Periodo académico 2023-1S
| Actividad | Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor/Tutor |
|---|---|---|---|---|---|
| PRACTICA SALA DE COMPUTO | (1) - PRACTICA SALA DE CÓMPUTO - GRUPO.1 - BOGOTÁ | 23/01/2023 - 04/03/2023 | JUEVES 07:00 - 10:00 | AULA GENERAL 20 - M21 - PISO 2 | ANDRES FERNANDO BERNAL ESCOBAR |
| 06/03/2023 - 20/05/2023 | JUEVES 07:00 - 10:00 | AULA GENERAL 20 - M21 - PISO 2 | ALEJANDRO RIASCOS OCHOA | ||
| (2) - PRACTICA SALA DE CÓMPUTO - GRUPO.2 - BOGOTÁ | 23/01/2023 - 04/03/2023 | JUEVES 10:00 - 13:00 | AULA GENERAL 20 - M21 - PISO 2 | ANDRES FERNANDO BERNAL ESCOBAR | |
| 06/03/2023 - 20/05/2023 | JUEVES 10:00 - 13:00 | AULA GENERAL 20 - M21 - PISO 2 | ALEJANDRO RIASCOS OCHOA |
Este curso reconoce la relación existente entre matemáticas, arte y diseño, y
la desarrolla para fortalecer competencias como recolección e interpretación
de información cuantitativa y cualitativa por medio de laboratorios,
comunicación de resultados por medio de escritura de informes tipo artículo
científico, pensamiento algorítmico-computacional y pensamiento
geométrico-espacial. Para ello se proponen dos secciones:
1) Pensamiento espacial y análisis de datos: interpretación y
comunicación de información. Representación del espacio y aplicaciones al
diseño industrial y virtual.
2) Del pensamiento Algorítmico a la Simulación computacional: De la
simulación del universo a los universos simulados.
En el componente de Pensamiento espacial y análisis de datos se busca
que los estudiantes sean capaces de hacer una lectura analítica de información
numérica y gráfica, de crear representaciones gráficas propias a partir de
datos estructurados, de recolectar e interpretar datos a través de prácticas
de laboratorio y comunicar sus resultados a través de informes tipo artículo
científico. Se propone un trabajo basado en estudio de casos reales,
laboratorios, cercanos a la realidad de los estudiantes y a sus intereses
profesionales,
Los temas a trabajar serán de pensamiento espacial. Se ilustran las
formas de composición espacial y geométrica tomando como referentes de
análisis algunas obras representativas de la historia del arte, o más
precisamente de la pintura, enlazando, en el recorrido las analogías o
fundamentos propios de la ciencia.
Se despliegan conceptos sobre espacios euclídeos y no euclídeos, sobre
perspectiva y proporción, proporción áurea, teselación, origami y fractalidad,
así como conceptos porcentajes, probabilidades, promedios y desviaciones
estándar.
En la sección pensamiento Algorítmico a la Simulación computacional se
muestra con rutinas sencillas y el uso de simuladores en línea cómo la
matemática está vinculada a los algoritmos y cómo las simulaciones que se
pueden desplegar representan el mundo, lo inventan, lo imaginan o lo crean. Y
de esta forma se espera que los estudiantes reconozcan la relación entre el
rigor formal de la matemática y el despliegue creativo que posibilita, al
tiempo que se afianza el pensamiento algorítmico y computacional. El eje
conductor de este módulo es la transición de la matemática como imagen del
universo real a la matemática como generadora de universos fantásticos a
través de talleres y/o proyectos que integran los ejemplos y ejercicios
prácticos.
1. Reconocer y entender la relación de la geometría y el pensamiento espacial
con las formas de representación en artes y diseño.
2. Crear visualización, mediciones numéricas de conjuntos de datos
estructurados para extraer conclusiones y mejorar el conocimiento de fenómenos
relacionados a las artes y el diseño.
3. Entender el potencial del modelamiento matemático y la simulación
computacional para la creación artística.
Objetivos específicos:
1) Reconocer y conocer la simetría como elemento común a la geometría,
el arte y el diseño.
2) Reconocer y entender elementos de composición geométrica, matemática
y algorítmica en el arte y el diseño.
3) Reconocer y entender los conceptos asociados a la geometría fractal y
complejidad emergente a partir de operaciones y patrones sencillos.
4) Procesar con una herramienta estadística un base de datos estructurada
5) Crear visualizaciones de datos tanto cualitativos como cuantitativos.
6) Calcular e interpretar diferentes mediciones numéricas asociadas a
los datos con el propósito de resumir de la manera más apropiada la
información.
7) Comunicar los resultados de los hallazgos encontrados en las fuentes
de información estructurada a través informes tipo artículos científicos.
8) Conocer algunas técnicas de simulación computacional aplicadas a la
simulación de fenómenos reales.
9) Conocer algunas instancias de simulación computacional de fenómenos
hipotéticos o plausibles.
10) Conocer algunas instancias de simulación computacional de fenómenos
imaginados.
11) Conocer algunas instancias de simulación computacional dentro de la
creación artística.
Parte 1: Pensamiento espacial y análisis de datos
Perspectiva y Proporción:
Geometría euclideana y postulados de Euclides y geometría no euclideana
como base para la creación artística, arquitectónica y en el diseño, y su
influencia en los conceptos de perspectiva y proporción.
Referencias y recursos:
1) John D Barrow. El universo como obra de arte. Capítulo 1 y 2
2) Las matemáticas escondidas en las grandes obras de arte. BBC News
Mundo
3) Roger Antonsen. La matemática es el secreto oculto para entender el
mundo. TED Talks.
4) Frantz,M y Crannell A. Viewpoints.Mathematical Perspective and
Fractal Geometry in Art. Princeton University Press.2011
Fibonacci y la Proporción Áurea:
La sucesión de Fibonacci tiene características muy especiales y su
operación matemática es muy sencilla. Se ilustra su (omni)presencia en la
naturaleza y el arte: La Gioconda, las Meninas y el Nacimiento de Venus.
Referencias y recursos:
1) Stewart, I. Las matemáticas de la vida. Editorial Crítica. 2010
2) Elam K. La geometría del diseño. Estudios en proporción y
composición. Princeton Architectural Press.2011
Teselados:
La regularidad o patrones de figuras que cubren las superficies proponen
métodos para cubrir el espacio. Las copias isométricas de una figura inicial
fueron trabajadas en el arte sumerio, griego, árabe, por mátemáticos como
Keppler y el artista neerlandés M.C.Escher
Referencias y recursos:
1) https://www.geogebra.org/tessellations
2)
https://www.nctm.org/Classroom-Resources/Illuminations/Interactives/Tessellation-Creator/
3) Hofstadter, D. Gödel, Escher, Bach: un Eterno y Grácil Bucle.
Tusquets Ed. 1999.
4) https://es.wikipedia.org/wiki/Teselado
5) http://gratrix.net/tile/tile.html
6) https://www.youtube.com/watch?v=qRrWlozzj6I&ab_channel=TEDxTalks
Origami:
El arte del plegado de papel para crear figuras sorprendentes contiene
algoritmos matemáticos de interés en el arte y el diseño. Actualmente se
utiliza el origami en diseño aeroespacial, en alta tecnología y en elementos
cotidianos del hogar.
Referencias y recursos:
1)
https://www.ted.com/talks/robert_lang_the_math_and_magic_of_origami?language=es
2) https://origamisimulator.org/
Fractales:
La autosimilaridad a diferentes escalas se encuentra en la naturaleza
como en árboles, copos de nieve, paisajes, ADN. Actuales manifestaciones
artísticas del siglo XX se basan en la geometría fractal para crear nuevas
estéticas.
Referencias y recursos:
1) https://sciencevsmagic.net/fractal/#0060,0090,1,1,0,0,1
2) http://usefuljs.net/fractals/
3) https://www.geogebra.org/m/tUD6vpFr
4) https://www.hisour.com/es/fractal-art-17953/
5) ) John D Barrow. El universo como obra de arte.
