1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Licenciatura
3. Sinaloa
4. Instituto Tecnológico de Culiacán (Licenciatura)
5. INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

Título:	DESARROLLO BACKEND PARA INTEGRAR MODELOS DE IA EN UNA PÁGINA WEB
Autor:	DE LA TORRE CASTRO, JHONATAN ALEXIS
metadata.dc.subject.other:	Inteligencia Artificial Backend Python Java Flask ONNX
Data:	2025-09-23
Editora:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de Culiacán
Descrição:	La calidad del agua es fundamental para la salud pública y el equilibrio de los ecosistemas acuáticos. Sin embargo, los métodos de análisis tradicionales son lentos y costosos, lo que limita su aplicación frecuente. Este proyecto busca resolver esta problemática mediante el desarrollo de un backend para una aplicación web que predice parámetros y nutrientes clave en muestras de agua de forma rápida y accesible. El objetivo principal fue el diseño e implementación de este backend, una solución tecnológica que optimiza el proceso de análisis al reducir significativamente el tiempo de espera. La aplicación se enfoca en predecir cinco parámetros esenciales: Oxígeno Disuelto (OD), Temperatura del agua, Conductividad de campo, pH y Sólidos Suspendidos Totales (SST). El sistema fue construido con Python y el framework Flask, lo que asegura una arquitectura eficiente y ligera. Se utilizó PostgreSQL para la base de datos, garantizando una gestión óptima de la información de las muestras. Para asegurar su disponibilidad y escalabilidad global, el backend fue desplegado en Heroku. El desarrollo se realizó con metodologías ágiles, permitiendo la entrega de resultados funcionales en cada etapa.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
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