Aprenentatge profund amb Keras

Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2019-2019, Tutors: Esteban Vegas; Ferran Reverter(cat) Aquest treball parteix de la recerca bibliogràfica sobre la intel·ligència artificial, l’aprenentatge automàtic i l’aprenentatge profund. Per començar, en la introducció es troba síntesi de la informació consultada així com la definició i interpretació de la intel·ligència artificial, entre d’altres. En segon lloc, s’avalua la metodologia utilitzada, Seguidament, es treballen els conceptes teòrics que giren al voltant de l’aprenentatge automàtic i a continuació es desenvolupa la part pràctica del treball. En aquesta secció es troben diferents aplicacions d’aprenentatge automàtic sobre diferents camps, realitzant una breu descripció del tema, avaluant el codi aplicat i comentant els resultats. Per acabar, s’inclouen les conclusions del treball i la recerca bibliogràfica.(eng) This work is based on bibliographic research on artificial intelligence, automatic learning and deep learning. To begin with, in the introduction there is a synthesis of the information consulted as well as the definition and interpretation of artificial intelligence, among others. Secondly, the methodology used is evaluated. Afterwards, the theoretical concepts that revolve around automatic learning are worked on and then the practical part of the work is developed. In this section you will find different automatic learning applications on different fields, making a brief description of the subject, evaluating the applied code and commenting on the results. Finally, the conclusions of the work and the bibliographic research are included

Aplicacions de l''aprenentatge profund' (Deep Learning) per a la millora genètica dels poliploides

Un article recentment publicat per autors del Centre de Recerca en Agrigenòmica (CRAG) i de la Universitat de Florida mostra com els mètodes computacionals moderns poden ajudar en la millora genètica d'espècies vegetals amb més de dos jocs de cromosomes.Un artículo recientemente publicado por autores del Centre de Recerca en Agrigenòmica (CRAG) y de la Universidad de Florida muestra cómo los métodos computacionales modernos pueden ayudar en el mejoramiento genético de las especies vegetales con más de dos juegos de cromosomas.An article recently published by CRAG (Centre de Recerca en Agrigenòmica) and researchers of the University of Florida shows how modern computational methods can help in the genetic improvement of plant species with more than two sets of chromosomes

Els diaris com eines de reflexió sobre la pràctica

Els períodes de pràctiques educatives dels estudis de mestre han de servir per reflexionar en profunditat sobre els diferents aspectes de l?ofici. En aquest sentit, els diaris que realitza l?estudiant en pràctiques ha de ser una eina d?intercanvi de coneixements i de reflexió sobre tot allò que succeeix durant aquest període. L?estudiant en pràctiques i el tutor de la universitat han de mantenir una relació fluïda que permeti consolidar aprenentatges, resoldre dubtes, compartir experiències i identificar els aspectes més rellevants que tot mestre ha de tenir en compte. Aquest article aprofundeix en aquests aspectes i intenta demostrar el nivell  de sistematització y de reflexió que aquesta eina pot proporciona

Com aprenen els nostres alumnes més i millor?

La voluntat d'aquesta recerca és, mitjançant un procediment d'enquesta, identificar aquelles estratègies d'ensenyament que poden ser mes efectives en relació a ajudar els alumnes a aprendre més i millor. La finalitat és construir un instrument que permeti analitzar situacions d'ensenyament i aprenentatge en l'E. Superior i, eventualment, orientar-les en la seva millora significativa. Per això ens centrarem en la valoració, per part de diverses tipologies d'alumnes, de situacions i d'activitats d'ensenyament proposades pel professorat a determinades matèries que estan cursant grups d'alumnat a diverses titulacions de quatre universitats catalanes.The main aim of the research is identifying the most effective strategies in supporting a better learning process in H. Education. The basic mean we used to develop such analysis was a questionnaire. Our scope is to develop a valid tool to analyze teachinglearning situations in HE in order to both, to raise a better understanding of the learning qualities, from the student's point of view, and to indentify the basic weakness in such a process, in order to improve it. The research has selected different kind of students, studies and learning contexts, in order to gather both a wider and a significant variety of teaching and learning situations in four Catalan universities

