Clase 10 — Formato de Examen, Actividad 3 y Preguntas de Desarrollo

Resumen Ejecutivo

Sesión de 47 minutos centrada en tres bloques: aclaración definitiva del formato del examen, revisión de la Actividad 3 (OpenCV + Python) y práctica de preguntas de desarrollo tipo examen con escenarios reales de procesamiento de imágenes en sistemas multiagente. El profesor confirma que no hay código en el examen, repasa el peso de cada parte y resuelve en clase tres preguntas de desarrollo que combinan visión artificial con conceptos de agentes (autonomía, guardarraíles, divide-and-conquer). Se anuncia el temario pendiente: temas 8, 9, 10 y PLN.

Conceptos Clave

Formato del examen ⚠️ EXAMEN

Parte	Preguntas	Puntuación
Tipo test	10 preguntas, 4 opciones	0,4 puntos/pregunta → 4 puntos
Desarrollo	3 sub-preguntas de un escenario	2 puntos/sub-pregunta → 6 puntos

No hay preguntas de código. No es necesario conocer ningún lenguaje de programación para responder.
Las preguntas no son memorísticas (sin fechas ni cifras exactas); evalúan comprensión de conceptos.
El examen es presencial. El ordenador está permitido.

Actividad 3 — OpenCV con Python ⚠️ EXAMEN-conceptual

Librería OpenCV (1999, código abierto) para procesamiento de imágenes.
Se utiliza con Python (también disponible en C++, Java, Perl, etc.).
Operaciones disponibles: redimensionar, rotar, cambiar perspectiva, detectar bordes, ajustar brillo, convertir a escala de grises, OCR.
Para mostrar imágenes en Jupyter Notebook se usa Matplotlib (imshow) en lugar del cv2.imshow nativo (que requiere entorno de línea de comandos).
Fecha límite de entrega: 1 de junio.

Autonomía del agente y control ⚠️ EXAMEN

La autonomía es la propiedad del agente que le permite decidir de forma independiente qué acción ejecutar según sus objetivos, sin intervención humana continua. Para mantener determinismo:

Entrenamiento: definir al modelo qué es correcto y qué no.
Umbrales y márgenes: establecer rangos que acotan el comportamiento.
Contratos de entrada/salida: si se tiene perfectamente definido el contrato de un agente (qué recibe y qué devuelve), se puede procesar y actuar de forma predecible.
Guardarraíles (guardrails): precondiciones almacenadas en la base de conocimiento que limitan el espacio de acción del agente. En IA se denominan así porque, al igual que las barandillas de una carretera, impiden que el sistema "se vaya de madre".

flowchart LR
    E[Entrada] --> G{Guardarraíles}
    G -->|dentro de rangos| A[Agente]
    G -->|fuera de rangos| R[Rechazado / alerta]
    A --> S[Salida controlada]

Desarrollo del Temario

1. Aclaraciones sobre el examen

El profesor recibió preguntas de la coordinadora Marina sobre la preocupación del grupo respecto al examen. Confirmación explícita:

No se pedirá desarrollar código en ninguna pregunta.
Las preguntas de desarrollo se estructuran siempre en 3 sub-preguntas de 2 puntos cada una.
Los contenidos se acotan a lo visto en clase; el temario es extenso pero el examen se ajusta a lo impartido.

2. OpenCV — repaso colectivo

Francisco Javier usa OpenCV (en Perl) en producción para leer códigos QR ofuscados en correos maliciosos: primero ZBAR, luego ZXing, y como tercera opción OpenCV, aplicando transformaciones (contraste invertido, color negativo, deformación) hasta poder leer la URL del QR y detectar si es maliciosa.

Flujo habitual de transformaciones: 1. Abrir imagen con cv2.imread. 2. Transformar (escala de grises, rotación, redimensionado, detección de bordes, brillo). 3. Mostrar resultado con cv2.imshow (CLI) o matplotlib.pyplot.imshow (Jupyter).

