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Modelo inteligente basado en técnicas de inteligencia artificial y su impacto en el desarrollo de aplicaciones en los dispositivos móviles
dc.contributor.advisor | Cumpén Vidaurre, Roberto | es_PE |
dc.contributor.author | Solís Villanueva, Reiner Absalon | es_PE |
dc.date.accessioned | 2019-11-14T15:42:56Z | |
dc.date.available | 2019-11-14T15:42:56Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.13084/3729 | |
dc.description.abstract | El objetivo de nuestra presentación es determinar el impacto de un modelo inteligente basado en técnicas de inteligencia artificial en el desarrollo de aplicaciones en los dispositivos móviles. La metodología que se utiliza es de tipo descriptiva, explicativa y correlacional, con un modelo inteligente que empleará las técnicas de inteligencia artificial con los fines de integración de información que deberá efectuar y procesar. La muestra utilizada es de 75 personas entre ellos: 50 Usuarios de Universidades de Lima y 25 Usuarios Profesionales de empresas/entidades. Con lo cual se obtuvo que el modelo de inferencia de contexto por predicción basado en la técnica de inteligencia artificial: redes neuronales artificiales es el más conocido por los usuarios con un 53,3 % de las técnicas de inteligencia artificial. Con lo cual se concluye que el modelo inteligente basado en técnicas de inteligencia artificial tiene un impacto significativo en el desarrollo de aplicaciones en los dispositivos móviles. Esto se debe a que al establecer una correcta estructura inferencial se puede lograr el desarrollo de aplicaciones en los dispositivos móviles. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional Federico Villarreal | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/ | * |
dc.source | Universidad Nacional Federico Villarreal | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UNFV | es_PE |
dc.subject | Técnicas de inteligencia artificial | es_PE |
dc.subject | desarrollo de aplicaciones | es_PE |
dc.subject | dispositivos móviles | es_PE |
dc.title | Modelo inteligente basado en técnicas de inteligencia artificial y su impacto en el desarrollo de aplicaciones en los dispositivos móviles | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es_PE |
thesis.degree.name | Doctor en Ingeniería de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Federico Villarreal. Escuela Universitaria de Posgrado | es_PE |
thesis.degree.program | Escuela Universitaria de Posgrado - Modalidad Presencial | es_PE |
dc.subject.ocde | Ingeniería de sistemas y comunicaciones | es_PE |
renati.author.dni | 10039676 | es_PE |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-7608-1124 | es_PE |
renati.advisor.dni | 06077341 | es_PE |
renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
renati.discipline | 612018 | es_PE |
renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor | es_PE |
renati.juror | Rodríguez Rodríguez, Ciro | es_PE |
renati.juror | Gamboa Cruzado, Javier | es_PE |
renati.juror | Soto Soto, Luis | es_PE |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |