RNA-AP: Redes Neurales Artificiales con Aprendizaje Profundo

Este proyecto se adentrará en las técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning) de redes neurales artificiales, que en los últimos años ha producido importantes avances en la Inteligencia Artificial a nivel mundial. El aprendizaje profundo ha tenido alto y positivo impacto en aplicaciones de reconocimiento de imágenes, pero también ha tenido resonantes fracasos debido a que no se entiende con claridad su funcionamiento interno. El proyecto intentará, por un lado obtener el conocimiento necesario para desarrollar software de experimentación y aplicación, y por otro, entender la teoría subyacente, el por qué esta técnica funciona mejor que las anteriores, cuáles son sus bondades y limitaciones, en qué campos es aplicable y en cuáles no, y en lo posible, hacer algún aporte significativo a la teoría.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

RNA-AP: Redes Neurales Artificiales con Aprendizaje Profundo

Este proyecto se adentrará en las técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning) de redes neurales artificiales, que en los últimos años ha producido importantes avances en la Inteligencia Artificial a nivel mundial. El aprendizaje profundo ha tenido alto y positivo impacto en aplicaciones de reconocimiento de imágenes, pero también ha tenido resonantes fracasos debido a que no se entiende con claridad su funcionamiento interno. El proyecto intentará, por un lado obtener el conocimiento necesario para desarrollar software de experimentación y aplicación, y por otro, entender la teoría subyacente, el por qué esta técnica funciona mejor que las anteriores, cuáles son sus bondades y limitaciones, en qué campos es aplicable y en cuáles no, y en lo posible, hacer algún aporte significativo a la teoría.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Evaluación de variantes en modelo destinado a anticipar la conveniencia de trazar proyectos de software

La escasez de evidencias de que los progresos en el campo de la trazabilidad sean efectivamente aprovechados por la industria del software ha estimulado el desarrollo de modelos conducentes a un mejor conocimiento del problema y poder anticipar los resultados esperables en proyectos. Para ello fue necesario identificar los factores de mayor impacto en el éxito de los procesos de trazabilidad y proponer modelos que permitan hacer predicciones a partir de esos factores. En este trabajo se evalúan los resultados de introducir variantes en las métricas asociadas a esos factores con el fin de posibilitar la selección de las más convenientes para el mejor desempeño del modelo de predicción. Se utiliza para ello el Análisis ROC, que a pesar de sus ventajas ha tenido hasta el momento poca difusión en la ingeniería de software.WIS - X Workshop ingeniería de softwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Procesamiento de imágenes muestrales de fibra textil de origen animal

En el marco de la sustentabilidad productiva de fibra textil de origen animal, contar con un método ágil y seguro que permita obtener una medida de la calidad de la fibra, resulta sumamente valioso para los productores rurales. Una medida de calidad de la fibra textil puede obtenerse a partir del diámetro de la misma. El laboratorio del SUPPRAD lleva a cabo un procedimiento científico innovador en la obtención de este valor en la que se recoge un corte transversal del mechón en un portaobjetos, para ser fotografiado con equipo adosado a un microscopio. La imagen obtenida es manualmente procesada para determinar el diámetro promedio de fibra. Este procedimiento manual de medición, resulta lento, engorroso e introduce error por intervención humana. Se automatiza el procedimiento por medio de un software de procesamiento de imágenes. Se comentan los resultados obtenidos y se presentan las previsiones para la continuación de este trabajo.WCGIV - XI Workshop computación gráfica, imágenes y visualización\Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis de los recursos de visualización de datos usados en un marco de trabajo de inteligencia de negocios aplicados en la educación superior

El objetivo de este trabajo es realizar un análisis de los recursos de visualización de datos, que son elegidos en las instituciones de educación superior, cuando implementan un proceso de inteligencia de negocios con la finalidad de fortalecer el proceso de toma de decisiones. Para ello se analizaron trabajos publicados en esta temática que corresponden a los tres últimos años (2018-2020). Se seleccionaron diversas dimensiones de análisis como son: la elección de la herramienta de inteligencia de negocios, recursos de visualización usados y grado de participación de los usuarios finales en la selección de los mismos. Del análisis realizado se desprende como aporte una guía que facilita la identificación de dimensiones a tener en cuenta en la elección de los recursos de visualización de datos en un proyecto de inteligencia de negocios aplicado en el contexto de la educación superior.Eje: Tecnología Informática aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Analítica de aprendizaje aplicada al contexto de la enseñanza superior mediante la definición de métricas para la valoración de rendimiento académico

