Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Olaciregui, Santiago Jose. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se describe el diseño y desarrollo de un sistema de chat- bot interactivo de atención al cliente y gestión de reservas para Buda e India Bar. Este trabajo logró automatizar la comunicación con los clientes a través de WhatsApp, lo que mejoró la eficiencia operativa y optimizó la experiencia del usuario. Para su implementación fueron fundamentales los conocimientos adquiridos en la carrera, como el procesamiento de lenguaje natural, integración de APIs y el desarrollo de sistemas basados en inteligencia artificial.]]> Olaciregui, Santiago Jose]]> ]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Arias Suarez, Federico. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se describe el diseño e implementación de un modelo de segmentación de clientes mediante técnicas de machine learning, desarrollado para la empresa Dismac. El objetivo principal del trabajo fue identificar perfiles de clientes que ya realizaron compras a crédito, con el fin de activar a aquellos que, pese a tener una línea de crédito aprobada, aún no concretaron una compra. Esta segmentación permitirá definir campañas publicitarias dirigidas según el arquetipo de cada cliente y brindar información estratégica para reorganizar la oferta comercial en sucursales, en función de los perfiles predominantes en cada zona. Para su implementación fueron fundamentales los conocimientos adquiri- dos en el posgrado, tales como el análisis exploratorio de datos, técnicas de feature engineering, algoritmos de aprendizaje no supervisado y métricas de validación de resultados.]]> Arias Suarez, Federico]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Maudet, Ezequiel Eduardo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> Este trabajo presenta el diseño, desarrollo e implementación de un sistema au- tomatizado que analiza las llamadas de la central telefónica de una empresa de- dicada a la venta de equipamiento agrícola. El sistema captura el audio de cada conversación, lo convierte en texto, reconoce el sentimiento y la intención del cliente, elabora una respuesta automática y la envía por correo electrónico. Con esta solución se optimiza el monitoreo de la calidad del servicio, se agiliza la ges- tión de reclamos y se transforman las conversaciones en información valiosa para la mejora continua. Para ello se aplicaron conocimientos de procesamiento de len- guaje natural, clasificación de emociones, integración de software y despliegue en la nube.]]> Maudet, Ezequiel Eduardo ]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Monzón, Fernado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se describe el desarrollo de un sistema de detección de infracciones basado en visión artificial y seguimiento de objetos. La solución ofre- cida buscó revolucionar la forma en la que se gestionan las infracciones vehicu- lares, mediante una identificación más precisa y eficiente en tiempo real. Para el desarrollo del trabajo fueron necesarios los conocimientos adquiridos en relación con el entrenamiento de modelos, la comparación de métricas de desempeño y la utilización de herramientas de procesamiento de imágenes.]]> Monzón, Fernado]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Lopretto, Fabricio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> El presente trabajo se enfoca en el estudio, diseño e implementación de algoritmos y evaluación de modelos de redes neuronales para la generación de pronósticos atmosféricos en el sur de Sudamérica. Este trabajo resulta de interés para futuros desarrollos en el Servicio Meteorológico Nacional de Argentina. Durante su rea- lización se integraron conocimientos clave, tales como la manipulación de datos meteorológicos, el diseño de arquitecturas de redes neuronales convolucionales y completamente conectadas, la aplicación de conceptos básicos de aprendizaje de física, así como métodos de entrenamiento y técnicas de optimización.]]> Lopretto, Fabricio ]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Sarina, Diego. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se describe el desarrollo de una plataforma de asisten- cia diagnóstica basada en Machine Learning para la interpretación de radiografías panorámicas dentales. Su propósito es optimizar el flujo de trabajo en clínicas y centros radiológicos, automatizando la detección de patologías como caries, dien- tes impactados y lesiones periapicales. Para su implementación, se aplicaron conocimientos avanzados en visión por computadora, aprendizaje profundo y procesamiento de imágenes médicas, así como técnicas de optimización de modelos.]]