Towards Machine Speech-to-speech Translation

There has been a good deal of research on machine speech-to-speech translation (S2ST) in Japan, and this article presents these and our own recent research on automatic simultaneous speech translation. The S2ST system is basically composed of three modules: large vocabulary continuous automatic speech recognition (ASR), machine text-to-text translation (MT) and text-to-speech synthesis (TTS). All these modules need to be multilingual in nature and thus require multilingual speech and corpora for training models. S2ST performance is drastically improved by deep learning and large training corpora, but many issues still still remain such as simultaneity, paralinguistics, context and situation dependency, intention and cultural dependency. This article presents current on-going research and discusses issues with a view to next-generation speech-to-speech translation.En Japón se han llevado a cabo muchas actividades de investigación acerca de la traducción automática del habla. Este artículo pretende ofrecer una visión general de dichas actividades y presentar las que se han realizado más recientemente. El sistema S2ST está formado básicamente por tres módulos: el reconocimiento automático del habla continua y de amplios vocabularios (Automatic Speech Recognition, ASR), la traducción automática de textos (Machine translation, MT) y la conversión de texto a voz (Text-to-Speech Synthesis, TTS). Todos los módulos deben ser plurilingües, por lo cual se requieren discursos y corpus multilingües para los modelos de formación. El rendimiento del sistema S2ST mejora considerablemente por medio de un aprendizaje profundo y grandes corpus formativos. Sin embargo, todavía hace falta tratar diversos aspectos, com la simultaneidad, la paralingüística, la dependencia del contexto y de la situación, la intención y la dependencia cultural. Por todo ello, repasaremos las actividades de investigación actuales y discutiremos varias cuestiones relacionadas con la traducción automática del habla de última generación.Al Japó s'han dut a terme moltes activitats de recerca sobre la traducció automàtica de la parla. Aquest article n'ofereix una visió general i presenta les activitats que s'han efectuat més recentment. El sistema S2ST es compon bàsicament de tres mòduls: el reconeixement automàtic de la parla contínua i de vocabularis extensos (Automatic Speech Recognition, ASR), la traducció automàtica de textos (Machine translation, MT) i la conversió de text a veu (Text-to-Speech Synthesis, TTS). Tots els mòduls han de ser plurilingües, per la qual cosa es requereixen discursos i corpus multilingües per als models de formació. El rendiment del sistema S2ST millora considerablement per mitjà d'un aprenentatge profund i de grans corpus formatius. Tanmateix, encara cal tractar diversos aspectes, com la simultaneïtat, la paralingüística, la dependència del context i de la situació, la intenció i la dependència cultural. Així, farem un repàs a les activitats de recerca actuals i discutirem diverses qüestions relacionades amb la traducció automàtica de la parla d'última generació

Intel·ligència artificial: de la màgia a la realitat

Despite the unquestionable achievements of artificial intelligence (AI) over the last few years, AI systems still have in fact a very limited “intelligence” as they are specific “intelligences” in contrast to the human intelligence, which is general. Excessive anthropocentrism is the main reason why society has a misperception of the state of the art of artificial intelligence. In this paper we explain what the real state of AI is and also argue what needs to be done to progress towards a more general AI which would, therefore, be more comparable to human intelligence. Lastly, we reflect on the fact that no matter how sophisticated they become, artificial intelligences will be different from ours and consequently alien to human values and needs. This should make us reflect on the possible ethical limitations to the development of artificial intelligence.Tot i els èxits indiscutibles de la intel·ligència artificial (IA) al llarg dels darrers anys, el fet és que els sistemes d’IA encara tenen una «intel·ligència» molt limitada, ja que són «intel·ligències» específiques, contràriament a la intel·ligència humana, que ésgeneral. L’excessiu antropocentrisme és el motiu principal que explica que la societat tingui una percepció errònia de l’estat real de la intel·ligència artificial. En aquest article expliquem quin és l’estat de la qüestió de la IA i també argumentem què cal fer per progressar cap a una IA més general i, per tant, més comparable amb la humana. Finalment, fem unes reflexions sobre el fet que, per més sofisticades que arribin a ser aquestes intel·ligències artificials, seran intel·ligències diferents de les nostres i, per tant, alienes a les necessitats i als valors humans. Això ens hauria de fer pensar sobre possibles limitacions ètiques al desenvolupament de la intel·ligència artificial