Objetivo

Relacionar la arquitectura de una red neuronal convolucional con la clasificación de imágenes y la detección de objetos.

Descripción

En esta experiencia educativa, distinguirás entre los enfoques para dar solución al problema de detección de objetos en una imagen digital, a través de una red neuronal convolucional.

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Aplicaciones del aprendizaje profundo

Revisa la siguiente lectura:

Para conocer más sobre aplicaciones del aprendizaje profundo, te recomendamos leer:

López, F., Ferreyra, A., Avilés, C., y Villegas, J. (2019). Red neuronal convolucional con extracción de características multi-columna para clasificación de imágenes. Recuperado de https://rcs.cic.ipn.mx/2019_148_7/Red%20neuronal%20convolucional%20con%20extraccion%20de%20caracteristicas%20multi-columna%20para%20clasificacion.pdf

Objetivo

Identificar y analizar los pasos del proceso de solución de un problema de clasificación de imágenes utilizando aprendizaje profundo, así como las etapas de diseño del algoritmo.

Instrucciones

1. Consulta un caso práctico actual de un artículo científico sobre clasificación de imágenes o detección de objetos.
2. Considerando las etapas propuestas en el desarrollo de proyectos de AP, identifica cada una de ellas dentro del caso práctico y sintetízalas.

Checklist

Asegúrate de:

• Responder al tema de estudio, organización del documento, desarrollo de detalles,
• Generar opiniones/conclusiones claras y válidas sobre el tema y dominio del lenguaje español.