- se empieza hoy
- se entrega el viernes 26 abril 2024, hasta las 2:00pm, vía GitHub, en tu fork.
- si hay un commit posterior, no se tomará en cuenta
- el proyecto es en grupos de 2 o 3 personas
- el proyecto se hace con la tecnología que ustedes quieran
- el proyecto se presenta en clases, mostrando los contenidos de la entrega en GitHub
- el proyecto es sobre lo que hemos visto en clases, posibles formatos:
- proyecto de inteligencia artificial hecho con p5.js, ml5.js, Wekinator, Teachable Machine, etc.
- proyecto de inteligencia artificial hecho a partir de GitHub, Google Colab, etc
- investigación sobre bases de datos
- tutoriales sobre herramientas hechas en clases
- adaptación de ejemplos vistos en clases
el trabajo tiene nota máxima 7.0, tienen 1 punto base más estos 6 puntos evaluados, 1 punto por cada uno:
- 1 punto por aspectos formales: subir los archivos indicados en la carpeta correcta con los nombres correctos, sin errores de sintaxis, sin errores de ortografía y redacción
- 1 punto por documentación textual en lenguaje MarkDown en tu archivo README.md sobre el funcionamiento de tu proyecto y tu investigación
- 1 punto por documentación visual de tu proyecto, incluyendo imágenes, videos, capturas de pantalla y lo necesario para entender lo que hiciste.
- 1 punto por incluir en tu documentación referentes y citas de papers, artistas, proyectos, repositorios en tu documentación
- 1 punto por orden y comentarios del código
- 1 punto por texto de conclusiones sobre tu trabajo e investigación
la pauta es:
- 1.0 si el aspecto está realizado impecablemente
- 0.7 si tiene errores menores
- 0.5 si está incompleto o tiene errores mayores
- 0.3 por el intento
- 0.0 por la ausencia
- subir a tu carpeta de tu clase-06 tu proceso al final de la clase de hoy, y luego a la clase-07 tu entrega final, incluyendo TODOS tus archivos.
- variables y archivos sin espacios, en camelCase o notación camello.
- los comentarios se escriben en la línea de arriba del código
- los comentarios se escriben en español
- la entrega se puede concentrar en un README.md por equipo, siempre y cuando el resto del equipo incluya enlaces al perfil de ese colega, del estilo
mi equipo de trabajo es <https://github.com/NOMBRE> y <<https://github.com/NOMBRE>>, entregamos en el repositorio en este enlace <https://github.com/disenoUChile/audiv027-2024-1/estudiantes/NOMBRE/clase-06>.