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000076832 005__ 20190514111948.0
000076832 037__ $$aTAZ-PFC-2018-006
000076832 041__ $$aspa
000076832 1001_ $$aEsparza Andrés, Mikel
000076832 24200 $$aDefinition and application of a programming framework of Deep Learning for image processing
000076832 24500 $$aDefinición y aplicación de un  entorno de programación para Deep learning aplicado al procesado de imágenes
000076832 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2018
000076832 500__ $$aResumen disponible también en inglés.
000076832 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000076832 520__ $$aEn este proyecto de fin de carrera se define un entorno de trabajo para el desarrollo de algoritmos de DeepLearning especializados en imagen.  Primero se estudian las bases que definen los algoritmos del Deep Learning profundizando mas en las redes neuronales. Después se realiza un trabajo de investigación de las diferentes librerías y lenguajes de programación óptimos para el desarrollo de este tipo de algoritmos. Con estos datos, definiremos un entorno de trabajo. Para finalizar, se comprueba que este entorno de trabajo es funcional implementando distintas redes neuronales especializadas en la clasificación de imagen basándonos en técnicas del estado del arte actual.
000076832 521__ $$aGraduado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación
000076832 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000076832 700__ $$aBernués del Río, Emiliano$$edir.
000076832 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bIngeniería Electrónica y Comunicaciones$$cTeoría de la Señal y Comunicaciones
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