Portafolio de Ingeniería de Inteligencia Artificial

Este repositorio consolida los proyectos prácticos desarrollados para la asignatura de Inteligencia Artificial. Abarca desde la IA Simbólica clásica hasta algoritmos de Machine Learning y Agentes Inteligentes aplicados a problemas de ingeniería.

Autor: Sebastián López Osorno Institución: Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid

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📂 Estructura del Portafolio

El proyecto se divide en 4 módulos (Quizzes), cada uno enfocado en un paradigma distinto de la IA:

1. Inteligencia Artificial Simbólica (Lógica y Conocimiento)

Ubicación: /QuizOne

• 🕯️ Sistema Experto (Expert System):

  • Problema: Identificación de patrones de velas japonesas ("Envolventes") en mercados financieros.
  • Tecnología: CLIPS (Motor de inferencia), Python (clipspy), Tkinter.
  • Funcionamiento: Utiliza reglas lógicas estrictas para determinar tendencias alcistas o bajistas.

• ☁️ Lógica Difusa (Fuzzy Logic):

  • Problema: Toma de decisiones de inversión bajo incertidumbre.
  • Tecnología: scikit-fuzzy.
  • Funcionamiento: Mapea variables de entrada (tamaño de vela, nivel de envolvimiento) a conjuntos difusos para recomendar una intensidad de inversión (Poco, Normal, Mucho).

2. Computación Evolutiva (Algoritmos Genéticos)

Ubicación: /QuizTwo

• 🧬 Coloreado de Imágenes (Image Colorization):
  • Objetivo: Reconstruir la información de color (RGB) de una imagen en escala de grises mediante evolución estocástica.
  • Método: Población de matrices de píxeles que mutan y se cruzan para minimizar el error de luminancia y crominancia.
• 🪂 Física del Paracaidista:
  • Objetivo: Optimizar los parámetros de salto (altura de apertura, ángulo, corrección de viento) para aterrizar en coordenadas específicas $(0,0)$ con velocidad segura.

3. Machine Learning (Aprendizaje Supervisado)

Ubicación: /QuizThree

• 🌱 SmartPot AI (Clasificación):
  • Contexto: Sistema IoT para cultivos hidropónicos.
  • Modelos Comparados:
    1. Regresión Logística: Para control ambiental (Ventiladores).
    2. Red Neuronal (MLP): Para control químico (Dosificación de pH).
  • Interfaces: Disponible en versión Escritorio (Tkinter) y Web (Streamlit).

4. Agentes Inteligentes

Ubicación: /QuizFour

• 🤖 Agente Reactivo Simple:
  • Contexto: Automatización de SmartPot.
  • Arquitectura: Percepción $\rightarrow$ Reglas (Base de Conocimiento) $\rightarrow$ Acción.
  • Simulación: Dashboard interactivo que demuestra cómo el agente reacciona en tiempo real a cambios en sensores simulados (pH, Humedad, Luz).

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🛠️ Tecnologías y Librerías

El proyecto está construido íntegramente en Python. Las principales dependencias son:

Categoría	Librerías
Ciencia de Datos	numpy, pandas, matplotlib, scipy
IA & ML	scikit-learn, scikit-fuzzy, clipspy (CLIPS wrapper)
Interfaces (GUI)	tkinter (Standard Lib), streamlit
Procesamiento Imag.	pillow (PIL)

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🚀 Instalación y Ejecución General

1. Clonar el repositorio:

   git clone https://github.com/tu-usuario/engineeringsebastian-s-ia.git
   cd engineeringsebastian-s-ia

2. Crear entorno virtual (Recomendado):

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # En Windows: venv\Scripts\activate

3. Instalar dependencias: Puedes instalar las dependencias globales ubicadas en la raíz:

   pip install -r requirements.txt

   Nota: Cada subproyecto puede tener requerimientos específicos adicionales en su propia carpeta.

Guía de Ejecución por Módulo

🔹 Quiz 1: Sistema Experto de Velas

python QuizOne/ExpertSystem/src/main.py

🔹 Quiz 1: Lógica Difusa de Inversión

python QuizOne/FuzzyLogic/src/main.py

🔹 Quiz 2: Algoritmo Genético (Imágenes)

# Asegúrate de configurar la ruta de la imagen en el script main.py si es necesario
python QuizTwo/ImageColorizationGA/main.py

🔹 Quiz 3: Modelos de ML (SmartPot)

• Versión Web (Dashboard completo):

  streamlit run QuizThree/app/web.py

• Versión Escritorio:

  python QuizThree/app/desktop.py

🔹 Quiz 4: Agente Inteligente

streamlit run QuizFour/app/interface.py

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📄 Licencia

Este proyecto tiene fines académicos y educativos como parte del programa de Ingeniería.

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