Prácticas Profesionales Supervisadas

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Examinando Prácticas Profesionales Supervisadas por Autor "Botta, Christian Nahuel"

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    Investigación Aplicada en el Mundo Laboral de la Teoría a la Práctica : Implementando Soluciones de Desarrollo Web e Inteligencia Artificial
    (Universidad Nacional Arturo Jauretche. Instituto de Ingeniería y Agronomía, 2024-02) Paparelli, Alberto
    Esta investigación aborda el análisis de tecnologías fundamentales en el ámbito laboral, haciendo foco en el desarrollo web y la incorporación de la inteligencia artificial. Se busca comprender cómo las herramientas y metodologías impactan en las prácticas profesionales, integrando diversas competencias y considerando las múltiples áreas que confluyen en proyectos de software, desde la infraestructura hasta la ciencia de datos. Quedan en evidencia los cambios significativos y las tendencias emergentes a lo largo de los últimos años, marcados por la transición hacia la Web 2.0 y subsiguientes innovaciones. Se menciona la transformación provocada por la IA, que no solo modifica las herramientas y métodos tradicionales en el desarrollo web, sino que también amplía su alcance y redefine los paradigmas del desarrollo de software. Por otro lado se identifican los puntos relevantes para la toma de decisiones tecnológicas en el marco de la demanda del mercado, la eficiencia operativa y las nuevas tendencias, sin dejar de lado los desafíos éticos y de privacidad que se discuten con el avance de estas tecnologías. El estudio intenta visualizar las próximas tendencias del desarrollo tecnológico en el ámbito laboral, los adelantos existentes de la IA en la evolución del desarrollo web y su influencia en las prácticas laborales. Esta investigación muestra una perspectiva sobre el modo en el que el avance de las tecnologías están modelando el futuro del trabajo en el sector tecnológico. -
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    Localización de Región de Interés (ROI) en imágenes DICOM mediante técnicas de Deep Learning
    (Universidad Nacional Arturo Jauretche, 2023) Botta, Christian Nahuel
    Actualmente, la medicina ha experimentado un notable avance gracias a la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial, en particular, el aprendizaje profundo. Una de las áreas más destacadas es la visión artificial aplicada a la localización de regiones de interés en estudios médicos. Esta tecnología permite a los profesionales de la salud detectar anormalidades o patologías en imágenes médicas de manera precisa y eficiente. En este proyecto, se explorarán técnicas avanzadas de Deep Learning para la localización de Regiones de Interés (ROIs) en imágenes de formato DICOM. Se abordarán tres aspectos fundamentales: detección, clasificación y segmentación, utilizando para ello dos arquitecturas populares dentro del ámbito de las Redes Neuronales Artificiales: YOLO y U-Net. -