• Seleccione dos casos de uso diferentes de los ejemplos anteriores. Para cada uno, explora y prueba modelos de IA de al menos dos plataformas diferentes (por ejemplo, OpenAI, Hugging Face, Cohere, Gemini, Anthropic, Llama, etc.).
• Evalúe el rendimiento de cada modelo basándose en coste, calidad, y velocidad. Cree un informe que resuma sus hallazgos, que incluya recomendaciones sobre el modelo más adecuado para cada caso de uso y una justificación basada en sus criterios de evaluación.

• Ejercicio: Desarrolle un sistema de inteligencia artificial que analice la participación de los clientes a través de varios canales (por ejemplo, correo electrónico, redes sociales, interacciones con el servicio de atención al cliente). Usa la inteligencia artificial para identificar patrones en el comportamiento, las preferencias y los puntos problemáticos de los clientes, lo que servirá de base para una estrategia de interacción específica.
• Habilidades aplicadas: Análisis de datos multimodales, modelado del comportamiento del cliente y personalización estratégica del contenido.

• Ejercicio: Cree una herramienta de inteligencia artificial que prediga los riesgos financieros mediante el análisis de los datos de las transacciones, las condiciones del mercado y los perfiles de los clientes. La herramienta debe proporcionar información práctica para mitigar los posibles riesgos e informar las estrategias de inversión.
• Habilidades aplicadas: Modelado predictivo, algoritmos de evaluación de riesgos y análisis de datos financieros.

• Ejercicio: Implemente una solución de inteligencia artificial que optimice la cadena de suministro mediante la predicción de la demanda, la identificación de posibles cuellos de botella y la sugerencia de niveles de inventario óptimos. El sistema debe adaptarse a los datos en tiempo real y a los cambios del mercado.
• Habilidades aplicadas: Análisis de la cadena de suministro, previsión de la demanda y toma de decisiones en tiempo real.

Descripción general: Este ejercicio implica identificar un problema único dentro de un dominio específico que requiere una solución de IA personalizada. Se embarcará en un viaje para desarrollar un modelo de IA personalizado, empezando por la conceptualización, pasando por la preparación de los datos y el entrenamiento del modelo, hasta la evaluación y la implementación. Además, comparará la eficacia de ajustar un modelo ya entrenado con anterioridad con la de desarrollar un modelo nuevo desde cero para su caso de uso específico.

Proceso:

1. Identificación de problemas y ensamblaje de conjuntos de datos:
   • Elija un problema complejo dentro de una industria o campo de interés que pueda beneficiarse significativamente de la IA, como la medicina personalizada en la atención médica, el mantenimiento predictivo en la fabricación o los precios dinámicos en el comercio minorista.
   • Reúna y prepare un conjunto de datos especializado adaptado a su problema. Esto puede implicar recopilar datos nuevos, aumentar los conjuntos de datos existentes o sintetizar datos para garantizar un conjunto de entrenamiento completo.
2. Desarrollo de modelos personalizados:
   • Desde cero:
     • Diseñe y desarrolle una nueva arquitectura de modelos de IA adaptada a las características específicas de su problema. Tenga en cuenta las características de los datos, los resultados esperados y la eficiencia computacional.
     • Entrene su modelo utilizando el conjunto de datos preparado, aplicando técnicas como la validación cruzada para garantizar la solidez y la generalización.
   • Ajuste fino de los modelos previamente entrenados:
     • Selecciona un modelo previamente entrenado relevante que se alinee estrechamente con tu dominio problemático, como un modelo de Hugging Face Model Hub o TensorFlow Model Garden.
     • Ajuste este modelo en su conjunto de datos especializado, ajustando los hiperparámetros y la tasa de aprendizaje para adaptar el modelo a su problema específico.
3. Evaluación y análisis comparativo:
   • Evalúe rigurosamente tanto su modelo personalizado como el modelo preentrenado con precisión mediante un conjunto de métricas de rendimiento relevantes para su problema, como la exactitud, la precisión, la recuperación, la puntuación de F1 o las métricas específicas del dominio.
   • Realice un análisis comparativo para evaluar las ventajas y desventajas de cada enfoque en términos de tiempo de capacitación, rendimiento del modelo, consumo de recursos y escalabilidad.
4. Implementación y pruebas en el mundo real:
   • Implemente la solución más eficaz en un escenario o simulación del mundo real, supervise su rendimiento y recopile comentarios de los usuarios finales o expertos en el dominio.
   • Realice iteraciones sobre el modelo basándose en información del mundo real, optimizando su rendimiento y usabilidad.

