Unidades Semánticas: presentación

Enlace de reuniones para todo el semestre:

https://meet.jit.si/unisemanticas

Para conectarse a este enlace basta con un navegador web (distinto a Microfosoft Edge) o descargar e instalar Jitsi para distintas plataformas

Presentación

Abordaremos la pregunta por cómo los computadores representan, almacenan y procesan significado.
A esto se le llama representación de ontología (ontos: ser, logos: discurso, tradado de cómo son las cosas)

Para esto han habido dos enfoques:

grafos de conocimiento. Lenguajes de marcado que representan conocimiento como relaciones de tripletas de información Ejp: Wikidata, ejemplo Social Network, en ellas se usa SPARQL

https://www.tldraw.com/r/hoggz3CeTze0Lqqa-MyL2?d=v0.0.1366.639.page
Modelos vectoriales de lenguaje: lo que tenemos es una representación numérica de un conjunto de palabras o de imágenes que nos permiten predecir la siguiente palabra o recombinarlas en frases u otras imágenes.

Habrá un moviento pendular entre:

Perspectivas teorico críticas: qué distanciamientos hay respecto al tema de la IA.
Aspectos computacionales. Como representar y manipular algorítmicamente texto con aras de llegar como representarlo vectorialmente.

Logísitica y didática

Las clases serán en una modalidad combinada, lo cual quiere decir que algunas personas podrán tomarlas in-situ y otras en remoto. Para las clases in-situ, a partir de mañana 29 de enero y durante todo el semestre serán en el LabCI, en el horario asignado, de 7 AM a 9 AM. Para las clases remotas nos veremos en el enlace:

Enlace de reuniones para todo el semestre:

https://meet.jit.si/unisemanticas

Para conectarse a este enlace basta con un navegador web (distinto a Microfosoft Edge) o descargar e instalar Jitsi para distintas plataformas

Es una clase teorico práctica con un fuerte componente de taller.

Haremos actividades prácticas durante la clase.
Tendremos a lo sumo 8 horas de trabajo autónomo entre clases que complementa las 4 de trabajo presencial acompañado.

La clase/taller, en sus dos modalidades requiere de un computador por participante, con el software especializado que compartimos ayer y que iremos instalando a lo largo del semestre. Es importante que puedan conectarse desde un equipo donde puedan compartir pantalla, abrir el micrófono e instalar/adecuar el software. Fue precisamente por estas razones que solicitamos el LabCI, pues requerimos de software especializado, dado lo importante del componente computacional en la clase.

Evaluación, mediaciones educativas y herramientas

Esas trabajo constituirá un portafolio personal web público que se presentara en sucesivos cortes cada uno con un porcentaje de evaluación repartido así:
- 1er Corte 20%
- 2do Corte 20%
- 3er Corte 20%
- Corte Final 40%
A lo larto de varios corte se repartira un componente de autoevalación que será entre el 10% y el 20%

Las mediaciones serán mapas mentales, exposiciones y libretas computacionales.

Usaremos software libre y de código abierto con formatos abiertos y estandar, entre otros:

HedgeDoc: escritura hipertextual en tiempo real.
Freeplane: Mapas mentales.
Pharo + Glamorous Toolkit + Grafoscopio: Libretas interactivas computacionales y flujos de trabajo integrados
Fossil: Publicación asíncrona y colaborativa.

Editable de la gráfica

Actividad en clase

Ver y discutir el siguiente video

The moment we stopped understanding AI [AlexNet]:

Unidades Semánticas: presentación Enlace de reuniones para todo el semestre: https://meet.jit.si/unisemanticas Para conectarse a este enlace basta con un navegador web (distinto a Microfosoft Edge) o descargar e instalar Jitsi para distintas plataformas Presentación Abordaremos la pregunta por cómo los computadores representan, almacenan y procesan significado. A esto se le llama representación de ontología (ontos: ser, logos: discurso, tradado de cómo son las cosas) Para esto han habido dos enfoques: grafos de conocimiento. Lenguajes de marcado que representan conocimiento como relaciones de tripletas de información Ejp: Wikidata, ejemplo Social Network, en ellas se usa SPARQL https://www.tldraw.com/r/hoggz3CeTze0Lqqa-MyL2?d=v0.0.1366.639.page Modelos vectoriales de lenguaje: lo que tenemos es una representación numérica de un conjunto de palabras o de imágenes que nos permiten predecir la siguiente palabra o recombinarlas en frases u otras imágenes. Habrá un moviento pendular entre: Perspectivas teorico críticas: qué distanciamientos hay respecto al tema de la IA. Aspectos computacionales. Como representar y manipular algorítmicamente texto con aras de llegar como representarlo vectorialmente. Logísitica y didática Las clases serán en una modalidad combinada, lo cual quiere decir que algunas personas podrán tomarlas in-situ y otras en remoto. Para las clases in-situ, a partir de mañana 29 de enero y durante todo el semestre serán en el LabCI, en el horario asignado, de 7 AM a 9 AM. Para las clases remotas nos veremos en el enlace: Enlace de reuniones para todo el semestre: https://meet.jit.si/unisemanticas Para conectarse a este enlace basta con un navegador web (distinto a Microfosoft Edge) o descargar e instalar Jitsi para distintas plataformas Es una clase teorico práctica con un fuerte componente de taller. Haremos actividades prácticas durante la clase. Tendremos a lo sumo 8 horas de trabajo autónomo entre clases que complementa las 4 de trabajo presencial acompañado. La clase/taller, en sus dos modalidades requiere de un computador por participante, con el software especializado que compartimos ayer y que iremos instalando a lo largo del semestre. Es importante que puedan conectarse desde un equipo donde puedan compartir pantalla, abrir el micrófono e instalar/adecuar el software. Fue precisamente por estas razones que solicitamos el LabCI, pues requerimos de software especializado, dado lo importante del componente computacional en la clase. Evaluación, mediaciones educativas y herramientas Esas trabajo constituirá un portafolio personal web público que se presentara en sucesivos cortes cada uno con un porcentaje de evaluación repartido así: 1er Corte 20% 2do Corte 20% 3er Corte 20% Corte Final 40% A lo larto de varios corte se repartira un componente de autoevalación que será entre el 10% y el 20% Las mediaciones serán mapas mentales, exposiciones y libretas computacionales. Usaremos software libre y de código abierto con formatos abiertos y estandar, entre otros: HedgeDoc: escritura hipertextual en tiempo real. Freeplane: Mapas mentales. Pharo + Glamorous Toolkit + Grafoscopio: Libretas interactivas computacionales y flujos de trabajo integrados Fossil: Publicación asíncrona y colaborativa. Editable de la gráfica Actividad en clase Ver y discutir el siguiente video The moment we stopped understanding AI [AlexNet]: