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Slide 2 of 6 Publicación Acceso abierto
Vida familiar y relaciones parentofiliales de beneficiarios de la Fundación Club Campestre de Cali y sus acudientes : una experiencia sistematizada
(Universidad del Valle, 2024) Bastidas Cerón, Luana Isabella; García Izaza, Jhon Sebastián; Micolta León, Amparo
El documento es un trabajo de grado titulado “Vida familiar y relaciones parentofiliales de beneficiarios de la Fundación Club Campestre de Cali y sus acudientes. Una experiencia sistematizada”, presentado por Luana Bastidas Cerón y Jhon Sebastian García Izaza para optar al título de Trabajador/a Social en la Universidad del Valle. Es una sistematización de experiencias que buscó recuperar los aprendizajes de los participantes de la intervención realizada por los estudiantes en práctica, entre abril 2022 y febrero 2023, con los beneficiarios de la Fundación Club Campestre de Cali, la cual se enfocó en el “Proyecto de vida familiar y fortalecimiento de las relaciones parentofiliales”. Este proceso de intervención tuvo un enfoque participativo que involucró a ocho familias de los beneficiarios en encuentros donde se trabajaron aspectos como la comunicación asertiva, el fortalecimiento de vínculos familiares y la planificación de proyectos de vida a través de dinámicas que promovieron la reflexión sobre las estructuras familiares y el crecimiento familiar e individual. El documento subraya que la participación activa de las familias, el apoyo en la identificación de metas de los jóvenes y el desarrollo de las dinámicas familiares influyen en el rendimiento académico y desarrollo personal de los beneficiarios. Esta sistematización se presenta como una herramienta valiosa para futuras intervenciones en Trabajo Social, destacando la necesidad de integrar las voces de los participantes y fomentar la reflexión crítica sobre las prácticas profesionales, resaltando que el éxito de las intervenciones depende de una comprensión de las dinámicas familiares y del contexto.
Slide 3 of 6 Publicación Sólo datos
Desarrollo de un metamodelo para la toma de decisiones en videojuegos
(Universidad del Valle, 2014) Veintimilla Tenorio, Daniel; Bedoya Leyva, Oscar Fernando
La utilización de agentes inteligentes ha cobrado gran importancia en los videojuegos hoy día. La
necesidad de tener videojuegos en donde el comportamiento de sus componentes sea menos
predecible se ha hecho evidente, los usuarios desean jugar contra enemigos que demuestren
inteligencia generando dificultad para ganarles. Con los constantes avances en el campo de la
computación y la inteligencia artificial se han alcanzado mejoras notables en el desarrollo e
implementación de agentes inteligentes que intentan satisfacer la necesidad de los usuarios, sin
embargo, se continúa en la búsqueda de agentes que actúen de manera autónoma en un entorno
que está constantemente cambiando.
Los videojuegos en tiempo real tienen gran atractivo para el campo de la inteligencia artificial ya que
representan la necesidad de tener agentes que respondan a situaciones inesperadas en el menor
tiempo posible demostrando aparente “inteligencia” en su respuesta. Este proyecto se centra en crear
un agente inteligente que juegue el videojuego Ms. Pac-Man buscando que tome decisiones
acertadas en el transcurso del juego. El videojuego Ms. Pac-Man presenta un elemento llamativo para
el campo de la inteligencia artificial que hace interesante su análisis, el juego presenta como
personajes antagónicos (Enemigos de Ms. Pac-Man) cuatro fantasmas que poseen un
comportamiento pseudo-aleatorio e impredecible, obligando al jugador a diseñar estrategias que
ayuden a evadir dichos fantasmas mientras se obtiene la mayor cantidad de puntos en el menor
tiempo posible.
La propuesta que se plantea consiste en construir un metamodelo combinando algunas de las
técnicas que existen actualmente para desarrollar agentes para videojuegos. Algunas de las
estrategias a considerar son mapas de influencia, lógica difusa, árboles de decisión, entre otras. Se
espera que el metamodelo propuesto sea capaz de integrar las decisiones de los métodos
individuales ejecutando acciones más acertadas durante el juego que si se tuviese una sola
estrategia, creando un punto de partida para ser aplicado en otra clase de videojuegos.
Slide 4 of 6 Publicación Sólo datos
Evaluando un clasificador utilizando técnicas de aprendizaje semi-supervisado sobre imagénes médicas
(Universidad del Valle, 2012) Vargas Barona, Daniel; Millán González, Martha Elena del Socorro
Los desarrollos tecnológicos en el campo médico han hecho posible explorar el cuerpo humano
utilizando diferentes métodos como las tomografías computarizadas y los microscopios celulares,
entre otros. El uso de estas tecnologías genera diferentes tipos de imágenes que, generalmente, se
utilizan una sola vez y que posteriormente se almacenan en un repositorio.
