Proyecto laboral
Plataforma y software de detección de placas que utiliza el algoritmo de inteligencia artificial YoloV8 para el reconocimiento de matrículas. Implementación de funcionalidades para estudiar y mapear patrones de comportamiento basados en la ubicación de los registros de matrículas dentro de la plataforma web alojada en archivos estáticos usando ExpressJS.
Proyecto laboral
Proyecto laboral
Desarrollo de una API en ExpressJS para interpretar el lenguaje de señas colombiano basada en inteligencia artificial utilizando GPT-4 y la API de OpenAI. · Implementación de un sistema para traducir texto en lenguaje natural al lenguaje de señas colombiano, mostrado por un intérprete en una pantalla verde dentro de una plataforma web construida en NextJS. · Desarrollo y optimización de algoritmos para el procesamiento de lenguaje natural y el reconocimiento de señas para asegurar una traducción precisa y fluida.
Proyecto personal
Este software permite a los egresados enviar su educación y trabajos después de graduarse para que la universidad pueda realizar un seguimiento de las estadísticas. Desarrollé las vistas de la aplicación en ReactJS, incluyendo tanto la página de inicio como el sistema de panel de control. Diseñé la UI/UX utilizando la biblioteca de componentes DaisyUI para asegurar la consistencia visual en todo el producto. En el backend, utilizando ExpressJS, incluí sistemas de autenticación segura y gestión de sesiones. Además, integré una API pública externa de datos (universidades en el país) para capturar dinámicamente la respuesta del usuario desde los inputs.
Proyecto personal
Diseñé y desarrollé el módulo de registro e inicio de sesión, incluyendo la creación de la UI/UX de la aplicación. Implementé un sistema CRUD para gestionar las citas de mascotas, integrando datos dinámicos de la base de datos como el tipo de animal y el tipo de consulta (cirugía, revisión, accidente, etc.). El sistema fue configurado para incluir los precios de las consultas y mostrar los datos relevantes en la pantalla. Se integraron funcionalidades avanzadas para mejorar la gestión y presentación de información crucial para la práctica veterinaria.
Proyecto personal
Durante el desarrollo del sistema de sensores, creé un sistema de inicio de sesión y registro completo utilizando ExpressJS y autenticación por correo electrónico. Esto incluyó implementar la funcionalidad para enviar códigos de inicio de sesión por correo electrónico utilizando credenciales temporales de aplicaciones de Google y la biblioteca Nodemailer. En el frontend, construido con ReactJS y DaisyUI, estos códigos de inicio de sesión dinámicos se enviaron a los usuarios por correo electrónico e integraron sin problemas en el formulario de inicio de sesión, asegurando un proceso de autenticación fluido y seguro.
