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ia [2019/10/18 19:14] jpirmz |
ia [2020/01/18 16:33] (current) |
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| ==== Inteligencia Artificial ==== | ==== Inteligencia Artificial ==== | ||
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| + | === Calificaciones finales AgoDic 2019 === | ||
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| + | https://www.dropbox.com/s/6hheqpys6prfdn9/IA%20calif%20finales%20Ago%20Dic%202019.xlsx?dl=0 | ||
| [[https://www.dropbox.com/s/x4pntz47xwxxbc2/InteligenciaArtificial.pdf?dl=0|Temario y criterios de evaluación]] | [[https://www.dropbox.com/s/x4pntz47xwxxbc2/InteligenciaArtificial.pdf?dl=0|Temario y criterios de evaluación]] | ||
| Line 14: | Line 18: | ||
| Implementación del algoritmo de Dijkstra para referencia https://github.com/jpiramirez/roboticamovil/blob/master/dijkstra.py | Implementación del algoritmo de Dijkstra para referencia https://github.com/jpiramirez/roboticamovil/blob/master/dijkstra.py | ||
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| + | === Ideas para proyectos finales === | ||
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| + | * Programa para jugar al ajedrez con interfaz gráfica, con minimax o con naive bayes | ||
| + | * Programa que obtenga el tema de un texto | ||
| + | * Vigilancia inteligente con red profunda y reglas | ||
| + | * Automatización de estacionamiento con reconocimiento de placas | ||
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| + | Enviar propuestas a [[https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=cZgrEyXgrU6jTXvV56ODtJCtKqJk23RJnl2cQq_mg-dUM0YxWkxQNlBEWFpVU0dBSDZaWjRQTDBBRi4u|este enlace]]. | ||
| === Asignatura === | === Asignatura === | ||
| Line 108: | Line 121: | ||
| ** Fecha de entrega: 29 de octubre de 2019 ** | ** Fecha de entrega: 29 de octubre de 2019 ** | ||
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| + | === Proyecto en equipo 2 === | ||
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| + | Objetivo: Implementación de un sistema de reconocimiento de rostros para aplicaciones de seguridad. | ||
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| + | Entregable: Programa con interfaz de usuario que determine si una imagen contiene el rostro de un usuario autorizado. Su sistema deberá utilizar una webcam (integrada o externa) para detectar el rostro de una persona, y determinar si dicho rostro ya es conocido. El sistema deberá permitir agregar nuevos rostros a la base de datos. Por motivos éticos y de protección de datos personales, únicamente debe almacenar rostros que el usuario agregue a través de la interfaz de su programa. //No almacene a disco o memoria persistente ningún otro rostro.// | ||
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| + | En este artículo puede consultar por qué es peligroso crear un sistema de reconocimiento facial sin tener consideraciones éticas https://ipvm.com/reports/hikvision-uyghur | ||
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| + | Implementación: Por su facilidad de uso, se recomienda utilizar la biblioteca Tensorflow con el frontend Keras. Para la detección de rostros, se recomienda utilizar [[https://pypi.org/project/mtcnn/|MTCNN]]. Para la verificación de rostros, puede utilizar [[https://github.com/davidsandberg/facenet|FaceNet]]. | ||
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| + | Entrega: El día de la entrega cada equipo deberá demostrar el funcionamiento de su proyecto frente al grupo. Explicarán brevemente su implementación y permitirán que el profesor o sus compañeros prueben el sistema. Además se enviarán las implementaciones a través de la plataforma Dropbox (un envío por equipo). | ||
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| + | Nota sobre plagio o deshonestidad académica: Dado que existen proyectos similares en los que puede basarse, disponibles en línea, deberá dar crédito apropiado en caso de utilizarlos (incluyendo nombre del proyecto utilizado, ubicación en linea y nombre(s) de autor(es)), y su proyecto no podrá tener un porcentaje de similaridad mayor al 50% con respecto a otras fuentes. No respetar este parámetro puede causar que su proyecto no sea evaluable. | ||
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| + | Enlace para enviar su proyecto: https://www.dropbox.com/request/nxkDvD0UC6Jcwyols2OY | ||
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| + | ** Fecha de entrega: 19 de noviembre de 2019 ** | ||
