Reconocimiento de imágenes de aves con redes neuronales profundas
Autor (es)
Zurera Martínez-Acitores, AlonsoDirector (es)
González, Ana MEntidad
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaFecha de edición
2018-06Materias
Aprendizaje Automatico; Aprendizaje Profundo; Redes Neuronales; InformáticaEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Resumen
El mundo de la inteligencia artificial se esta desarrollando a pasos agigantados, en los últimos
años hemos conseguido hacer que las maquinas aprendan de la forma en la que lo haría un ser
humano. Uno de los grandes retos de la inteligencia artificial es conseguir que el ordenador
consiga adquirir una visión parecida a la que tenemos los humanos, y por consiguiente que
consiga clasificar las imágenes por los objetos que presentan. En este trabajo hemos realizado
un ejercicio básico de esta problemática y sirve como guía para aquellos que quieran comenzar
en el mundo de la visión artificial.
Primero hemos realizado una parte teórica para comenzar a adentrarnos en el mundo de la
inteligencia artificial y de la visión artificial. Hemos comenzado explicando conceptos básicos sobre
las imágenes en el mundo digital, es decir como interpreta la imagen un ordenador. Después
introducimos el tema de la inteligencia de la inteligencia artificial con el apartado de aprendizaje
automático, en el que explicamos os diferentes tipos de aprendizaje, algunos conceptos básicos
importantes y presentamos el tema del aprendizaje profundo y las redes neuronales. En el siguiente
apartado explicamos en detalle que es una red neuronal y las características básicas de
la misma. Y en el último apartado teórico explicamos las redes neuronales convolucionales con
las diferentes capas de esta.
En segundo lugar, se aplicarán los conceptos teóricos expuestos con anterioridad para la
creación de una red neuronal convolucional capaz de distinguir entre imágenes sean de aves de
las que no. A continuación, se analizarán los datos obtenidos de la red.
Por ultimo se llegará a una conclusión del trabajo y como poder mejorar en el futuro el
trabajo realizado en este.
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