3. Preguntas de desarrollo tipo examen (resueltas en clase)

Pregunta 1 — Segmentación en sistema multiagente médico ⚠️ EXAMEN

Varios agentes colaboran para segmentar células en imágenes microscópicas. Explica en qué consiste la segmentación por umbralización, qué limitación tiene en imágenes con iluminación no uniforme y qué mecanismo de coordinación entre agentes permite compensar esa limitación repartiendo el análisis por zonas.

Claves de respuesta:

Umbralización: cada píxel se compara con un umbral de intensidad; si supera el umbral → blanco (primer plano); si no → negro (fondo). Produce una imagen binaria.
Limitación con iluminación no uniforme: el umbral global genera falsos positivos (zonas oscuras clasificadas como fondo aunque pertenezcan al objeto).
Solución multiagente (divide and conquer): cada agente procesa una zona de la imagen con su propio umbral local adaptado a la iluminación de esa región. Los resultados parciales se coordinan para reconstruir la segmentación global.

Pregunta 2 — Autonomía en agentes de análisis de imágenes ⚠️ EXAMEN

La propiedad que permite al agente decidir de forma autónoma es precisamente la autonomía: el agente tiene umbrales y objetivos predefinidos y actúa sin intervención humana según esos parámetros. Las precondiciones en la base de conocimiento actúan como guardarraíles.

Pregunta 3 — Transformada de Fourier en sistema industrial multiagente ⚠️ EXAMEN

Un agente de procesamiento de imágenes de una cámara industrial recibe imágenes con ruido periódico. Explica qué ventaja ofrece trabajar en el dominio frecuencial (Fourier) para eliminar ese ruido y razona por qué un sistema multiagente es más adecuado que un sistema centralizado.

Claves de respuesta:

Dominio frecuencial: la Transformada de Fourier convierte la imagen del dominio espacial (píxeles) al dominio frecuencial. El ruido periódico aparece como picos en frecuencias concretas; se puede aplicar un filtro selectivo para eliminar exactamente esas frecuencias sin dañar el resto de la imagen.
Ventaja del sistema multiagente: cada agente puede especializarse en un rango de frecuencias distinto, procesando en paralelo. El sistema escala mejor y responde en tiempo real mejor que un sistema centralizado que procese todo el espectro secuencialmente.

4. Temario pendiente

flowchart LR
    T8[Tema 8: Análisis de imágenes digitales] --> T9[Tema 9: Transformación de imágenes]
    T9 --> T10[Tema 10: Segmentación y reconocimiento de formas]
    T10 --> T11[Procesamiento de Lenguaje Natural]

El profesor anuncia que el temario continúa el jueves con el Tema 8.

Preguntas de Autoevaluación

Describe el formato del examen de la asignatura: partes, número de preguntas y puntuación de cada una.
¿Qué tipo de código se pedirá en el examen? ¿En qué lenguaje?
¿Qué es la autonomía de un agente? ¿Cómo se diferencia de un programa convencional?
Define guardarraíles en el contexto de sistemas de IA. ¿Qué relación tienen con la base de conocimiento del agente?
¿Qué es un contrato de entrada/salida de un agente y por qué ayuda a mantener el determinismo del sistema?
Explica en qué consiste la segmentación por umbralización y en qué situación falla.
¿Cómo resuelve un sistema multiagente la limitación de la umbralización global en imágenes con iluminación no uniforme?
¿Qué ventaja ofrece la Transformada de Fourier para eliminar ruido periódico en una imagen frente a un filtro en el dominio espacial?
¿Por qué un sistema multiagente es más adecuado que uno centralizado para el procesamiento de imágenes en tiempo real?
¿Qué es OpenCV? ¿En qué año se creó? Cita tres operaciones que permite realizar sobre imágenes.
¿Por qué no se puede usar cv2.imshow dentro de Jupyter Notebook? ¿Qué alternativa se utiliza?