Con el propósito de fomentar la colaboración internacional entre estudiantes de Argentina, Colombia y México, se realizará esta competencia del 8 al 10 de noviembre próximos, a fin de potenciar sus habilidades en inteligencia artificial, mediante el uso de herramientas de IA generativa, para desarrollar soluciones de IA no generativa (como redes neuronales, modelos bayesianos entre otros), que aborden problemas concretos en ciencia de datos, predicción o automatización.

Duración del Evento: 48 horas (viernes-domingo 12:00 PM Hora de México).

Formato del Programa: en línea.

Equipos:

• 3 a 6 participantes por equipo (al menos un integrante de cada país).
• Cada equipo tendrá acceso al menos tres integrantes extra de IA generativa (como ChatGPT, Copilot o Claude.AI ) para asistir en el proceso de desarrollo e ideación (pero no para crear el modelo final).

Tema Central:

Los equipos deben abordar problemas relevantes para América Latina, Este año estará centrado en: IA aplicada al sector médico en regiones de baja cobertura

• Desarrollar modelos y/o aplicaciones de IA para crear soluciones a problemas de salud, entre los cuales puede estar detección y/o predicción de enfermedades, cálculo de riesgo, prevención y cobertura dirigido a las áreas rurales de difícil acceso.
   

Actividades:

Día 1: Lanzamiento y formación de equipos

• Presentación del programa y objetivos.
• Formación de equipos multidisciplinarios internacionales.

Definición del problema y diseño del proyecto

• Identificación del problema a resolver en cada equipo.
• Uso de IA generativa para el brainstorming de ideas, búsqueda de datos y creación del roadmap.
• Inicio de la definición del modelo matemático y la estrategia de entrenamiento.

Día 2: Desarrollo y modelado

• Implementación de los modelos no generativos (redes neuronales o métodos bayesianos).
• Los equipos pueden utilizar IA generativa para escribir y optimizar código, depurar errores, o automatizar partes del flujo de trabajo (sin depender completamente de ella).
• Mentorías y revisión técnica de los avances.

Optimización y validación

• Refinamiento de los modelos, ajuste de hiperparámetros y optimización del rendimiento.
• Validación con datasets de prueba, evaluación de resultados.
• Preparación para la presentación final.

Día 3: Presentación y evaluación final

• Presentación de los proyectos frente a un panel de expertos en IA y ciencia de datos a través de videos grabados en you tube.

La evaluación estará basada en la pertinencia, validez e innovación del enfoque, el uso adecuado de los métodos no generativos y el impacto potencial del proyecto.

Más información y enlace de inscripción, aquí.