En el siguiente repositorio se encuentran los documentos, datos y notebooks que fueron usados para la realización del proyecto AI for Secure Driving realizado como producto final de la Primera Edición Remota de Saturdays.AI - LATAM, organizada por Saturdays.AI

Saturdays.AI es una organización con la misión de impulsar a las personas a que aprendan Inteligencia Artificial de manera colaborativa a la par de estar realizando un proyecto de impacto social.

Mentora:

• Dra. Lea Vega Romero 🇲🇽 : Maestra y Doctora en Ciencias por el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (CINVESTAV), Campus Guadalajara.

Miembros:

• Cristina Higuera 🇲🇽 : Lic Tecnologías de Información, estudiante de Maestría en Informática Aplicada. Se desempeñó como Product Manager del proyecto.
• Isaac Arroyo 🇲🇽 : Estudiante de último año de Ingeniería Física. Desarrolló el papel de Científico de Datos estando a cargo de la exploración y visualización de los datos.
• Rosa Sunum 🇬🇹 : Bióloga, estudiante de Maestría en Estadística Aplicada. A cargo del rol de Científica de Datos y que junto con Marleny Juárez se encargaron del proceso de la selección del modelo de predicción.
• Marleny Juárez Cayetano 🇲🇽 :Ingeniero en Computación. Desarrolladora de software. A cargo del rol de Ingeniero de Datos y que junto con Rosa Sunum se encargaron del proceso de la selección del modelo de predicción.
• Alexander Saravia 🇪🇨 : Ingeniero en Electrónica, Automatización y Control; Estudiante de Maestría en Inteligencia Computacional y Cofundador de SunPlena Tech (IoT+AI). Desarrolló el papel de Desarrollador Backend/Model Deployment estando a cargo de
• Winter Emmanuel Alava Intriago 🇪🇨 : Estudiante del último año de Ingeniería Mecatrónica. Desarrolló el papel de Desarrollador Móvil - UX/UI estando a cargo de la creación e implementación de la Aplicación móvil Safe Driver: AI for All

Los accidentes de tránsito parecen ser multidimensionales y aleatorios pero una sola ocurrencia puede llevar a una cadena de eventos catastróficos que van más alla de daños al vehículo, tambien hay vidas humanas en riesgo. Es por eso que con Safe Driver nos vamos aproximando a una solución a esta problemática: Inteligencia Artificial para la predicción de accidentes de tránsito.

Para saber a detalle el proceso del desarrollo les invitamos a leer los 2 artículos escritos en Medium donde explicamos lo que realizamos junto con las visualizaciones de nuestros resultados:

• AI for Secure Driving - Safe Driver App (Partet I)
• AI for Secure Driving - Safe Driver App (Parte II)

A continuación enlistamos las liberías de Python que usamos durante la realización del proyecto:

• NumPy: pip install numpy
• Pandas: pip install pandas
• Matplotlib: pip install matplotlib
• Seaborn: pip install seaborn
• Scikit-learn: pip install scikit-learn
• Folium: pip install folium
• Pickle: pip install pickle
• Graphviz: pip install graphviz