveles o planos de operación que le proporcionan flexibilidad y escalabilidad.

La ITU-T se orienta hacia una descripción general para los diferentes servicios en dos perspectivas:

• Fases del ciclo de vida del servicio para analizar la prestación, mejora, conexión, facturación y gestión del servicio, entre otras.
• Criterios para la observación de la calidad, tales como disponibilidad, precisión, velocidad, seguridad y fiabilidad, entre otras.

Analíticas del Aprendizaje

El proceso de aprendizaje cuenta con una gran cantidad de actividades que logran ser medidas para asegurar la calidad. Sin embargo, durante este proceso, la cantidad de datos que se obtiene de los recursos es muchas veces dejada de lado, siendo usada como un histórico de información.

Concepto

El término Learning Analytics subraya la importancia de la obtención de datos en tiempo real sobre la actividad de estudiantes, docentes e instituciones para mejorar el rendimiento.

Principales Beneficiarios del Análisis del Aprendizaje

1. Administradores institucionales.
2. Estudiantes individuales.
3. Maestros y personal de apoyo.
4. Grupos funcionales.

Importancia del Análisis del Aprendizaje para Mejorar el eLearning

1. Ayuda a predecir el rendimiento de los alumnos.
2. Proporciona a los estudiantes una experiencia personalizada de eLearning.
3. Aumenta las tasas de retención de los estudiantes.
4. Ayuda a mejorar los futuros cursos de eLearning.
5. Aumenta la rentabilidad.

Niveles de la Analítica del Aprendizaje

1. Analítica descriptiva: ¿Qué pasó?
2. Analítica de diagnóstico: ¿Por qué sucedió?
3. Analítica predictiva: ¿Qué pasará?
4. Analítica prescriptiva: ¿Cómo podemos hacer que suceda?

Conductores de la Adopción de Tecnologías de Agricultura de Precisión

Significa optimizar la calidad y cantidad de un producto agrícola, minimizando el costo a través del uso de tecnologías más eficientes para reducir la variabilidad de un proceso específico, de forma ambientalmente limpia.

Conceptos Clave

• Variabilidad espacial: Expresa las diferencias de producción en un mismo campo, en una misma campaña y cosecha.
• Variabilidad temporal: Expresa los cambios de producción en un mismo campo, en distintas campañas de cosecha.

Consecuencias de la Agricultura de Precisión

1. Optimización de la cantidad de agroquímicos aplicados en los suelos y cultivos.
2. Consecuente reducción de los costos de producción y de la contaminación ambiental.
3. Mejora de la calidad de las cosechas.

Drones: Vehículos Aéreos No Tripulados

Aspectos Fundamentales

1. Mayor resolución espacial.
2. Mayor resolución temporal.
3. Favorable relación entre el nivel de detalle y el costo por unidad de área relevada.

Concepto

La teledetección o percepción remota es una disciplina científica que integra un amplio conjunto de conocimientos y tecnologías empleadas en la observación, el análisis y la interpretación de fenómenos terrestres y planetarios.

Segmentos Funcionales de un Drone

1. Segmento aéreo: Formado por el vehículo aéreo y los sistemas de recuperación.
2. Segmento terrestre: Formado por la unidad o estación de control.

Aplicaciones en Agricultura

1. Controles en cultivos para la gestión de subvenciones agrarias.
2. Detección de estrés hídrico en cultivos, apostando por el manejo eficiente del agua.
3. Detección de estrés nutricional en cultivos.
4. Detección temprana de enfermedades y plagas en cultivos.
5. Índices relativos a la calidad en cultivos.

Método de Inteligencia Artificial: Aprendizaje Reforzado

El aprendizaje automático o de máquina hace que el agente inteligente que interactúa con su entorno cambie sus parámetros y se adapte a nuevas situaciones para solucionar un problema.

Tipos de Aprendizaje Automático

1. Aprendizaje supervisado.
2. Aprendizaje no supervisado.
3. Aprendizaje reforzado o por refuerzo.

Aprendizaje Reforzado

Está basado en procedimientos numéricos iterativos de aprendizaje de máquina para tomar decisiones de carácter estocástico.

Elementos del Aprendizaje Reforzado

1. Política: Define el comportamiento del agente en cada momento.
2. Función de recompensa: Define el objetivo a alcanzar.
3. Función de evaluación o valor: Permite definir la respuesta recibida a partir de una posible acción.
4. Modelo del entorno: Imita la conducta del entorno (ambiente).

Tipos de Señal de Refuerzo

1. Refuerzo Inmediato: Se obtiene un crítico inmediato para las acciones efectuadas por el agente.
2. Refuerzo Retardado: Este tipo de refuerzo es más complejo.