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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorMaya Duque, Pablo Andrés-
dc.contributor.authorGiraldo Urrea, Astrid Daniela-
dc.date.accessioned2025-02-21T17:55:10Z-
dc.date.available2025-02-21T17:55:10Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10495/45125-
dc.description.abstractRESUMEN : Este proyecto tiene como objetivo explorar como la IA generativa puede optimizar pequeños procesos empresariales y analizar cuáles son los entornos en que mejor se desempeña. Además, se estudia las diversas técnicas de entrenamiento para estos modelos generativos. La metodología incluyo la revisión de la literatura, la exploración de la forma como personalizar un modelo IAG y una prueba experimental enfocada en abordar necesidades específicas de la población cafetera en Colombia. La fase experimental consistió en desarrollar y entrenar un modelo basado en investigaciones realizadas por la Federación Nacional de Cafeteros. Este modelo procesa información relacionada con la evolución y manejo de cultivos, así como la implementación de tecnologías emergentes para optimizar la producción y el desarrollo del café. Al ser entrenado con datos específicos, el modelo demostró su capacidad para responder a preguntas de los usuarios basándose en las investigaciones analizadas, ofreciendo soluciones prácticas y contextualmente relevantes para el sector cafetero. Esta capacidad permite ofrecer soluciones prácticas al sector, apoyando decisiones basadas en datos e investigaciones. Finalmente, se confirmó la utilidad de personalizar modelos de IA generativa para aplicaciones específicas.spa
dc.format.extent43 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/draftspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/*
dc.titleEntendimiento del uso la inteligencia artificial generativa (IAG) y su aplicación a un pequeño proceso empresarial : La Automatización y la Evolución del Trabajo. Trabajo de gradospa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccespa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
thesis.degree.nameIngeniera Industrialspa
thesis.degree.levelPregradospa
thesis.degree.disciplineFacultad de Ingeniería. Ingeniería Industrialspa
thesis.degree.grantorUniversidad de Antioquiaspa
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.publisher.placeMedellín, Colombiaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradospa
dc.subject.lembAprendizaje automático (inteligencia artificial)-
dc.subject.lembMachine learning-
dc.subject.lembRevisión de la literatura-
dc.subject.lembLiterature review-
dc.subject.lembInteligencia artificial-
dc.subject.lembArtificial intelligence-
dc.subject.lembIndustria del café-
dc.subject.lembCoffee industry-
dc.subject.proposalAsistente virtualspa
dc.relatedidentifier.urlhttps://js.langchain.com/docs/tutorials/ragspa
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