6) Fractales Wikipedia
7) Frantz,M y Crannell A. Viewpoints.Mathematical Perspective and
Fractal Geometry in Art. Princeton University Press.2011
Visualización de datos:
Introducción a data analysis y data visualization: Los datos y su
contexto. Importancia de los datos en el siglo XXI. Importancia del diseño, la
visualización, y el análisis de datos. Los datos como visualización artística
y más.
Tipos de datos, tipo de conjuntos de datos: Archivos separados por
comas, tablas, redes, árboles, campo, grillas. Bases de datos mundiales y
nacionales. Hojas de cálculo: Google Sheets y Excel. Elegir las mejores
visualizaciones; tablas, mapas de calor, texto simple, dispersión, barras,
grafico de líneas, tendencias, cascada. Cómo se presentan buenos datos.
Herramientas de visualización como Gapminder, Tableau y excel. Tablas y
gráficos dinámicos. Tabulación automática de la información y generación de
medidas numéricas de resumen.
Parte 2: Pensamiento Algorítmico a la Simulación computacional
I: Conceptos Básicos
• ¿Qué es un computador?
• ¿Qué es simulación computacional?
• Lenguaje de máquina, lenguajes de programación
• Programación orientada a objetos
Referencias:
https://p5js.org/ (para implementar ejemplos a lo largo del curso; mis
bocetos están en https://editor.p5js.org/otrobernal/sketches)
II: Simulación visual
• Pixeles. Codificación de imágenes monocromáticas
• Codificación del color. Sistema de coordenadas de color (RGB y
similares)
• Filtros
• Animación (vista como una simulación dinámica de tiempo discreto)
• Demanda de cómputo de la simulación visual. Paralelización y tarjetas
gráficas
• Gráficos tridimensionales
a. Ray casting
b. Binary Space Partitioning
c. Gráficos poligonales
d. Shaders
e. Ray tracing
Referencias:
https://ai.stanford.edu/~syyeung/cvweb/tutorial1.html
https://editor.p5js.org/p5/sketches/3D:_shader_using_webcam
(la transformación que implementa es semi-compleja y poco intuitiva;
pero es fácil adaptar el código para realizar
transformaciones más educativas como monocromatizar, pasar a escala de
grises, recargar tonos,
suavizar/acentuar bordes, y otros filtros)
https://www.youtube.com/watch?v=-P28LKWTzrI&ab_channel=NVIDIA
https://www.youtube.com/watch?v=Oct4Oi-KfVQ&ab_channel=DigiDigger
https://www.youtube.com/watch?v=hAKWBYi2e_Q&ab_channel=DigiDigger
https://www.youtube.com/watch?v=qC5KtatMcUw&ab_channel=UnrealEngine
https://www.youtube.com/watch?v=hTf1otkzTz4&ab_channel=IGN
III: Simulación física
• Ecuaciones de movimiento en física (clásica)
• Implementación de las ecuaciones de movimiento en una animación
• Simulación de colisiones
• Interactividad
• Fantasía
a. Simulación de espacio 4D
b. Simulación de universos no euclidianos
c. Portales
d. Invertir el flujo del tiempo
Referencias:
https://spicyyoghurt.com/tutorials/html5-javascript-game-development/collision-detection-physics
https://powdertoy.co.uk/
https://www.youtube.com/watch?v=prXuyMCgbTc&feature=emb_logo&ab_channel=GDC
https://www.youtube.com/watch?v=XfiFBsKi7go&ab_channel=PlayStation
https://www.youtube.com/watch?v=vZp0ETdD37E&ab_channel=%5Bmtbdesignworks%
7BMiegakure%2C4DToys%7D%5D
https://www.youtube.com/watch?v=lFEIUcXCEvI&ab_channel=DigiDigger
https://www.youtube.com/watch?v=_SmPR5mvH7w&ab_channel=DigiDigger
IV: Simulación de inteligencia
• ¿Qué es inteligencia? ¿Qué es inteligencia artificial?
