Construcción y entrenamiento de Redes Neuronales Artificiales en la Biblioteca de Tensorflow para el reconocimiento de caracteres numéricos

Fecha
2020-06-11
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Editor
Universidad de Guayaquil. Facultad de Ingeniería Industrial. Carrera de Licenciatura en Sistemas de Información.
Resumen
El trabajo de titulación desarrollado a continuación trata del estudio de las redes neuronales artificiales para el reconocimiento de imágenes, denominadas también redes convolucionales las mismas que forman parte de la rama del aprendizaje profundo, de las cuales se realiza una investigación sobre algunos de los proyectos subidos a internet, esto para alcanzar a diseñar uno de los modelos utilizados en los proyectos seleccionados. La metodología de acción participativa nos ayuda a realizar un análisis y aplicar los resultados a la resolución de una necesidad específica, para lograr así finalmente obtener como solución la construcción de un modelo de reconocimiento adaptado para que pueda reconocer números manuscritos enteros dentro de una tarjeta de calificaciones.
The following scientific paper for graduation purposes out the perceived problem in the career of teleinformatics engineering in the process of evaluating the student criteria established by the CACES. Developing a DataMart that will allow important information to be stored from various data sources, in order to keep the Accreditation Manager of the Faculty informed about the academic performance of is it actors. For implementation of this proyect the features of the Agil Scrum Methodology were implemented, applying UML diagrams for the analysis of relevant information of indicators, and for its development the standard tools established by the Faculty of Industrial Engineering such as: SQL Server 2016 and Visual Studio 2017. In conclusion, the implementation of the DataMart meets the objectives set out in this, optimizing the documents search and storage, being the complement to the process of project accreditation in their future assessments.
Descripción
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Palabras clave
MODELAMIENTO DE PROCESOS, ESTUDIO, RED NEURONAL, APRENDIZAJE PROFUNDO, VISIÓN ARTIFICIAL
Citación