Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligenc
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TEMA 8. Investigación en agentes inteligentes y sistemas expertos
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Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligenc
Institution
UNIR Business School
UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial
Contenido: BLOQUE 3. Áreas de investigación
Guía de Estudio: TEMA 8. Investigación en agente...
investigación en agentes inteligentes y sistemas e
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UNIR Business School
Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligenc
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UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial
Contenido: BLOQUE 2. Gestión de proyectos
Guía de Estudio: TEMA 7. Gestión de proyectos de inteligencia artificial
1. Conceptos generales de ingeniería del software
Definición:
La ingeniería del software es una disciplina que se enfoca en el diseño, desarrollo, mantenimiento
y gestión de sistemas de software de manera sistemática y disciplinada. Esta disciplina aplica
principios de ingeniería para obtener software robusto, eficiente y de alta calidad.
Características:
1. Estructuración: Emplea metodologías y frameworks para estructurar el proceso de
desarrollo.
2. Calidad: Asegura que el software cumpla con los requisitos funcionales y no funcionales.
3. Mantenibilidad: Facilita la modificación y actualización del software post-despliegue.
4. Escalabilidad: Diseña sistemas que puedan crecer y adaptarse a mayores volúmenes de
datos y usuarios.
Ventajas:
Mejora la calidad del software.
Reduce los costos a largo plazo mediante la detección temprana de errores.
Facilita la colaboración y la gestión de equipos de desarrollo.
Aumenta la satisfacción del cliente mediante la entrega de productos más alineados con
sus expectativas.
Desventajas:
Requiere una inversión inicial considerable en tiempo y recursos.
Puede ser inflexible frente a cambios rápidos en los requisitos.
La implementación de metodologías puede ser compleja y requiere formación
especializada.
2. Ciclo de vida del proyecto de inteligencia artificial
Definición:
El ciclo de vida de un proyecto de inteligencia artificial (IA) es una serie de fases que van desde la
concepción del proyecto hasta su despliegue y mantenimiento. Este ciclo es crucial para asegurar
que las soluciones de IA sean eficaces y escalables.
Características:
1. Definición del Problema: Identificación y definición clara del problema a resolver.
, 2. Recolección de Datos: Obtención y preparación de datos de alta calidad.
3. Modelado: Selección y entrenamiento de modelos de IA.
4. Evaluación: Validación y prueba de los modelos para asegurar su desempeño.
5. Despliegue: Implementación del modelo en un entorno de producción.
6. Mantenimiento: Monitoreo y actualización del modelo según sea necesario.
Ventajas:
Proporciona una hoja de ruta clara para el desarrollo del proyecto.
Facilita la identificación y mitigación de riesgos.
Mejora la calidad del producto final.
Permite una mejor gestión de los recursos y tiempos.
Desventajas:
Puede ser largo y complejo.
Requiere una gestión de cambios eficiente.
La fase de recolección de datos puede ser particularmente desafiante.
3. Despliegue de soluciones de IA
Definición:
El despliegue de soluciones de IA implica la transición de modelos de IA desde un entorno de
desarrollo a un entorno de producción, donde pueden ser utilizados por usuarios finales o
sistemas automatizados.
Características:
1. Automatización: Uso de pipelines de CI/CD para automatizar el despliegue.
2. Monitorización: Implementación de sistemas para monitorear el rendimiento y uso del
modelo.
3. Seguridad: Aplicación de medidas de seguridad para proteger los datos y el modelo.
4. Escalabilidad: Asegurarse de que la infraestructura puede manejar el crecimiento en
demanda.
Ventajas:
Acelera el tiempo de comercialización.
Reduce el riesgo de errores humanos.
Facilita la gestión y actualización de modelos en producción.
Mejora la capacidad de respuesta a cambios y fallos.
Desventajas:
Requiere una infraestructura robusta.
Puede ser costoso en términos de recursos computacionales.
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