Algoritmos imperactivos como insumo para generar código de Programación (Generative A I) aplicando técnicas de “Ingenieriía Rápida (Prompt Engineering AI) en Inteligencia Artificial (AI)

Descripción del Articulo

En el panorama actual de desarrollo de software, enfrentamos el desafío de agilizar y optimizar el proceso de codificación en el ámbito del modelo imperativo. La incorporación de la Ingeniería Rápida (Prompt Engineering) de la Inteligencia Artificial (AI) emerge como una solución revolucionaria para...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Medianero Acosta, Jorge
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Inca Garcilaso de la Vega
Repositorio:UIGV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uigv.edu.pe:20.500.11818/8441
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.11818/8441
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:modelo Imperativo
generative AI (GenAI)
ingenieria rápida (Prompt Engineering AI)
Inteligencia artificial (AI)
modelo LLM (Large Language Models)
algoritmo imperativo
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
id UIGV_9ac94edff9daa1c3cc1d78d06807a0f0
oai_identifier_str oai:repositorio.uigv.edu.pe:20.500.11818/8441
network_acronym_str UIGV
network_name_str UIGV-Institucional
repository_id_str 4817
dc.title.es_PE.fl_str_mv Algoritmos imperactivos como insumo para generar código de Programación (Generative A I) aplicando técnicas de “Ingenieriía Rápida (Prompt Engineering AI) en Inteligencia Artificial (AI)
title Algoritmos imperactivos como insumo para generar código de Programación (Generative A I) aplicando técnicas de “Ingenieriía Rápida (Prompt Engineering AI) en Inteligencia Artificial (AI)
spellingShingle Algoritmos imperactivos como insumo para generar código de Programación (Generative A I) aplicando técnicas de “Ingenieriía Rápida (Prompt Engineering AI) en Inteligencia Artificial (AI)
Medianero Acosta, Jorge
modelo Imperativo
generative AI (GenAI)
ingenieria rápida (Prompt Engineering AI)
Inteligencia artificial (AI)
modelo LLM (Large Language Models)
algoritmo imperativo
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
title_short Algoritmos imperactivos como insumo para generar código de Programación (Generative A I) aplicando técnicas de “Ingenieriía Rápida (Prompt Engineering AI) en Inteligencia Artificial (AI)
title_full Algoritmos imperactivos como insumo para generar código de Programación (Generative A I) aplicando técnicas de “Ingenieriía Rápida (Prompt Engineering AI) en Inteligencia Artificial (AI)
title_fullStr Algoritmos imperactivos como insumo para generar código de Programación (Generative A I) aplicando técnicas de “Ingenieriía Rápida (Prompt Engineering AI) en Inteligencia Artificial (AI)
title_full_unstemmed Algoritmos imperactivos como insumo para generar código de Programación (Generative A I) aplicando técnicas de “Ingenieriía Rápida (Prompt Engineering AI) en Inteligencia Artificial (AI)
title_sort Algoritmos imperactivos como insumo para generar código de Programación (Generative A I) aplicando técnicas de “Ingenieriía Rápida (Prompt Engineering AI) en Inteligencia Artificial (AI)
author Medianero Acosta, Jorge
author_facet Medianero Acosta, Jorge
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Hilario Falcon, Francisco Manuel
dc.contributor.author.fl_str_mv Medianero Acosta, Jorge
dc.subject.es_PE.fl_str_mv modelo Imperativo
generative AI (GenAI)
ingenieria rápida (Prompt Engineering AI)
Inteligencia artificial (AI)
modelo LLM (Large Language Models)
algoritmo imperativo
topic modelo Imperativo
generative AI (GenAI)
ingenieria rápida (Prompt Engineering AI)
Inteligencia artificial (AI)
modelo LLM (Large Language Models)
algoritmo imperativo
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
dc.subject.ocde.none.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
description En el panorama actual de desarrollo de software, enfrentamos el desafío de agilizar y optimizar el proceso de codificación en el ámbito del modelo imperativo. La incorporación de la Ingeniería Rápida (Prompt Engineering) de la Inteligencia Artificial (AI) emerge como una solución revolucionaria para la autogeneración de código de programación (Generative AI) con la intervención de los Modelos LLM (Large Language Models), permitiendo una mayor eficiencia en el desarrollo, mejora en la formación efectiva de profesionales en Ingeniería de software y, en última instancia, una reducción de tiempo, recursos y costos de producción. Al integrar algoritmos imperativos como fuente e input sintácticamente escritos, estamos allanando el camino hacia un futuro escenario de productividad, donde la ingeniería rápida (Prompt Engineering) respaldada por la inteligencia artificial (AI) redefine la forma en que construimos software profesional implementado en cualquiera de los lenguajes de programación imperativos vigentes.