• Navigation mesh
• Behavior trees
• Goal Oriented Action Planning
• Aprendizaje de máquina
a. El fiasco del perceptrón
b. Redes neuronales
c. Generadores de imagen y sonido y demás ejemplos
Referencias:
https://www.youtube.com/watch?v=U5MTIh_KyBc
https://www.youtube.com/watch?v=6VBCXvfNlCM&ab_channel=AIandGames
https://www.youtube.com/watch?v=Nt1XmiDwxhY
https://www.youtube.com/watch?v=P7d5lF6U0eQ
https://www.youtube.com/watch?v=PaOLBOuyswI
https://colah.github.io/posts/2014-03-NN-Manifolds-Topology/
https://thispersondoesnotexist.com/
https://colab.research.google.com/drive/15UwYDsnNeldJFHJ9NdgYBYeo6xPmSelP#scrollTo=g7EDme5RYCrt
(generador de imágenes; sustituya su frase donde dice “the first day of the
waters”)
https://deepai.org/machine-learning-model/text2img
https://www.midjourney.com/showcase/
https://www.youtube.com/watch?v=uRRgiaC7cxg&ab_channel=Mr.MojoRisin
V: Simulación de creatividad
• Pregunta de motivación: ¿cómo crea un generador de imágenes una imagen
diferente cada vez?
• Simulación de azar: random number generation
• Generación procedural
a. Ruido de Perlin y aplicaciones
b. Ruido fractal y aplicaciones
c. Trascender la capacidad de almacenamiento: generación procedural de
universos
d. Generación procedural de patrones de comportamiento
Referencias
https://www.youtube.com/watch?v=-POwgollFeY
https://www.ryojiikeda.com/project/datamatics/
https://www.youtube.com/watch?v=AFISmcAigfY&ab_channel=ObsidianAnt
https://www.youtube.com/watch?v=C9RyEiEzMiU&t=7s&ab_channel=GDC
https://www.youtube.com/watch?v=oYUZp4I3ksE&ab_channel=GameMaker%27sToolkit
https://www.pcgworkshop.com/database.php
El total de la calificación es el promedio o media aritmética de tres notas
que se reportarán a la universidad por medio de un acta de notas en tres
momentos o cortes, a saber: en la sexta semana del periodo regular, en la
undécima y en la decimosexta. La nota de cada momento será igual al promedio
de las calificaciones de todas las evaluaciones realizadas en el periodo
respectivo. La escala de calificaciones va de cero (0.0) a cinco (5.0) y el
curso se aprueba con una nota final de 3,0.
Si usted no está de acuerdo con alguna calificación podrá solicitar una
revisión siguiendo el conducto regular: primero al profesor de la asignatura
y, si aún permanece inconforme con la nota, por medio de una comunicación
escrita a la dirección del Departamento de Ciencias Básicas, según lo
establecido en el Artículo 40, Capítulo 7 del reglamento estudiantil.
http://dhs.stanford.edu/dh/networks/
https://conwaylife.com/wiki/Main_Page
https://brm.io/matter-js/
https://www.youtube.com/playlist?list=PLwOyKHoDhJIqX_-gO1kiWerehrXMUEVBb
http://www.ryojiikeda.com/project/datamatics/
https://www.youtube.com/user/McBacon1337
Hofstadter, D. Gödel, Escher, Bach: un Eterno y Grácil Bucle. Tusquets
Ed. 1999.
Cala, F y M Díaz. Dos enlaces entre arte y ciencia: cubismo y
relatividad, y matemáticas y fotografía. Editorial
Utadeo. 2015.
Barrow, J.D. El universo como obra de arte. Editorial Critica. 2000.
Stewart, I. Las matemáticas de la vida. Editorial Crítica. 2010
Elam K. La geometría del diseño. Estudios en proporción y composición.
Princeton Architectural Press.2011
Frantz,M y Crannell A. Viewpoints.Mathematical Perspective and Fractal
Geometry in Art. Princeton University
Press.2011
https://www.geogebra.org/
https://www.nctm.org/Classroom-Resources/Illuminations/Interactives/Tessellation-Creator/
(https://www.kaggle.com/ikarus777/notebook)
(https://www.kaggle.com/momanyc/notebook)
Yau. N. Vizualize this.
Munzner T. Visualization Analysis and Design.CRC Press. 2014
Nussbaumer, C. StoryTelling with data. Wiley.2015
Libro de acceso gratuito: González, L. Análisis Exploratorio de datos.
Editorial Utadeo. 2018.