Módulos del Proyecto Integrador
Contextualización
El proyecto integrador es una oportunidad para aplicar los conocimientos de machine learning en un contexto real, donde se busca resolver problemas específicos de diversos sectores como manufactura, servicios, retail, entre otros. Es fundamental realizar un análisis de factibilidad que considere los recursos disponibles, el tiempo de implementación y el impacto esperado del proyecto.
Lecturas
Tema 1.1 Proyecto Integrador
Leer el reglamento de proyecto integrador, que establece las normas y directrices comunes que deberás seguir para el desarrollo y presentación del mismo. El documento incluye las definiciones, condiciones generales y procedimientos enmarcados en el contexto de la materia.
Barceló Alonso, G. (2023). Reglamento de requisitos, políticas y procedimientos del Proyecto Integrador de la Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada (MNA) . Tecnológico de Monterrey, Escuela de Ingeniería y Ciencias. Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada.
Licencia: Derechos reservados Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey.
Accesibilidad: En el documento PDF se puede ajustar el tamaño de la página con el visor de archivos PDF.
Tema 1.2 Casos de uso
Leer el libro de casos de uso de inteligencia artificial en los negocios, que presenta ejemplos prácticos de implementación y las consideraciones clave para el éxito de los proyectos.
Burgess, A. (2018). The Executive Guide to Artificial Intelligence: How to identify and implement applications for AI in your organization. Palgrave Macmillan.
Licencia: Libro con derechos de autor, disponible para su compra.
Accesibilidad: Disponible en formato digital con opciones de ajuste de texto.
Hola Mundo Details
Recursos para mi aprendizaje | Metodología CRISP-ML(Q)
Avance 0. Propuesta de proyecto y firma de convenios
| Criterios | Calificaciones | Pts |
|---|---|---|
| Estructura de la propuesta |
5 pts
Con marcas
Todos los elementos requeridos están presentes en el documento. Se incluye portada, índice, pies de figura y tablas.
0 pts
Sin marcas
|
5 pts |
| Antecedentes |
20 pts
Con marcas
La descripción de la empresa/organización y el contexto son detallados y proporcionan una base sólida para el proyecto.
0 pts
Sin marcas
|
20 pts |
| Entendimiento del negocio |
30 pts
Con marcas
La formulación del problema es clara, específica y se enfoca en un desafío significativo. Se identifican objetivos, preguntas clave y participantes relevantes, especificando su nivel de participación y tipo de involucramiento.
0 pts
Sin marcas
|
30 pts |
| Entendimiento de los datos |
30 pts
Con marcas
La descripción de los datos es detallada y contextualizada de manera sobresaliente. Se justifica la selección de la técnica de ML. Se determinan entradas y salidas (si aplica).
0 pts
Sin marcas
|
30 pts |
| Redacción |
10 pts
Con marcas
El texto es claro, tiene orden lógico y coherente, permite una lectura fluida y no contiene errores ortográficos.
0 pts
Sin marcas
|
10 pts |
| Referencias |
5 pts
Con marcas
Todas las fuentes de información fueron citadas correctamente en formato APA o IEEE.
0 pts
Sin marcas
|
5 pts |
| Puntos totales: | 100 | |
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