Aplicación del aprendizaje profundo (deep learning) al procesamiento de señales digitales

Este trabajo hace una revisión del concepto de deep learning, en la cual se muestran las diferentes arquitecturas que cumplen con dicho concepto y como estas se relacionan con las redes neuronales artificiales (RNA), tanto por su arquitectura, como por su tipo de entrenamiento. Realizando de esta forma, una taxonomía que explica o clasifica algunas de las redes que conforman el deep learning. Con la revisión de arquitecturas y aplicaciones, se elaboró una aplicación en MATLAB con dos de las arquitecturas más comunes del concepto, en la cual se puede apreciar el comportamiento distintivo de estas arquitecturas, con lo que se corrobora la aplicabilidad del deep learning en el procesamiento digital de imágenes, obteniendo buenos resultados de clasificaciónPregradoIngeniero(a) Mecatrónico(a

Módulo de reconhecimento de fala e imagem para a aplicação Smart Waste

Com o crescimento do mercado das aplicações móveis é necessário que as empresas desenvolvam aplicações num curto espaço de tempo. Para isso, é necessário garantir uma arquitetura que seja facilmente adaptável para qualquer contexto, o que permite que a mesma estrutura seja utilizada em qualquer aplicação móvel. Este trabalho decorreu em contexto de estágio na empresa Ubiwhere e consistiu no estudo e desenvolvimento de um módulo multi contextual que fosse o mais abstrato possível, que será mais tarde integrado no projeto Smart Waste da empresa Ubiwhere. O módulo criado utiliza frameworks de deep learning com o Tensorflow, sendo facilmente adaptável a novas frameworks. Este módulo foi configurado para realizar reconhecimento de fala e imagem. Para testar as funcionalidades desejadas foi desenvolvida uma aplicação móvel e um servidor utilizando a framework Django REST. A solução obtida permite que a empresa utilize o reconhecimento de fala e imagem em diversas aplicações de diferentes contextos, não sendo necessária a curva de aprendizagem acentuada que apresentam estas tecnologias, permitindo assim que esta implemente estas funcionalidades nas mais diversas aplicações móveis num curto espaço de tempo.With the growth of the mobile applications market, it is necessary that the companies develop them in a short time. For this, it is necessary to guarantee an architecture that is easily adaptable to any context, which allows the same structure to be used in any mobile application. In this dissertation project, a multi-contextual module was developed with the characteristic of being as abstract as possible, so that later it could be integrated into the Smart Waste project of Ubiwhere. The obtained module uses deep learning frameworks like Tensorflow, being easily adapted with other frameworks. This module has been configured to perform speech and image recognition. To test the desired functionalities it was created a mobile application and a server using Django REST framework. The solution obtained allows the company to use speech and image recognition in several applications in different contexts, without the need for the accentuated learning curve presented by these technologies. It allows it to implement these functionalities in the most diverse mobile applications in a short period.Mestrado em Engenharia Informátic

Une démarche de gestion stratégique et opérationnelle du changement dans le contexte de l'exploitation avancée de données massives internes aux organisations

L’objectif de ce mémoire est d’élaborer une démarche de gestion du changement destinée aux organisations qui souhaitent mettre en place les transformations nécessaires pour tirer parti des techniques d’exploitation avancée de données massives. Le domaine de transformation choisi dans le cadre de ce mémoire est l’exploitation des données internes à une organisation pour développer une maturité technologique et organisationnelle, notamment en ce qui concerne l’orientation-client de son modèle d’affaires. Cette évolution de maturité a pour but de suivre la transformation de la société actuelle, fortement influencée par le mouvement Big Data. La démarche proposée s’adresse à des organisations dont la maturité technologique et organisationnelle est éloignée de celle des compagnies leaders de cette transformation « digitale ». Nous proposons un cadre méthodologique stratégique et opérationnel permettant aux organisations d'effectuer les transformations de culture, d'organisation, de gestion et d'adoption de techniques pour se lancer dans l'exploitation avancée de leurs données internes qui sont en forts volumes et mal structurées. L'application pratique de notre cadre méthodologique est illustrée dans le cas d'une grande compagnie d'assurance canadienne sur une période de deux ans. Nous avons également réalisé un projet pilote de 9 mois visant à tester la phase de mise en oeuvre de la gestion stratégique du changement en exploitant les données-clients internes à cette compagnie d’assurance. Nous avons élaboré, raffiné et testé ces démarches en plusieurs itérations afin de proposer des méthodes détaillées, illustrées par des actions qui conduisent à des résultats concrets et qui mettent en évidence certains enjeux ou difficultés liés à l’adoption de ce type d’approches. À l’issu de notre projet, la démarche proposée a été adoptée par la compagnie à des fins d’opérationnalisation