| Fecha: |
2021 |
| Descripción: |
10 pag. |
| Resumen: |
Este proyecto se engloba dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial, tiene como objetivo la realización de un caso práctico utilizando herramientas de Deep Learning o aprendizaje profundo, desarrollando una red neuronal que nos permita a partir de una imagen de un reloj analógico que marca una hora concreta, que nuestro programa sea capaz de adivinar la hora que marca ese reloj. A nivel de programación se ha elegido el lenguaje de programación Python, utilizando la librería Pytorch para desarrollar la red neuronal. Para entrenar el sistema se generan aleatoriamente un gran número de relojes analógicos, para este caso de estudio en concreto son imágenes que cada una de ellas tiene dos agujas correspondientes a la hora y minutos del reloj, por cada reloj se guarda un registro que etiquetara la hora exacta que muestra. |
| Resumen: |
This project is included within the field of Artificial Intelligence, its objective is to carry out a practical case using Deep Learning or deep learning tools, developing a neural network that allows us from an image of an analog clock that marks one hour concrete, that our program is able to guess the time that that clock marks. At the programming level, the Python programming system has been chosen, using the Pytorch library to develop the neural network. To train the system, a large number of analog clocks are randomly generated, for this particular case study they are images that each have two hands corresponding to the hour and minute of the clock, for each clock a record is kept that will label the exact time showing. |
| Derechos: |
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| Lengua: |
Castellà |
| Titulación: |
Gestió de Ciutats Intel·ligents i Sostenibles [2503743] |
| Plan de estudios: |
Grau en Gestió de Ciutats Intel·ligents i Sostenibles [1395] |
| Documento: |
Treball final de grau |
| Materia: |
Inteligencia Artificial ;
Deep Learning ;
Redes Neuronales ;
Machine Learning ;
Python ;
PyTorch ;
Predicción de Datos ;
Artificial Intelligence ;
Neural Networks ;
Data Prediction |
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