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000161427 005__ 20250613111159.0
000161427 037__ $$aTAZ-TFG-2024-1562
000161427 041__ $$aspa
000161427 1001_ $$aVíctor Bouhaben Barrera
000161427 24200 $$aSupervised learning using Neural Networks
000161427 24500 $$aAprendizaje supervisado usando Redes Neuronales
000161427 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2024
000161427 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000161427 520__ $$aEl propósito de este Trabajo de Final de Grado (TFG) consiste en el desarrollo una red neuronal para clasificar caracteres codificados mediante matrices 7x5 píxeles, donde un valor de 1 representa el color negro y un valor 0 representa el color blanco.<br />El software desarrollado tendrá la finalidad de ser usado como simulador para la resolución de problemas planteados en las sesiones de laboratorio de la asignatura de Inteligencia Artificial (IA), garantizando así que el aprendizaje de los alumnos, tanto del Grado en Ingeniería Informática (GII), como del Doble Grado ADE-GII, sea más fácil y provechoso.<br />Para el desarrollo del trabajo, se han creado distintos conjuntos de datos para realizar el entrenamiento de la red neuronal artificial creada, un Perceptrón Multicapa (MLP) creado con la librería de Python denominada PyTorch y comparado con otros modelos creados en la plataforma H2O.<br />Por último, se han realizado pruebas en ambos entornos, se han expuesto los resultados y se han obtenido interesantes conclusiones en base a ellos.<br /><br />
000161427 521__ $$aGraduado en Ingeniería Informática
000161427 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000161427 691__ $$a4 9
000161427 692__ $$aAcercar la IA a la sociedad.
000161427 700__ $$aPiedad Garrido, María$$edir.
000161427 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cLenguajes y Sistemas Informáticos
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