This research develops and validates a mobile application based on convolutional neural networks (CNN) for the diagnosis of cutaneous melanoma, in order to offer an accessible and accurate tool that facilitates early detection in non-specialized users. The problem addressed is the limited accessibility to dermatological diagnoses in populations in remote or low resource areas. To solve it, the objective is to implement an optimized CNN model in the InceptionV3 architecture in a mobile application, ensuring diagnostic accuracy and usability. The applied methodology includes the development of a CNN model adapted for mobile devices, field tests with labeled images and validation through classification metrics and user satisfaction surveys. The results reflect a 100% accuracy and concordance with the clinical diagnosis, with a Cohen's Kappa coefficient of 1.0, confirming the effectiveness o...

La Escuela de Postgrado de la UNAP, fue fundada en el año 1987, es una institución pública de educación superior encargada de formar a maestros, doctores y especialistas del más alto nivel. Hoy en día, esta institución es la más grande de su tipo en la ciudad de Iquitos, tanto por su infraestructura como también por su antigüedad y prestigio. El presente proyecto, lleva como título “Análisis y Diseño de la Infraestructura de Redes y Comunicaciones para la Escuela de Postgrado José Torres Vásquez de la UNAP” y tiene como objetivo principal la interconexión de todas las áreas funcionales de la Escuela de Postgrado de la Universidad Nacional de la Amazonía Peruana, proceso para el que se realizó un completo análisis de las necesidades de acceso y transmisión de voz e información entre las áreas de dicha institución, además de realizar diseños en los que se plas...