publishDate 2024
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2024-07-09T21:31:22Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2024-07-09T21:31:22Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2024-07-09
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.11818/8441
url https://hdl.handle.net/20.500.11818/8441
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.*.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Inca Garcilaso de la Vega
dc.publisher.country.none.fl_str_mv PE
dc.source.es_PE.fl_str_mv Universidad Inca Garcilaso de la Vega
Repositorio Institucional - UIGV
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UIGV-Institucional
instname:Universidad Inca Garcilaso de la Vega
instacron:UIGV
instname_str Universidad Inca Garcilaso de la Vega
instacron_str UIGV
institution UIGV
reponame_str UIGV-Institucional
collection UIGV-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/c5ef8212-6d50-414d-8782-2a40441552ed/content
https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/bc250c07-ef9a-43b1-a643-60859d31ba45/content
https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/d1ab42e6-4a9d-427f-9fca-02feae300ba0/content
https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/04ba6c4c-247e-4a7a-a5f3-3b43b8c720e3/content
https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/813c96b3-f2ab-4c85-a3cc-ebef3ac7a93a/content
https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/a329f3d4-7005-416f-a418-f7df9d0ffc8b/content
https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/5f7eaeae-ccc0-473a-9c3c-96b0cd849785/content
https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/0bed13ba-38a4-4fca-8e59-d161f6b96b34/content
https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/16dba991-11ac-4769-8037-7def42ed8cf6/content
https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/9481fa7d-3a88-4d4e-addf-2ac3404f769f/content
https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/efa4acdc-a6d5-490c-a25f-eeec10ee22a6/content
bitstream.checksum.fl_str_mv 0d9e194be28d1fe715f618e89ff38350
0aa4dd06a89192a988bd9e1d0830c752
d93b5f4f52c70766e36f3f547750db95
8fc46f5e71650fd7adee84a69b9163c2
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
928992643a0cbccb2ddeb6611769c2e9
0e21ef6ea4e151e692adf0c6fb4bea28
630c532d79bdf39431a35cabac38194a
9106fcf2234d750684c5e314bed1b63e
5f9bfc2d9bc03b6cdd975095a1b82796
a003b97bcc789c164fdae29750d9fec5
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio de la Universidad Inca Garcilaso de la Vega
repository.mail.fl_str_mv repositorio@uigv.edu.pe
_version_ 1835829186369945600
spelling Hilario Falcon, Francisco ManuelMedianero Acosta, Jorge2024-07-09T21:31:22Z2024-07-09T21:31:22Z2024-07-09https://hdl.handle.net/20.500.11818/8441En el panorama actual de desarrollo de software, enfrentamos el desafío de agilizar y optimizar el proceso de codificación en el ámbito del modelo imperativo. La incorporación de la Ingeniería Rápida (Prompt Engineering) de la Inteligencia Artificial (AI) emerge como una solución revolucionaria para la autogeneración de código de programación (Generative AI) con la intervención de los Modelos LLM (Large Language Models), permitiendo una mayor eficiencia en el desarrollo, mejora en la formación efectiva de profesionales en Ingeniería de software y, en última instancia, una reducción de tiempo, recursos y costos de producción. Al integrar algoritmos imperativos como fuente e input sintácticamente escritos, estamos allanando el camino hacia un futuro escenario de productividad, donde la ingeniería rápida (Prompt Engineering) respaldada por la inteligencia artificial (AI) redefine la forma en que construimos software profesional implementado en cualquiera de los lenguajes de programación imperativos vigentes.Trabajo de Suficiencia ProfesionalspaUniversidad Inca Garcilaso de la VegaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/Universidad Inca Garcilaso de la VegaRepositorio