Mostrando ítems 1-10 de 347
Detección de vehículos con aprendizaje profundo en Cámara de Vigilancia
(Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, 2018)
Un sistema de detección de objetos en tiempo real tiene gran aplicabilidad en el campo de visión artificial. La detección a través de una videocámara implica que el sistema debe mantenerse informado sobre ...
Detección de vehículos con aprendizaje profundo en Cámara de Vigilancia
(Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, 2018)
Diseño de un servicio de predicción de somnolencia en conductores
(Universidad de Chile, 2021)
Aprendiendo a picar rocas con Deep Reinforcement Learning
(Universidad de Chile, 2022)
Aprendizaje profundo y memes en ciencias básicas : estudio en estudiantes de postgrados estudio en estudiantes de postgrados odontológicos de una Universidad de alta complejidad
(Universidad de Concepción .Facultad de Medicina. Departamento de Educación Médica, 2017)
Introducción: Los estudiantes utilizan diversos medios y estrategias para alcanzar sus aprendizajes, de tipo profundo y/o superficial. Dentro de las nuevas estrategias de aprendizaje se ha propuesto el uso de memes, como ...
Aprendizaje profundo para la clasificación y detección de anomalías en imágenes de objetos astronómicos
(Universidad de Chile, 2021)
En esta tesis se trabaja sobre tres temas principales. El primero es la clasificación de objetos astronómicos utilizando alertas generadas por el Zwicky Transient Facility (ZTF). Se propone la utilización de imágenes y ...
Redes neuronales de aprendizaje profundo para el reconocimiento facial y control de acceso de estudiantes a un laboratorio
(Universidad Ricardo PalmaPE, 2019)
Las redes neuronales convolucionales (CNN siglas en inglés) de aprendizaje profundo
han demostrado en los últimos años una gran capacidad para resolver problemas de
clasificación de imágenes, gracias al aprendizaje que ...
Redes neuronales de aprendizaje profundo para el reconocimiento facial y control de acceso de estudiantes a un laboratorio
(Universidad Ricardo PalmaPE, 2019)
Las redes neuronales convolucionales (CNN siglas en inglés) de aprendizaje profundo
han demostrado en los últimos años una gran capacidad para resolver problemas de
clasificación de imágenes, gracias al aprendizaje que ...
Adecuación del alineamiento constructivo de casos clínicos en ambientes virtuales, para obtener un aprendizaje profundo en la Especialización de Endoperiodontología de la FES Iztacala UNAM.
(2017-12-11)
En este trabajo de tesis se presentan los resultados de la adecuación del alineamiento constructivo al seminario de casos clínicos de la especialización en Endoperiodontología de la FES Iztacala, la implementación generó ...
Diagnóstico de la degradación en reboilers: un modelo en base al aprendizaje profundo
(Universidad de Chile, 2019)
En el presente trabajo de título tiene por objetivo general desarrollar un modelo en base al
aprendizaje profundo que diagnostique el estado de salud de reboilers utilizados en bombas.
Por otra parte, los objetivos ...