Las imágenes médicas contienen información importante para apoyar el diagnóstico de
enfermedades. Sin embargo, sus características de bajo nivel no coinciden con la interpretación que
un usuario les pueda dar. Una estrategia para reducir esta falta de coincidencia es la de anotar las
imágenes, es decir, asignarles una etiqueta con significado, a partir de un vocabulario controlado. La
tarea de etiquetar imágenes en el domino médico, se hace de forma manual y requiere del trabajo de
un médico especialista. Por esta razón, el conjunto de imágenes etiquetadas es mucho menor que el
de imágenes sin etiquetar. Teniendo en cuenta que el proceso de etiquetar imágenes es un trabajo
que consume una cantidad importante de tiempo para un especialista, se plantea como alternativa la
anotación automática. Esta anotación requiere aplicar algoritmos de aprendizaje supervisado, que
necesitan de un conjunto de imágenes previamente anotadas o etiquetadas. Al ser tan costoso anotar
imágenes médicas, los algoritmos de aprendizaje supervisado no son siempre útiles en este campo.
Es por esto que es necesario explorar nuevos tipos de aprendizaje. Recientemente, se han explorado
técnicas de aprendizaje semi-supervisado que requieren de pocas imágenes anotadas para realizar la
tarea.
En este documento se presenta el resultado de evaluar el desempeño de diferentes algoritmos semi-
supervisados aplicados sobre conjuntos de imágenes médicas representadas mediante descriptores
de bajo nivel.
Palabras Clave: algoritmos semi-supervisados, Co-Training, clasificación, imágenes médicas.
Slide 5 of 6 Publicación Sólo datos
Classifying estimated corresponding points by Delaunay triangulation
(Universidad del Valle, 2012) Vargas Vargas, Elizabeth; Trujillo Uribe, Maria Patricia
Stereo vision has become in one of the most important research topics nowadays. There is a
large number of applications in the industry, that goes from searching robots to self-driving cars.
These applications work with an error tolerance, that could be improved in order to find more
applications in the industry, where accuracy is the most important factor.
The problem has not been solved, given that there are still many points that are incorrectly
classified as correspondences. Therefore, there are still many publications about the topic, with
the purpose of finding solutions free of error.
Stereoscopic vision means vision with two eyes, which implies that one feature in the 3-
Dimensional space is projected onto two planes. The challenge on stereo vision is reconstruct
the 3D point, by finding correspondence points in two projections, one from a left plane and one
for a right one. The major problem is misclassification, because there are many feature points that
may have some similarity.
An algorithm for classifying correspondences based on the Dalaunay triangulation is presented.
It is motivated for large misclassified correspondence points that affect the 3D reconstruction.
Slide 6 of 6 Publicación Sólo datos
Herramienta integrada para data Warehousing y data Mining
(Universidad del Valle, 2008) Valencia Ramírez, Daniel Felipe; Millán González, Martha Elena del Socorro
El proceso de descubrimiento de conocimiento en base de datos consiste en un
conjunto de pasos para la extracción de conocimiento nuevo y no trivial a partir de
grandes volúmenes de datos. El primer paso es la definición de un problema
objetivo del proceso como tal. El segundo paso es la recolección de datos desde
diferentes fuentes en una estructura semánticamente coherente con el problema,
llamada data warehouse o bodega de datos.
Existen herramientas de software open source especializadas en data
warehousing y otras en data mining. Sin embargo, no existe una herramienta que
permita relacionar los resultados de ambos tipos, debido a que por lo general,
estas herramientas están especializadas en cada proceso por separado.
Con una herramienta integrada de data warehousing y data mining el proceso de
descubrimiento de conocimiento se aplicaría sin tener que transformar los datos
de un formato a otro para su análisis, sino por el contrario se llevaría a cabo sin
interrupciones.
La propuesta de solución que se plantea consiste en diseñar e implementar una
herramienta de software que permita construir, a través de una interfaz de consulta
orientada a usuarios no expertos, un conjunto de datos objetivo. Sobre el conjunto
obtenido como resultado de consultar un data mart, se aplicarán algoritmos de
minería de datos.
Una integración de este tipo, permite que el proceso de descubrimiento de
conocimiento no se vea interrumpido por la necesidad de transformar los datos
resultantes de consultar un data mart, a los formatos propios que las herramientas
de minería exigen para que puedan revelar el conocimiento oculto en ellos a
través de su análisis.
