En esta última lección, los estudiantes presentarán sus proyectos prácticos de IA aplicada y reflexionaremos sobre los aprendizajes obtenidos durante todo el curso.
Objetivo de la sesión
Compartir los proyectos desarrollados por los equipos.
Recibir retroalimentación constructiva de compañeros e instructores.
Reflexionar sobre los avances y aprendizajes adquiridos.
Identificar oportunidades de mejora y próximos pasos en IA.
Formato de presentación
Duración por equipo: 10-12 minutos.
Estructura recomendada:
Definición del problema.
Dataset y preprocesamiento.
Modelo y técnicas empleadas.
Resultados obtenidos.
Conclusiones y próximos pasos.
Criterios de evaluación
Claridad en la presentación.
Calidad técnica del proyecto.
Creatividad en la solución propuesta.
Aplicabilidad práctica en el sector elegido.
Trabajo colaborativo e innovación.
Ejemplo de diapositiva de presentación
Proyecto: Recomendador de productos para e-commerce
Problema: Aumentar ventas mediante recomendaciones personalizadas.
Dataset: 50.000 registros de compras.
Modelo: ALS (filtrado colaborativo).
Resultados: Aumento del 25% en engagement.
Conclusiones: Escalar el modelo a producción.
Reflexión grupal
Discusión abierta sobre:
Principales aprendizajes del curso.
Retos encontrados durante el proyecto.
Cómo aplicar la IA en la vida profesional.
Áreas en las que desean profundizar.
Cierre del curso
Con esta lección finalizamos el curso de Inteligencia Artificial Intermedio. Los estudiantes han adquirido competencias en:
Machine Learning y Deep Learning aplicados.
Procesamiento y análisis de datos a gran escala.
Aplicación de IA en sectores clave (salud, finanzas, retail, industria, transporte, energía, marketing).
Desarrollo de proyectos prácticos de IA.
Próximos pasos
Profundizar en IA avanzada y especializaciones.
Explorar proyectos de investigación o emprendimiento.
Participar en comunidades y competencias de IA.
Continuar aprendiendo con práctica constante.
Mensaje final
La Inteligencia Artificial no es solo una herramienta tecnológica, es un motor de transformación. El futuro de la innovación depende de cómo aplicamos la IA con ética, creatividad y visión de impacto.