Actualmente, los diccionarios en línea para lenguas de señas que utilizan aprendizaje profundo dependen generalmente de servidores externos para realizar las operaciones de reconocimiento de señas. El diccionario de lengua de señas peruana no es la excepción, lo que implica limitaciones en términos de eficiencia y autonomía. Se propone eliminar esta dependencia a un servidor externo llevando el procesamiento al navegador del usuario. En este sentido, la presente tesis tiene como objetivo central adaptar un modelo de aprendizaje profundo para reconocimiento de lengua de señas a un enfoque de edge computing para inferencia desde navegador. El trabajo inicia con la definición de los fundamentos necesarios, incluyendo los modelos de estimación de pose y la arquitectura encoder-decoder utilizada para el reconocimiento de señas. También se detallan las técnicas de compresión eval...