Se realizó el miércoles pasado la presentación de Ideas Proyecto de estudiantes de Ingeniería en Sistemas de Información, que están transitando la última etapa de su formación académica de grado.

La presentación tuvo lugar en la Tecnoteca de San Francisco, y fue coordinada desde la cátedra de Proyecto Final de la mencionada carrera, a cargo de la Ingeniera Marisa Pérez y el Ingeniero Juan Pablo Bono.

Estuvo presente el Decano de UTN San Francisco, Ingeniero Alberto Toloza, quien abrió el encuentro con unas palabras dirigidas a todos los presentes, en las que destacó por un lado el ingenio y compromiso de los estudiantes que presentaron sus ideas, y por el otro, la inserción de la universidad pública en el entramado productivo y de desarrollo de nuestro país.

También participó vía zoom el Secretario de Relaciones Internacionales y Vinculación Tecnológica del Rectorado de la UTN, Ingeniero Daniel Altina.

En esta actividad, los grupos de estudiantes avanzados de Ingeniería en Sistemas de Información compartieron los conocimientos adquiridos y aplicados a un proyecto final con el que culminarán su carrera, ante un salón colmado por otros estudiantes, docentes y público en general que se dio cita para esta presentación.

Los temas presentados fueron:

- Análisis predictivo y recomendaciones para inversiones inmobiliarias mediante machine learning.

- Optimización agronómica mediante análisis de suelo, predicción de rendimiento y recomendaciones de fertilización asistida.

- Apoyo a la agricultura de precisión mediante mapeo de malezas con imágenes de drones.

- Apoyo comunicacional para personas con capacidades comunicativas limitadas.

- Optimización de la gestión de alumbrado público mediante geolocalización y centralización de procesos en la ciudad de San Francisco.

- Asistente inteligente para la optimización de la gestión de tareas en proyectos de desarrollo de software.

- Tutorías inteligentes: un enfoque personalizado para la educación universitaria.

- Apoyo a las decisiones y fidelización de los clientes mediante análisis de datos y machine learning.