Revisión de temas avanzados para la carrera de bachillerato en Computación con énfasis en Ingeniería de Software: un conjunto de estudios empíricos
| dc.contributor.advisor | Jenkins Coronas, Marcelo | |
| dc.contributor.author | Elizondo Blanco, Ronny | |
| dc.contributor.author | Mayorga Jvozt, José Vitaly | |
| dc.contributor.author | Ramírez Alpízar, Alex Fabián | |
| dc.contributor.author | Rímolo Ramírez, Paolo | |
| dc.contributor.author | Zúñiga Madrigal, Jean Carlos | |
| dc.date.accessioned | 2023-03-23T16:12:49Z | |
| dc.date.available | 2023-03-23T16:12:49Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description | Seminario de graduación (licenciatura en computación e informática)--Universidad de Costa Rica. Facultad de Ingeniería. Escuela de Ciencias de la Computación e Informática, 2020 | |
| dc.description.abstract | La inteligencia artificial (AI) es una rama de las Ciencias de la Computación que busca crear máquinas inteligentes [1]. Dentro de ella se encuentran técnicas como el aprendizaje automático, que permite entender y extraer información útil a partir de diversas fuentes de datos, con un creciente énfasis en probabilidad, estadística y métodos numéricos [2]. Al obtener información significativa, constituye una herramienta útil para la toma de decisiones. El conjunto de estudios desarrollados en la presente Memoria de Seminario de Graduación tiene como base de investigación la inteligencia artificial y el uso del aprendizaje automático en distintos ámbitos del quehacer humano. El objetivo del estudio desarrollado en el capítulo 1 fue analizar los algoritmos de aprendizaje automático, con respecto a su área de aplicación, métricas de rendimien- to, y desempeño por área de aplicación, en el contexto de grandes datos financieros; mientras que en el estudio del capítulo 2 fue analizar técnicas de inteligencia artificial con respecto a sus beneficios, en el contexto de generación de casos de prueba. Por otro lado, el estudio del capítulo 3 tuvo como objetivo analizar técnicas de minería de datos y aprendizaje automático y caracterizarlas con respecto a sus algoritmos y métricas de efectividad, en el contexto de detección de fraudes en estados financieros. En el caso del objetivo del estudio del capítulo 4, su objetivo fue analizar algoritmos de inteligencia artificial, con respecto a los tipos, usos y desafíos en el contexto de sistemas de recomendación. Finalmente, el objetivo del estudio desarrollado en el capítulo 5 fue analizar métodos de aprendizaje de máquina con respecto a indicadores de optimización y áreas de aplicación, en el contexto de aplicaciones web. Para el desarrollo de cada mapeo sistemático de literatura se empleó como base metodológica... | es_CR |
| dc.description.procedence | UCR::Docencia::Ingeniería::Facultad de Ingeniería::Escuela de Ciencias de la Computación e Informática | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.sibdi.ucr.ac.cr/handle/123456789/18911 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.subject | APLICACIONES WEB - EVALUACION | |
| dc.subject | APRENDIZAJE POR MAQUINAS | |
| dc.subject | DATOS MASIVOS | |
| dc.subject | FRAUDE - PREVENCION | |
| dc.subject | INGENIERÍA DE PROGRAMAS PARA COMPUTADORA | |
| dc.subject | INSTITUCIONES FINANCIERAS - PROCESAMIENTO DE DATOS | |
| dc.subject | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | |
| dc.title | Revisión de temas avanzados para la carrera de bachillerato en Computación con énfasis en Ingeniería de Software: un conjunto de estudios empíricos | |
| dc.type | proyecto fin de carrera |
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