Máster en Ingeniería Informática
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Examinando Máster en Ingeniería Informática por Materia "1203.04"
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Ítem Ajuste de modelos del lenguaje grandes para la generación de contranarrativas en Español(Jaén: Universidad de Jaén, 2024-05-16) Vallecillo Rodríguez, María Estrella; Montejo Ráez, Arturo; Martín Valdivia, María Teresa; Universidad de Jaén. InformáticaEste trabajo Fin de Máster se centra en la investigación sobre la generación automática de contranarrativas en español para combatir mensajes de odio en redes sociales. Con dicho trabajo, pretendemos contribuir a los objetivos de desarrollo sostenible (ODS) relativos a educación de calidad (metas 4.5, 4.7 y 4.a), igualdad de género (metas 5.1,5.2 y 5.b) y reducción de desigualdades (metas 10.3 y 10.7), ya que la contranarrativa es una respuesta a los mensajes ofensivos que nos permite educar a los usuarios de redes sociales, promoviendo el respeto hacia los demás, sin juzgar su físico, raza, ideología u orientación sexual. Para ello, se plantean distintos experimentos en los que se evalúan diferentes modelos grandes del lenguaje que han sido ajustados para esta tarea. Además, se propone un nuevo marco de evaluación cuantitativo para identificar los experimentos más prometedores. Finalmente se exponen las conclusiones obtenidas la realización de este proyecto.Ítem Aplicación móvil para el reconocimiento automático de setas(Jaén: Universidad de Jaén, 2021-12-09) Gallego Chinchilla, Manuel; Jurado Rodríguez, Juan Manuel; Rueda Ruiz, Antonio Jesús; Universidad de Jaén. InformáticaEste proyecto intenta integrar la tecnología en el ámbito micológico mediante el reconocimiento automático de distintas especies de setas, diferenciando entre comestibles y tóxicas. Gracias a la creciente disponibilidad de grandes volúmenes de imágenes, es posible realizar un estudio y desarrollo de técnicas basadas en aprendizaje supervisado para la extracción de características de cada una de las especies. Para conseguir esto, se han usado técnicas avanzadas de Deep Learning, más concretamente redes neuronales convolucionales, que permiten reconocer patrones dentro de una imagen y poder extraer sus características más relevantes. Para facilitar el uso de esta red neuronal se desarrollará una aplicación móvil en la cuál se integrará la red entrenada, sirviendo de ayuda al usuario para la catalogación de setas.Ítem Aplicación móvil para la interacción multimodal con una mascota virtual(Jaén: Universidad de Jaén, 2023-11-29) Benceni, Naceur; Serrano Chica, José María; Universidad de Jaén. InformáticaLas aplicaciones móviles basadas en realidad aumentada gozan de gran popularidad en la actualidad. La posibilidad de interactuar en tiempo real con elementos virtuales integrados en el mundo real tiene amplias aplicaciones en diversos ámbitos: arquitectura, arqueología, diseño y estilo, ludificación, etc. En este trabajo fin de máster se propone el diseño e implementación de una aplicación móvil para cuidar de una mascota virtual, que se integra con el mundo real y que interactúa con el usuario de forma inteligente, como una forma de integrar las diferentes materias estudiadas en el máster.Ítem Asistente virtual inteligente con reconocimiento de emociones(Jaén: Universidad de Jaén, 2020-05-18) Valiente-Martín, Javier; García Cumbreras, Miguel Ángel; Universidad de Jaén. InformáticaEn este proyecto se realizará un estudio y desarrollo de un skill de un asistente virtual inteligente, para Amazon Alexa, que incorporará un detecto de emociones en función del diálogo que se establezca. Se analizarán distintos perfiles de usuario para establecer conversaciones adecuadas en función de la emoción detectada.Ítem DESARROLLO DE MÉTODOS DE EXPLICABILIDAD PARA SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN GRUPAL(2023-10-03) SAHRAOUI OUARDIGHI, MOHAMED; Martínez López, Luis; Yera Toledo, Raciel; Universidad de Jaén. InformáticaEste trabajo de fin de máster se centra en el desarrollo de métodos de explicabilidad para sistemas de recomendación grupal. El objetivo principal es proporcionar explicaciones claras y comprensibles sobre las recomendaciones generadas en un contexto grupal, donde múltiples usuarios están involucrados y se consideran las preferencias y restricciones del grupo. El enfoque metodológico se basa en una revisión de la literatura existente sobre técnicas de recomendación y explicabilidad en sistemas de recomendación. A partir de esta revisión, se diseñarán y desarrollarán métodos de explicabilidad adaptados para sistemas de recomendación grupal. Además, se llevarán a cabo experimentos y análisis comparativos para evaluar la efectividad y calidad de los métodos de explicabilidad desarrollados. Los resultados obtenidos permitirán determinar la eficacia de los métodos propuestos y su capacidad para generar explicaciones comprensibles y relevantes para los usuarios del sistemaÍtem Detección del odio contra inmigrantes y mujeres en comentarios de redes sociales(Jaén: Universidad de Jaén, 2020-11-18) Moya-Pareja, Sebastián; Martín Valdivia, Doña Ma Teresa; Universidad de Jaén. InformáticaEn este trabajo se ha realizado un sistema de detección de discurso de odio en español en redes sociales contra grupos más vulnerables como son las mujeres e inmigrantes. En primer lugar, se ha realizado un estudio de los sistemas ya existentes y porteriormente, se ha desarrollado el propio sistema que trata de un clasificador binario del discurso de odio. Por ultimo, se ha desarrollado una aplicación web que permite al usuario interactuar con el clasificador.Ítem Ensembles dinámicos de modelos machine learning para regresión.