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Cómputo de Alto Rendimiento para Aprendizaje Profundo y sus Aplicaciones
DANIEL ALEJANDRO CERVANTES CABRERA
Acceso Abierto
Atribución-NoComercial-CompartirIgual
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Bibliotecas -- Procesamiento de datos
Redes neuronales (Computación)
Internet de las cosas
Esta propuesta de investigación tiene el objetivo de realizar investigación aplicada en el área de Aprendizaje Profundo para la definición de nuevos funcionales de costo a través de un proceso de minimización o “entrenamiento” de Redes Neuronales, que permitan realizar “predicciones” en diferentes problemática de interés, como por ejemplo aproximación de campos vectoriales sujetos a condiciones de físicas y de frontera (como velocidades de viento), detección de intentos de intrusión en sistemas de cómputo en particular para sistemas de IOT, manejo de correo no deseado o también llamado SPAM, en sistemas de correo institucionales, etc. Para lo anterior además se propone realizar un desarrollo de una biblioteca computacional optimizada Orientada a Objetos en donde se implementen éstos métodos la cual será de acceso libre bajo una licencia de software LGPL. El Aprendizaje Profundo es una área de la Inteligencia Artificial que en los últimos años ha atraído la atención no sólo de la comunidad de las ciencias exactas sino también de las ciencias sociales como por ejemplo Economía, Arqueología o Derecho etc. Esto se debe principalmente a su amplio rango de aplicación por su flexibilidad y robustez, ya que con estos métodos es posible la construcción de las llamadas Redes Neuronales Computacionales
INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación
01-04-2022
Protocolo de investigación
Español
Cervantes Cabrera, Daniel Alejandro. (2022). Cómputo de Alto Rendimiento para Aprendizaje Profundo y sus Aplicaciones. INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación
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