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Ver sitioAquí están algunos de los proyectos en los que he trabajado. Cada proyecto refleja mis habilidades y creatividad en el desarrollo.
Desarrollé un asistente de IA inteligente usando Python y Flask, integrado con el modelo Claude 3 Haiku de Anthropic. Este asistente puede clasificar intenciones de usuario, generar consultas SQL, proporcionar información de bases de datos, crear informes de Excel y participar en conversaciones generales... Desarrollé un asistente de IA robusto e inteligente llamado Lucy, construido con Python y el framework Flask. Este proyecto presenta una integración avanzada con el modelo de lenguaje Claude 3 Haiku de Anthropic para la comprensión y generación de lenguaje natural. Lucy puede clasificar con precisión las intenciones del usuario en categorías como 'intento de modificación de datos', 'generación de informes', 'consulta de base de datos', 'conocimiento general' o 'conversación general'. Puede generar y ejecutar dinámicamente consultas SQL seguras de solo lectura contra una base de datos MySQL para recuperar datos logísticos específicos. Además, puede generar informes de Excel descargables basados en las consultas del usuario y participar en conversaciones profesionales y conscientes del contexto. El sistema incorpora fuertes medidas de seguridad para prevenir modificaciones de datos no autorizadas y asegura que las respuestas sean precisas, formales y en el idioma detectado del usuario. Este proyecto demuestra experiencia en desarrollo backend, integración de API, interacción con bases de datos y diseño de flujos de trabajo de IA.
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Una aplicación web integral desarrollada con el framework Astro que optimiza la gestión de inventario a través de la tecnología de códigos QR. Este sistema permite operaciones CRUD completas para productos y elementos de inventario... Una aplicación web integral desarrollada con el framework Astro que optimiza la gestión de inventario a través de la tecnología de códigos QR. Este sistema permite operaciones CRUD completas para productos y elementos de inventario, incluyendo escaneo de QR en tiempo real a través de cámaras de dispositivos, generación de códigos QR personalizados con la marca corporativa, importación masiva de datos desde archivos Excel y capacidades de exportación de datos JSON. Construida utilizando tecnologías web modernas como HTML5, CSS3, JavaScript, Bootstrap, SweetAlert2, DataTables para la visualización de datos tabulares y librerías especializadas como QRCode.js y jsQR para la funcionalidad QR. La aplicación reduce significativamente el tiempo de procesamiento de inventario al tiempo que mejora la precisión de los datos y la trazabilidad de los activos, demostrando una integración avanzada de múltiples tecnologías con una interfaz de usuario intuitiva. El proyecto implementado con éxito muestra capacidades de desarrollo full-stack con arquitectura RESTful para la comunicación backend.
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Una robusta API RESTful construida con Java 23 y Spring Boot 3.4.3 que proporciona capacidades completas de gestión de inventario. Este sistema cuenta con una gestión completa de productos con categorización... Una robusta API RESTful construida con Java 23 y Spring Boot 3.4.3 que proporciona capacidades completas de gestión de inventario. Este sistema cuenta con una gestión completa de productos con categorización, seguimiento de ubicación, funcionalidad de reserva de salas y monitoreo detallado del inventario. Desarrollada utilizando tecnologías modernas como Spring Data JPA, PostgreSQL en contenedores Docker y Lombok para la optimización del código, la aplicación implementa una arquitectura multicapa bien estructurada con relaciones de entidad claramente definidas. La API ofrece amplios puntos finales para gestionar productos, categorías, ubicaciones físicas, reservas de salas y estado del inventario, todo diseñado con la configuración CORS adecuada para una comunicación segura entre orígenes. Este proyecto demuestra habilidades avanzadas de desarrollo backend en Java con un enfoque en la escalabilidad, mantenibilidad y patrones de arquitectura de nivel empresarial.
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Desarrollé un sistema de machine learning que clasifica 7 emociones humanas a partir de la voz, utilizando Redes Neuronales Convolucionales 1D. El proyecto incluye un pipeline de datos completo, ingeniería de características con Librosa y visualizaciones 3D interactivas... Desarrollé un sistema de machine learning de extremo a extremo para clasificar siete emociones humanas a partir de señales de audio. El proyecto se centró en el diseño y entrenamiento de una Red Neuronal Convolucional 1D (CNN 1D), una arquitectura eficiente para analizar patrones en secuencias de datos. <br><br><strong>Logros y Responsabilidades Clave:</strong><br><strong>Pipeline de Datos:</strong> Construí un pipeline robusto que integra, limpia y preprocesa audio de tres datasets distintos (RAVDESS, TESS, MESD), manejando la heterogeneidad de los datos. <br><strong>Ingeniería de Características:</strong> Implementé un sistema con Librosa para extraer un vector de 180 características acústicas (MFCC, Croma, Mel) de cada archivo, transformando la señal de audio en un formato analizable. <br><strong>Modelado y Entrenamiento:</strong> Diseñé, entrené y evalué el modelo CNN 1D en TensorFlow/Keras, logrando una clasificación efectiva de las emociones. <br><strong>Análisis y Visualización:</strong> Realicé un Análisis Exploratorio de Datos (EDA) para identificar patrones clave en las características del audio y utilicé PCA y LDA para crear visualizaciones 3D interactivas que demuestran la separabilidad de las clases.
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