(Jaén: Universidad de Jaén, 2022-07-15) Molina Pérez, Marta; Pérez Godoy., María Dolores; Rivera Rivas, Antonio Jesús; Universidad de Jaén. InformáticaSon muchas las aplicaciones reales que necesitan utilizar sistemas inteligentes para la extracción de conocimiento a partir de los datos que generan. Dentro del campo de la minería de datos, presentan buenos resultados las técnicas de machine learning formadas por combinación de modelos. Estas técnicas, denominadas ensembles, mejoran el rendimiento de los modelos básicos que lo forman. Las últimas investigaciones se centran en el desarrollo de ensembles dinámicos frente a los estáticos que se venían desarrollando. En los ensembles dinámicos se selecciona, entre los modelos base disponibles, un subconjunto de ellos para obtener el modelo final. A pesar de que la regresión es una de las tareas importantes en minería dados, la mayoría de desarrollos en este campo se centran en las tareas de clasificación. El objevo en este trabajo es el estudio y desarrollo de métodos basados en ensembles dinámicos que se pueda aplicar a problemas de regresión. Con la realización de este trabajo se pretende un acercamiento a un campo novedoso, en el que se desarrollan modelos de data science, en particular métodos de machine learning basados en tecnologías de ensembles dinámicos, para su aplicación en problemas de regresión.Ítem Identificación de objetos en imágenes por satélite utilizando técnicas Deep Learning(Jaén: Universidad de Jaén, 2020-11-17) Martínez Lledó, Guillermo; Pérez Godoy, María Dolores; Rivera Rivas, Antonio Jesús; Universidad de Jaén. InformáticaEvaluar y comparar el comportamiento de diferentes métodos de Deep Learning para la identificación y reconocimiento de objetos en imágenes de satéliteÍtem INTEGRACIÓN DE CARACTERÍSTICAS LINGÜÍSTICAS EN REDES NEURONALES PROFUNDAS(Jaén: Universidad de Jaén, 2023-01-18) Mármol Romero, Alba María; Montejo Raez, Arturo; Universidad de Jaén. InformáticaEl Trabajo de Fin de Máster consiste en la integración de características lingüísticas en redes neuronales profundas. Para ello se ha implementado un conjunto de sistemas capaces de detectar si un sujeto padece rasgos de ludopatía o no, teniendo en cuenta su historial de publicaciones en redes sociales. Estos sistemas desarrollados se basan en el uso de embeddings de una red Transformer junto con características lingüísticas relacionadas con la volumetría, diversidad léxica, complejidad léxica y puntuaciones relacionadas con las emociones. Para la realización de este trabajo se ha requerido de la implementación de código en lenguaje Python y el uso de herramientas para sistemas de aprendizaje automático. Los datos utilizados y la forma de evaluación se apoyan en una campaña de evaluación. En la evaluación de los sistemas se comparan los resultados obtenidos de un sistema que no tiene en cuenta características lingüísticas con otros sistemas que sí las utilizan.Ítem Métodos de aprendizaje profundo para la predicción de series temporales(Jaén: Universidad de Jaén, 2024-01-30) Germán Morales, Manuel; Rivera Rivas, Antonio Jesús; Carmona Del Jesús, Cristobal José; Universidad de Jaén. InformáticaCon el auge del aprendizaje automático, y especialmente el aprendizaje profundo, una gran cantidad de técnicas surgieron para intentar resolver las diferentes tareas que comprenden este tipo de dato. En este trabajo nos centraremos en el problema de la predicción de series temporales usando algoritmos de aprendizaje profundo, los cuales han demostrado ser adecuados gracias a su sobresaliente capacidad de generalización.Ítem Sistema de optimización de sistemas fotovoltaicos de autoconsumo(Jaén: Universidad de Jaén, 2022-07-03) Germán-Morales, Manuel; Carmona del Jesus, Cristóbal José; del Jesus Díaz, María José; Universidad de Jaén. InformáticaLa tendencia ascendente que presenta el precio de la energía eléctrica ha causado un gran revuelo en nuestro día a día, provocando una gran preocupación sobre la sociedad. El coste de la factura eléctrica se ha vuelto un asunto de gran preocupación actual, buscando alternativas que permitan reducirlo máximo posible. Una de estas alternativas es el uso de energías renovables como la energía fotovoltaica, la cual es cada vez más accesible y presenta un tiempo de amortización bajo. El empleo de técnicas de Inteligencia Artificial para la optimización de este tipo de sistemas junto al desarrollo de un sistema web usable permitirá a cualquier usuario (experto e inexperto) valorar la instalación de este tipo de sistemas para así reducir sus gastos teniendo en cuenta su patrón de consumo.Ítem Sistema para la detección y el reconocimiento automático de matrículas utilizando técnicas de Deep Learning(Jaén: Universidad de Jaén, 2021-09-06) DEL PINO CASTILLO, FRANCISCO JESÚS; Pérez Godoy, María Dolores; Rivera Rivas, Antonio Jesús; Universidad de Jaén. InformáticaLa gran cantidad de información en forma de imágenes y vídeos proporcionada por cámaras de vigilancia hace que sea necesaria la automatización del proceso de detección y reconocimiento de las matrículas de automóviles. Aunque para este fin existen diferentes tecnologías, los métodos basados en Deep Learning, en particular las redes neuronales convolucionales (CNN), están obteniendo buenos resultados dentro del campo de la identificación de objetos. El objetivo de este trabajo fin de máster consiste evaluar y comparar el comportamiento de diferentes métodos de Deep Learning para la detección y reconocimiento de matrículas. Finalmente se propondrá una arquitectura que, de forma automática, sea capaz de detectar la matrícula en el automóvil y posteriormente permita reconocer los dígitos de dicha matrícula.