En el ecosistema tecnológico hay dos tipos de aprendizaje: el que se consume como entretenimiento —tutoriales, hilos, vídeos— y el que deja huella porque obliga a pelearse con lo real. En los últimos meses, un repositorio de GitHub se está colando en la lista de favoritos de muchos perfiles junior y también de profesionales que quieren refrescar conceptos sin perder semanas “leyendo por leer”: AI-Project-Gallery, una colección que reúne 29 proyectos de Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial generativa con el código disponible para replicarlos.
La propuesta es directa y, por eso, funciona: proyectos concretos, con nombres reconocibles, y un recorrido que va de lo clásico (regresión, clasificación) a lo que hoy está marcando la conversación (chatbots con modelos generativos y flujos agénticos). En la práctica, este tipo de recopilaciones actúan como una “biblioteca de ejercicios” para aprender lo que no suele enseñarse en una diapositiva: preparar datos, elegir métricas, depurar errores, lidiar con dependencias, y convertir un prototipo en algo que se pueda enseñar —o incluso usar.
De la teoría al criterio técnico
La popularidad del repositorio no se explica solo por el número de proyectos, sino por el tipo de mezcla. En el índice conviven predicciones de precios (vivienda, diamantes, oro), modelos de clasificación para problemas de salud (diabetes, enfermedades cardíacas, detección torácica), visión por computador con OpenCV, scraping de artículos e imágenes, sistemas de recomendación y análisis con Power BI. Es decir: casos que se parecen bastante a lo que una empresa pide en el mundo real, aunque sea en versión “de aprendizaje”.
Ese enfoque también ayuda a construir criterio: no es lo mismo entrenar un modelo de regresión con un dataset limpio que mantener un flujo donde hay extracción de datos, transformación, validación y salida final. En el repositorio, varios proyectos aparecen marcados como “end-to-end”, un guiño a esa idea de empezar con datos y acabar con un resultado completo.
Por qué interesa a perfiles de sistemas y producto
Aunque no esté pensado exclusivamente para sysadmins o DevOps, este tipo de galería tiene un valor inesperado para quienes trabajan cerca de producción: permite entender de forma práctica dónde aparecen los cuellos de botella (calidad de datos, latencia, dependencias, despliegue), y qué partes de un proyecto de Inteligencia Artificial suelen romperse primero.
Además, al incluir proyectos de Inteligencia Artificial generativa (chatbots y asistentes) junto a modelos clásicos, el repositorio ayuda a entender una realidad incómoda: no todo problema necesita un LLM, y no todo LLM resuelve un problema. Saber elegir es parte del oficio.
Tabla de proyectos (29)
| Nº | Proyecto | Área | Enfoque | Tecnologías/stack (según título) |
|---|---|---|---|---|
| 01 | Airbnb Price Prediction | ML | Clasificación | — |
| 02 | Article Scraper | Datos | Web Scraping | — |
| 03 | Boston House Price Prediction | ML | Regresión | — |
| 04 | Chatbot using Gemini Pro | IA generativa | Chatbot | Gemini Pro |
| 05 | Chatbot using OpenAI | IA generativa | Chatbot | OpenAI |
| 06 | Respire: Chest Disease Detection | Salud | Clasificación | — |
| 07 | Conversational Chatbot using OpenAI | IA generativa | Chatbot conversacional | OpenAI |
| 08 | Diamond Price Prediction | ML | Regresión | — |
| 09 | Diabetes Disease Prediction | Salud | Clasificación | — |
| 10 | Doc-Genius | IA generativa | Asistente/Docs | — |
| 11 | E-Commerce Data Analysis | Analítica | BI | Power BI |
| 12 | Flight Fare Prediction | ML | Regresión | — |
| 13 | Gold Price Prediction | ML | Regresión | — |
| 14 | Hand Tracking using OpenCV | Visión | Computer Vision | OpenCV |
| 15 | Heart Disease Prediction | Salud | Clasificación | — |
| 16 | Image Scraper | Datos | Web Scraping | — |
| 17 | Indian Restaurant’s Data Analysis | Analítica | BI | Power BI |
| 18 | Medical Assistant using Gemini Pro | IA generativa | Asistente médico | Gemini Pro |
| 19 | Medicine Recognition System | IA generativa | Reconocimiento | — |
| 20 | Movie Recommendation System | Recomendación | Recommender | — |
| 21 | Password Strength Prediction | ML | Clasificación | — |
| 22 | Rock vs Mine Detection | ML | Clasificación | — |
| 23 | Spam E-Mail Detection | ML | Clasificación | — |
| 24 | Student Performance Prediction | ML | Regresión | — |
| 25 | Text Generation using Google Gemini | IA generativa | Generación de texto | Gemini |
| 26 | Virat Kohli Performance Data Analysis | Analítica | BI | Power BI |
| 27 | Wine Quality Prediction | ML | Clasificación | — |
| 28 | Market Insight Agentic Workflows | IA agéntica | Workflows | — |
| 29 | Synapse | IA generativa | Aplicación/GenAI | — |
Lo que viene: más proyectos “en camino”
El repositorio también deja entrever continuidad. Incluye una lista de ideas “próximamente” con temas que suelen atraer a quien busca retos más avanzados: detección de deepfakes, detección de arritmias, somnolencia al volante, recomendación de dietas, detección de cáncer de mama, enfermedad renal, resumen de texto, tumores cerebrales o neumonía. Este tipo de lista, más allá del marketing, suele indicar que el autor quiere convertir el repositorio en un escaparate creciente, algo útil para quienes vuelven cada cierto tiempo a buscar un proyecto nuevo para practicar.
Preguntas frecuentes
¿Qué proyectos son mejores para empezar si se tiene poca base?
Los de regresión y clasificación (precios, spam, rendimiento académico) suelen ser los más accesibles porque permiten practicar el ciclo completo: datos → entrenamiento → métricas → conclusiones.
¿Qué proyectos encajan mejor para aprender Inteligencia Artificial generativa sin perderse?
Los chatbots (Gemini/OpenAI) y los proyectos tipo “asistente” son un buen punto de entrada, especialmente si se enfocan en flujos simples: prompts, estructura de respuesta y manejo de contexto.
¿Se puede usar esta galería para montar un portfolio profesional?
Sí, siempre que se aporte trabajo propio: documentación, mejoras, pruebas, despliegue reproducible y una explicación clara de decisiones (métricas, validación, límites del modelo).
¿Qué debería añadir un perfil de sistemas para llevar uno de estos proyectos “cerca de producción”?
Contenedores, control de versiones de dependencias, variables de entorno para secretos, logging mínimo, y un pipeline básico de calidad (pruebas/escaneo de dependencias).
Fuente:
- GitHub – KalyanM45/AI-Project-Gallery (página principal y métricas públicas).