Documentación y uso compartido:

Documente todo el proceso, desde la identificación del problema hasta la implementación y las pruebas en el mundo real. Resalte las decisiones clave, los desafíos enfrentados y la forma en que se abordaron. Comparta sus hallazgos, ideas y la solución final de IA con la comunidad de IA, contribuyendo al intercambio de conocimientos y fomentando la investigación y el desarrollo en el ámbito que elija.

Consejo de experto:

Este ejercicio es una oportunidad para profundizar en las complejidades del desarrollo de modelos de IA y comprender las consideraciones prácticas de la aplicación de la IA en escenarios del mundo real. Interactuar con expertos en la materia y con posibles usuarios finales durante todo el proceso puede proporcionar información inestimable que sirva de guía para el desarrollo del modelo y garantice que la solución final aborde de manera eficaz el problema identificado. Manténgase abierto a los comentarios y prepárese para continuar con su solución, aprovechando la naturaleza dinámica y en evolución de las tecnologías de inteligencia artificial para impulsar la mejora continua.

Visión general: Este ejercicio hace hincapié en la adaptabilidad de la IA al asignarle la tarea de transferir una solución de IA de un dominio a otro, lo que demuestra cómo se pueden aplicar las tecnologías de IA en varios campos para resolver diferentes tipos de problemas.

Proceso:

• Selección y análisis: elija una aplicación de IA exitosa dentro de un dominio específico, como el análisis predictivo en finanzas para la evaluación de riesgos. Realice un análisis exhaustivo para comprender los componentes principales de la solución de IA, incluidos los datos, los algoritmos y el problema que aborda.
• Adaptación del dominio: identifique un dominio completamente diferente en el que la solución principal de IA pueda ser beneficiosa, como el uso de análisis predictivos en la educación para identificar a los estudiantes en riesgo de tener un rendimiento inferior. Considere las modificaciones necesarias para adaptar la solución de IA al nuevo dominio, incluidos los cambios en las entradas de datos, los parámetros del modelo y la interpretación de los resultados.
• Implementación y evaluación: Implemente la solución de IA adaptada en el nuevo dominio. Esto implica la recopilación y el preprocesamiento de datos, el reentrenamiento o el ajuste del modelo y la integración en el flujo de trabajo del nuevo dominio. Evalúe la eficacia de la solución en el nuevo dominio, utilizando las métricas pertinentes y recopilando los comentarios de los expertos en el dominio.
• Reflexión y documentación: Documente todo el proceso de adaptación de la solución de IA de un dominio a otro, destacando los desafíos, las soluciones y los conocimientos adquiridos. Reflexione sobre el potencial de la IA para trascender los límites de los dominios y resolver una amplia gama de problemas. Comparta sus hallazgos y la solución de IA adaptada con la comunidad para inspirar más aplicaciones de IA multidominio.

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Visión general: Este ejercicio lo coloca a la vanguardia de la innovación en IA, donde contribuirá con investigaciones originales que promuevan el campo de la IA. Esto podría implicar el desarrollo de nuevos modelos de IA, la mejora de los algoritmos existentes o la aplicación de la IA de formas novedosas.

Proceso:

• Enfoque de la investigación: identifique un área dentro de la IA que tenga potencial para un avance significativo. Esto podría implicar tecnologías emergentes como el aprendizaje automático cuántico, la IA ética o las aplicaciones de la IA en la mitigación del cambio climático.
• Diseño experimental: Formule una hipótesis o pregunta de investigación. Diseñe experimentos para probar su hipótesis, teniendo en cuenta la metodología, los requisitos de datos y las técnicas de análisis.
• Realización de investigaciones: lleve a cabo sus experimentos, recopilando y analizando datos. Prepárate para las pruebas iterativas y el refinamiento de tu hipótesis en función de los hallazgos iniciales.
• Análisis y publicación: analice los resultados de su investigación y saque conclusiones que contribuyan al campo de la IA. Prepara tu investigación para publicarla en una revista de inteligencia artificial o tecnología revisada por pares, o para presentarla en una conferencia líder sobre inteligencia artificial.
• Compromiso y colaboración: interactúa con la comunidad de investigación de la IA a lo largo de tu proyecto. Solicita la opinión de tus compañeros, participa en los debates y considera la posibilidad de colaborar para mejorar tu investigación. El objetivo no es solo contribuir con tus hallazgos, sino también entablar un diálogo más amplio que da forma al futuro de la IA.