> Sarina, Diego]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Doffo, Augusto Santiago. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se describe el desarrollo de un sistema de análisis de vibraciones orientado a la detección de anomalías y predicción de fallas en roda- mientos de bolas esféricas. La solución cuenta con capacidad de procesamiento en tiempo real, y está dirigida a entornos industriales que requieren herramien- tas confiables para mantenimiento predictivo. El sistema logra la identificación temprana de patrones que indican un riesgo de fallo mecánico inminente, incluso en etapas donde las señales de deterioro aún no son evidentes mediante métodos convencionales de monitoreo. Para el desarrollo del trabajo se aplicaron conocimientos en aprendizaje automá- tico con análisis de señales en el dominio temporal y frecuencial para realizar diagnósticos, y modelos de redes neuronales LSTM para realizar estimaciones futuras.]]> Doffo, Augusto Santiago]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Pertierra, Valentín. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se describe una investigación sobre el uso de redes neuronales para simular la iluminación en escenas tridimensionales. El objetivo fue evaluar si estos modelos pueden reemplazar total o parcialmente losmétodos tradicionales, motivado por su potencial para reducir el uso de memoria y el tiempo de cálculo. Se analizaron distintas variantes del modelo y se compararon sus resultados con técnicas convencionales. Durante el desarrollo se aplicaron conocimientos de aprendizaje profundo, computación gráfica, análisis matemático y visión por computadora. Los resultados indican que este enfoque constituye una alternativa válida para representar la iluminación desde distintos puntos de vista.I Resumen La presente memoria describe la implementación de un modelo de visión artifi- cial para detectar fallas en el recubrimiento de conductores de energía durante el proceso de extrusión. Este sistema fue desarrollado para la empresa CIMET S.A. con el propósito de optimizar el control de calidad en la línea de producción y aumentar la eficiencia operativa. Para la realización del trabajo se aplicaron conocimientos adquiridos durante la carrera tales como procesamiento y etiquetado de imágenes, visión por compu- tadora y aprendizaje profundo]]> Pertierra, Valentín]]> ]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Ordoñez Olazabal, Josselyn Sofia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.
]]> El objetivo del trabajo propuesto es utilizar inteligencia artificial generativa para producir bocetos de emails en pocos segundos a partir de instrucciones detalladas por los usuarios.
Esta solución aprovecha el reciente crecimiento de los grandes modelos de lenguaje para agilizar el proceso de creación de emails del Banco de Crédito del Perú.
El propósito es que este proceso deje de ser un cuello de botella para las campañas comerciales y comunicación relacional hacia los clientes.
Para el desarrollo de este trabajo se aplicaron los conocimientos de procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje de máquina y visión por computadora adquiridos dentro de la Especialización en Inteligencia Artificial de la FIUBA.
Para creación de las plantillas HTML se emplearon también conceptos de desarrollo web de la Especialización en Internet de las Cosas.]]> Ordoñez Olazabal, Josselyn Sofia]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Rodriguez Sanchez, Carlos David. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> La presente memoria describe el proceso de desarrollo e implementación de un algoritmo de recomendaciones de productos, basado en redes neuronales del tipo Wide & Deep.
El desarrollo se ajustó a la realidad local del e-commerce del cliente, tal que en el tiempo pueda generar aumento en el tamaño promedio del carrito de compras, contribución marginal, incremento del mix de ventas y ventas de productos que no son normalmente comprados.
El trabajo en cuestión se realizó para una empresa privada de consumo masivo enfocada en bebidas, que opera en Argentina.
El desarrollo tuvo como alcance organizacional el área de ciencia de datos, aplicado al e-commerce B2B de dicha empresa.
El aporte de valor consiste en innovar mediante el desarrollo de un modelo de redes neuronales tipo Wide & Deep y su comparación con los algoritmos de clasificación de ensambles en producción actual de la empresa.]]> Rodriguez Sanchez, Carlos David]]> ]]>