Examinando por Materia "Redes neuronales"

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    PublicaciónRestringido
    Implementación de un sistema de identificación de residuos sólidos utilizando un sistema asistende para la clasificación de basuras
    (Universidad de Córdoba, 2024-07-11) Flórez Bohórquez, Miguel Ángel; Peña Rios, Juan Carlos; Gómez Gómez, Jorge Eliecer; Crawford Vidal, Richard Adolfo; Fernandez Arango, Alexander
    La investigación se enfocó en desarrollar un asistente para la clasificación de residuos sólidos. Con esto se plantearon tres objetivos específicos: analizar las tecnologías a usar, evaluar las distintas alternativas de diseño y desarrollar un sistema asistente de clasificación usando aprendizaje computacional. La metodología se dividió en tres etapas, la creación del prototipo, el diseño del sistema de detección de residuos y el desarrollo del software. La primera etapa se centró en el diseño del hardware y software inicial. En la segunda, se implementaron modelos para la detección y clasificación de residuos. En la tercera etapa, se desarrolló una interfaz para gestionar el sistema. Los resultados mostraron que las tecnologías como la visión artificial son efectivas para la clasificación de residuos. Por otro lado, se evaluaron distintas alternativas de diseño, dando prioridad a precisión y rapidez. Finalmente, se construyó un prototipo funcional. Esta investigación destaca la importancia de las nuevas tecnologías y la educación ambiental para la gestión de residuos. Para concluir, el sistema auxiliar desarrollado demostró ser una herramienta útil para la correcta clasificación de residuos. La unión con las tecnologías avanzadas es un camino necesario para fomentar las practicas sostenibles y asi mismo proteger el medio ambiente.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Mega tendencias de la inteligencia artificial en los negocios
    (Universidad de Córdoba, 2022-08-30) Pérez Polo, Samira Sofía; Rodríguez Bermúdez, Daniel
    La inteligencia artificial toca cada vez más todos los aspectos de la vida diaria de las personas naturales y jurídicas, que son cada vez más conscientes del impacto de ésta en el desarrollo de sus actividades diarias. La IA, a su vez, tiene mega tendencias que se aplican a las áreas de negocio que pueden mejorar el desempeño y crear valor para las empresas. Si bien la IA se define como la automatización de actividades relacionadas con la mente humana, concluimos que se debe enfatizar que la IA es desarrollada e investigada por personas que, de alguna manera, buscan lograrlo mediante el uso de estos modelos de cómputo y tecnologías para sustentarse en la práctica de su trabajo, lo que significa que los humanos son superiores a la Inteligencia artificial y que esta carece de compasión y creatividad, lo que le da ventajas al hombre sobre un fenómeno que él mismo ha creado con fines benéficos para su vida diaria. La IA no es algo del futuro, es un fenómeno imparable que se vislumbra en la actualidad, dispuesto a facilitar nuestro día a día, así pues, se concluye que la Inteligencia artificial llegó para quedarse y debe aprovecharse al máximo, siguiendo las mega tendencias de la misma, en este caso, en los negocios.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Pronósticos del precio del ganado de primera calidad en Subastar S.A. - Montería: una comparativa entre modelos de series de tiempo clásicos, redes neuronales artificiales y modelos híbridos
    (Universidad de Córdoba, 2024-12-09) Miranda Urango, Yehison Elías; Pérez Cuadrado, Isaac Manuel; Treco Hernández, Manuel; Treco Hernandez, Manuel; Caicedo Castro, Isaac Bernardo; Bru Cordero, Osnamir Elias
    Este estudio analizó y comparó modelos de series de tiempo clásicos, redes neuronales artificiales y métodos híbridos para pronosticar el precio del ganado de primera calidad en Subastar S.A., Montería. Se destacó la importancia económica del sector ganadero en Córdoba y la evolución de la comercialización a través de subastas y plataformas virtuales. Además, se exploró el impacto de la inteligencia artificial en la predicción de precios, con énfasis en la metodología de Box-Jenkins y las redes neuronales. Se encontró que los modelos de redes neuronales híbridos CNN-LSTM y el modelo Transformer fueron los que arrojaron mejores resultados. El objetivo fue identificar el modelo más adecuado para mejorar la planificación económica y reducir riesgos financieros.