Este trabajo expone una experiencia analítica mediante el establecimiento de una serie de métricas que permitirá monitorear aspectos relacionados con el proceso aprendizaje de los estudiantes de la cátedra Paradigmas de Programación de la Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Córdoba. Esta definición de variables y métricas facilitará su medición y análisis mediante la construcción de un sistema de soporte de decisión que favorecerá el proceso de toma de decisiones en el ámbito de la enseñanza superior. La propuesta de variables y métricas presentada se organiza en tres categorías: Pedagogía, Tecnología y Contexto.Eje: Tecnología informática aplicada en educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Tratamiento de Imágenes de Fibras Animales

En el marco de la sustentabilidad productiva de fibra textil de origen animal, contar con un método ágil y seguro que permita obtener una medida de la calidad de la fibra, resulta sumamente valioso para los productores rurales. Una medida de calidad de la fibra textil puede obtenerse a partir del diámetro de la misma. El laboratorio del SUPPRAD lleva a cabo un procedimiento científico innovador en la obtención de este valor en la que se recoge un corte transversal del mechón, previamente peinado y preparado con acrilatos, en un portaobjetos, para ser fotografiado con un equipo adosado a un microscopio. La imagen obtenida es manualmente procesada para determinar el diámetro promedio de la fibra. Este procedimiento manual de medición, resulta lento, engorroso e introduce error por intervención humana. Se automatiza el procedimiento por medio de un software de procesamiento de imágenes. Se comentan los resultados obtenidos y se presentan las previsiones para la continuación de este trabajo.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

La simulación por computadora como estrategia didáctica para la enseñanza de la complejidad algorítmica

El proceso de enseñanza-aprendizaje del concepto de complejidad algorítmica, acarrea dificultades especiales debido al carácter abstracto de dicha noción. El uso de autómatas para el modelado de algoritmos, permite la aplicación de herramientas tales como simuladores de máquinas abstractas, a través de los cuales, se puede construir una imagen intuitiva del proceso al visualizar el comportamiento de dichos autómatas. Además los simuladores proveen información útil para el posterior cálculo de expresiones generales de la complejidad algorítmica. Se propone un ejercicio de aplicación integrador, a través del cual, con auxilio de un simulador de máquinas de Turing, se comparan las expresiones de la complejidad obtenidas para dos soluciones distintas de un mismo problema, empleando además conceptos previamente adquiridos en otras asignaturas, lo que favorece la transposición tanto horizontal como verticalmente respecto del diseño curricular de la carrera.Eje: Educación en Tecnología.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Uso del análisis ROC para anticipar la conveniencia de trazar proyectos de software

El desarrollo de modelos que permitan anticipar la conveniencia de aplicar procesos de trazabilidad a proyectos de software está inspirado en la escasez de evidencias de que los progresos en este campo son efectivamente aprovechados por la industria. Así surgió la idea de identificar los factores de mayor impacto en el éxito de los procesos de trazabilidad y de estudiar modelos que posibilitan hacer predicciones en este campo a partir de esos factores. En este trabajo se presenta un modelo de predicción basado en el Análisis ROC, que permite obtener una buena estimación con poco esfuerzo, tomando como base una técnica que por el momento ha tenido poca difusión en la ingeniería de software.Eje: Workshop Ingeniería de software (WIS)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Integración de recursos del paradigma analítico y de la inteligencia de negocios como estrategia para el fortalecimiento del proceso de toma de decisiones en un contexto educativo

El desarrollo de las tecnologías de información y comunicación han facilitado el uso de herramientas tecnológicas en numerosos ámbitos. Esto ha propiciado la generación de información en volúmenes significativos, que dificulta la posibilidad de extraer decisiones basadas en situaciones detectadas como no deseables. Es por eso que las organizaciones necesitan la integración de herramientas tecnológicas adecuadas para poder adaptarse a las exigencias del medio y detectar de manera más ágil las posibilidades de mejora. Por lo tanto este proyecto pretende el desarrollo de una metodología para el diseño de un sistema de soporte decisión que será aplicado en un contexto educativo.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic