Gestión automática para la solicitud de pedidos a través de aplicaciones de mensajería en establecimientos comerciales como Gastrobares.

Today the differentiator component between companies is the service and the value that this implies in the immediate response to present these services and products to their clients in a timely and agile manner in order to always keep them satisfied. This is where technology begins to play a very im...

Full description

Autores:
Rodríguez Gamboa, Diego Alejandro
Rodríguez Gamboa, Sandra Yamile
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Antonio Nariño
Repositorio:
Repositorio UAN
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/7034
Acceso en línea:
http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/7034
Palabra clave:
Ingeniería de Software
Arquitectura de Software
Calidad de Software
Gestión de proyectos
Componente de Innovación
Impacto
Scrumban
Diagrama de Arquitectura
Diagrama de despliegue
Caso de uso
Diagrama de secuencia
Arquitectura de alto nivel
Pruebas
Inteligencia artificial
Redes neuronales
Reconocimiento de voz
NLTK Lenguaje natural
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Gastrobar
Comensal
Mesa
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Software Architecture
Software Quality
Projects management
Innovation Component
Impact
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High-level architecture
Test
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description Today the differentiator component between companies is the service and the value that this implies in the immediate response to present these services and products to their clients in a timely and agile manner in order to always keep them satisfied. This is where technology begins to play a very important role in providing more efficient and effective services , with immediate and concrete responses. This technology every day offers us more and better opportunities for development by implementing techniques such as the use of artificial intelligence, training of neural networks, using the most widely used commun ication tools worldwide and by combining these three we can offer companies that in this case allows to the Gastrobars to have efficient, timely, agile and effective communication with their customers when doing order or requesting their billing.
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VANNIEUWENHUYZE Aurélien. (2020). Inteligencia Artificial Fácil - Machine Learning y Deep Learning Prácticos. Eni.
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This technology every day offers us more and better opportunities for development by implementing techniques such as the use of artificial intelligence, training of neural networks, using the most widely used commun ication tools worldwide and by combining these three we can offer companies that in this case allows to the Gastrobars to have efficient, timely, agile and effective communication with their customers when doing order or requesting their billing.Hoy en día el componente diferenciador entre las empresas es el servicio y el valor que este implica en la respuesta inmediata y conectividad constante para presentar estos servicios y productos a sus clientes de manera oportuna y ágil para así mantenerlos siempre satisfechos. Es ahí donde la tecnología empieza a jugar un papel fundamental para prestación de servicios más eficientes y eficaces, con respuestas inmediatas y concretas. Esta tecnología cada día nos ofrece más y mejores oportunidades de desarrollo implementando técnicas como el manejo de inteligencia artificial, entrenamiento de redes neuronales, haciendo uso de herramientas de comunicación más utilizadas a nivel mundial y haciendo una combinación de estas tres podemos ofrecer a las empresas un desarrollo que le permita en este caso a los Gastrobares poder tener una comunicación eficiente, oportuna, ágil y eficaz con sus clientes a la hora de realizar un pedido o solicitar la cuenta de su consumo.Especialista en Ingeniería de SoftwareEspecializaciónPresencialProyectospaUniversidad Antonio NariñoEspecialización en Ingeniería de SoftwareFacultad de Ingeniería de SistemasBogotá - FedermánIngeniería de SoftwareArquitectura de SoftwareCalidad de SoftwareGestión de proyectosComponente de InnovaciónImpactoScrumbanDiagrama de ArquitecturaDiagrama de despliegueCaso de usoDiagrama de secuenciaArquitectura de alto nivelPruebasInteligencia artificialRedes neuronalesReconocimiento de vozNLTK Lenguaje naturalTwilioNgrokMenúGastrobarComensalMesaSoftware EngineeringSoftware ArchitectureSoftware QualityProjects managementInnovation ComponentImpactScrumbanArchitecture DiagramDeployment diagramCase of useDiagram of sequenceHigh-level architectureTestArtificial intelligenceNeural networksSpeech recognitionNLTK Natural LanguageTwilioNgrokmenuGastrobarFoodTableGestión automática para la solicitud de pedidos a través de aplicaciones de mensajería en establecimientos comerciales como Gastrobares.Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85EspecializadaCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/363079e1-61bc-40b8-9490-008e74a15d29/download9868ccc48a14c8d591352b6eaf7f6239MD54ORIGINAL2022Diego Alejandro Rodriguez .pdf2022Diego Alejandro Rodriguez .pdfapplication/pdf2820407https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/be4e3331-f039-4396-9d5c-dbda5ea0de0d/download1c94e8fa6a13a98de5ede92072668876MD51Acta Sustentacion Sandra-Diego.pdfActa Sustentacion Sandra-Diego.pdfapplication/pdf242369https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/5dc17f3a-01cc-41b2-b132-dccf5664a598/download016a34c114bf23253e27fed49f209c6dMD522022AutorizacionAutores.pdf2022AutorizacionAutores.pdfapplication/pdf5476869https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/20566d50-9cfb-4f7d-9ccb-6dc9f5378cd2/downloadf1a97cda1f2628a0177aab36a44a2993MD53123456789/7034oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/70342024-10-09 23:12:55.056https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso abiertoopen.accesshttps://repositorio.uan.edu.coRepositorio Institucional UANalertas.repositorio@uan.edu.co

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