Institucional - UIGVreponame:UIGV-Institucionalinstname:Universidad Inca Garcilaso de la Vegainstacron:UIGVmodelo Imperativogenerative AI (GenAI)ingenieria rápida (Prompt Engineering AI)Inteligencia artificial (AI)modelo LLM (Large Language Models)algoritmo imperativohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Algoritmos imperactivos como insumo para generar código de Programación (Generative A I) aplicando técnicas de “Ingenieriía Rápida (Prompt Engineering AI) en Inteligencia Artificial (AI)info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUUniversidad Inca Garcilaso de la Vega. Facultad de Ingeniería de Sistemas y CómputoTítulo profesionalIngeniería de Sistemas y CómputoIngeniero de Sistemas y Cómputohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional612176https://orcid.org/0000-0003-3153-934306111447ORIGINALTSP - MEDIANERO ACOSTA JORGE - RP -.pdfapplication/pdf1461925https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/c5ef8212-6d50-414d-8782-2a40441552ed/content0d9e194be28d1fe715f618e89ff38350MD56AUTORIZACION REPOSITORIO-MEDIANERO ACOSTA JORGE.pdfapplication/pdf482533https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/bc250c07-ef9a-43b1-a643-60859d31ba45/content0aa4dd06a89192a988bd9e1d0830c752MD57TURNITIN- MEDIANERO ACOSTA JORGE.pdfapplication/pdf6691257https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/d1ab42e6-4a9d-427f-9fca-02feae300ba0/contentd93b5f4f52c70766e36f3f547750db95MD58CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81037https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/04ba6c4c-247e-4a7a-a5f3-3b43b8c720e3/content8fc46f5e71650fd7adee84a69b9163c2MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/813c96b3-f2ab-4c85-a3cc-ebef3ac7a93a/content8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD55TEXTTSP - MEDIANERO ACOSTA JORGE - RP -.pdf.txtTSP - MEDIANERO ACOSTA JORGE - RP -.pdf.txtExtracted texttext/plain93496https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/a329f3d4-7005-416f-a418-f7df9d0ffc8b/content928992643a0cbccb2ddeb6611769c2e9MD59AUTORIZACION REPOSITORIO-MEDIANERO ACOSTA JORGE.pdf.txtAUTORIZACION REPOSITORIO-MEDIANERO ACOSTA JORGE.pdf.txtExtracted texttext/plain2004https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/5f7eaeae-ccc0-473a-9c3c-96b0cd849785/content0e21ef6ea4e151e692adf0c6fb4bea28MD511TURNITIN- MEDIANERO ACOSTA JORGE.pdf.txtTURNITIN- MEDIANERO ACOSTA JORGE.pdf.txtExtracted texttext/plain5222https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/0bed13ba-38a4-4fca-8e59-d161f6b96b34/content630c532d79bdf39431a35cabac38194aMD513THUMBNAILTSP - MEDIANERO ACOSTA JORGE - RP -.pdf.jpgTSP - MEDIANERO ACOSTA JORGE - RP -.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14249https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/16dba991-11ac-4769-8037-7def42ed8cf6/content9106fcf2234d750684c5e314bed1b63eMD510AUTORIZACION REPOSITORIO-MEDIANERO ACOSTA JORGE.pdf.jpgAUTORIZACION REPOSITORIO-MEDIANERO ACOSTA JORGE.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg20419https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/9481fa7d-3a88-4d4e-addf-2ac3404f769f/content5f9bfc2d9bc03b6cdd975095a1b82796MD512TURNITIN- MEDIANERO ACOSTA JORGE.pdf.jpgTURNITIN- MEDIANERO ACOSTA JORGE.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg15340https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/efa4acdc-a6d5-490c-a25f-eeec10ee22a6/contenta003b97bcc789c164fdae29750d9fec5MD51420.500.11818/8441oai:repositorio.uigv.edu.pe:20.500.11818/84412025-05-12 09:14:16.574https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.uigv.edu.peRepositorio de la Universidad Inca Garcilaso de la Vegarepositorio@uigv.edu.pe
score 13.989285
Algoritmos imperactivos como insumo para generar código de Programación (Generative A I) aplicando técnicas de “Ingenieriía Rápida (Prompt Engineering AI) en Inteligencia Artificial (AI)
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).

Ejemplares Similares