PORTAFOLIO
INGENIERO MECATRÓNICO, FullStack e Inteligencia artificial
HORACIO LICONA
2024
Desarrollar un chatbot avanzado para mejorar la experiencia de clientes y colaboradores de la empresa Praxis.
Este chatbot, implementado en el entorno corporativo de Praxis, fue diseñado para atender a dos audiencias clave: clientes y empleados. Utilizando tecnologías de inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural, el bot ofrecía una comunicación fluida y natural, adaptándose al contexto y necesidades específicas de cada usuario.
Funcionalidades para Clientes:
- Selección de Productos: Asistía a los clientes en la búsqueda y selección de productos, proporcionando recomendaciones personalizadas basadas en sus preferencias e historial de compras.
- Gestión de Preguntas Frecuentes: Respondía a consultas comunes sobre productos, políticas de la empresa, procesos de compra, y más, mejorando la eficiencia del servicio al cliente.
Funcionalidades para Colaboradores:
- Soporte Interno: Ofrecía asistencia a los empleados de Praxis en tareas como la gestión de horarios, acceso a información corporativa, y resolución de dudas administrativas.
- Capacitación y Recursos: Facilitaba el acceso a materiales de formación y recursos internos, contribuyendo al desarrollo profesional de los colaboradores.
CAHTBOT
Creación de Soluciones de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) con Python
Este informe describe el desarrollo de varios programas centrados en el procesamiento de lenguaje natural (PLN) utilizando Python, una de las herramientas más potentes y versátiles en el campo de la inteligencia artificial. Los proyectos que diseñé y desarrollé buscan demostrar la eficacia de Python en el tratamiento y análisis del lenguaje humano.
Desarrollo de Proyectos:
Los programas creados abarcan una variedad de aplicaciones dentro del PLN, cada uno diseñado para resolver problemas específicos o explorar nuevas posibilidades en el procesamiento del lenguaje.
Proyectos Implementados:
Análisis de Sentimientos: Utilizando bibliotecas como NLTK y TextBlob, desarrollé un programa capaz de determinar el sentimiento de textos, identificando si son positivos, negativos o neutrales. Este proyecto se aplicó en el análisis de redes sociales y revisiones de productos.
Clasificación de Textos: Creé un clasificador de texto que utiliza algoritmos de machine learning para categorizar documentos en grupos predefinidos. Este programa se basó en Scikit-Learn y se utilizó para organizar grandes volúmenes de datos textuales, como correos electrónicos o artículos académicos.
Chatbot Conversacional: Implementé un chatbot utilizando Python y frameworks como ChatterBot y Rasa, capaz de sostener conversaciones básicas y responder a preguntas frecuentes. Este bot se probó en un entorno de servicio al cliente para mejorar la interacción con los usuarios.
Extracción de Información: Desarrollé un sistema de extracción de información que identifica y extrae entidades nombradas, como nombres de personas, organizaciones y lugares, de un texto utilizando bibliotecas como spaCy y StanfordNLP.
Traductor Automático: Trabajé en un prototipo de traductor automático usando técnicas de traducción automática neuronal, explorando la eficacia de modelos como seq2seq y Transformer, proporcionando una base para sistemas de traducción más complejos.
Implementación de Ejercicios Prácticos para la Capacitación en Python
En el marco de una iniciativa para fortalecer las habilidades de programación en Python dentro de nuestra organización, se desarrolló y ejecutó un programa de capacitación enfocado en el aprendizaje práctico. Este informe detalla el proceso y los resultados de la serie de ejercicios de Python que diseñé y dirigí para capacitar a los participantes.
Desarrollo del Programa:
La capacitación se estructuró en módulos, cada uno centrado en diferentes aspectos del lenguaje de programación Python, abarcando desde conceptos básicos hasta técnicas más avanzadas. Los ejercicios prácticos fueron una parte esencial de cada módulo, diseñados para reforzar el aprendizaje teórico con experiencias de codificación reales.
Ejercicios Propuestos:
Fundamentos de Python: Ejercicios centrados en la sintaxis básica, estructuras de datos, bucles y condicionales. Por ejemplo, se pidió a los participantes escribir scripts para manipular listas y diccionarios, y crear funciones sencillas.
Programación Orientada a Objetos: Desarrollo de clases y objetos para familiarizar a los alumnos con los conceptos de herencia, encapsulación y polimorfismo. Se incluyeron ejercicios como la creación de una jerarquía de clases para un sistema de gestión.
Manipulación de Datos: Uso de bibliotecas como Pandas y NumPy para el análisis y manipulación de datos. Los ejercicios incluyeron la limpieza de datos, operaciones estadísticas básicas, y visualización de datos con Matplotlib.
Desarrollo Web con Flask o Django: Introducción al desarrollo web utilizando frameworks de Python. Los participantes crearon aplicaciones web básicas, implementando rutas, vistas y formularios.
Automatización de Tareas y Scripts: Ejercicios para automatizar tareas cotidianas, como la manipulación de archivos y la automatización de procesos utilizando scripts de Python.
Metodología de Enseñanza:
Cada sesión incluía una breve explicación teórica seguida de ejercicios prácticos. Proporcioné apoyo constante, resolviendo dudas y ofreciendo retroalimentación individualizada. Además, fomenté el trabajo colaborativo y el aprendizaje entre pares.
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