Coronel Suárez, Marjorie AlexandraCusme Ramírez, Carlos Víctor2026-01-152026-01-152026-01-15Cusme Ramírez, Carlos Víctor (2026). Asistente de entrenamiento personalizado mediante aplicación móvil y web, con generación de rutinas adaptativas basadas en el historial médico, nivel usuario, y corrección postural en tiempo real integrando visión por computadora. La Libertad. UPSE, Matriz. Facultad de Sistemas y Telecomunicaciones. 190p.UPSE-TTI-2026-008https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/16016Este proyecto desarrolla FitNova, un asistente de entrenamiento personalizado que integra inteligencia artificial y visión por computadora para reducir los errores posturales en usuarios principiantes de gimnasio mediante detección automatizada y retroalimentación inmediata. El objetivo es crear una aplicación móvil y web que genere rutinas adaptativas mediante API GPT y detecte errores posturales en tiempo real usando Media Pipe Pose. La metodología adopta un enfoque técnico descriptivo con desarrollo incremental, implementando cinco fases progresivas: autenticación, historial de usuario, rutinas adaptativas, detección postural y analytics. Las pruebas se realizarán en ambiente controlado (GYMSHARK, Santa Elena) mediante registros simulados y observación estructurada. Los resultados esperados incluyen la validación del funcionamiento técnico del sistema de detección de 33 puntos corporales, clasificación de errores por severidad y retroalimentación personalizada. Se concluye que FitNova representa una solución tecnológica viable para democratizar el acceso a supervisión técnica especializada, contribuyendo a reducir lesiones por errores posturales y mejorar la experiencia de entrenamiento en usuarios principiantes.spaopenAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/INTELIGENCIA ARTIFICIALVISIÓN COMPUTADORAENTRENAMIENTO PERSONALIZADObachelorThesis