Artificial neural networks (ANN) or connectionist systems are computing systems that are inspired by, but not necessarily identical to, the biological neural networks that constitute animal brains. Such systems "learn" to perform tasks by considering examples, generally without being programmed with any task-specific rules.
DCC2014A-PGLC: Diseño Híper-heurístico de Máquinas de Soporte Vectorial para Clasificación de Patrones. ▹(PR) (ML) (SVM) (HO)
MCC2018A-FPOI: Técnicas de aprendizaje profundo para clasificación multi-objeto en imágenes digitales. ▹(DL) (MO)
MCC2017B-EPS: Diseño metaheurístico de redes neuronales profundas para reconocimiento de Patrones. ▹(DL) (AV)
MCC2016A-VCJR: Técnicas de aprendizaje profundo con aplicaciones en visión artificial. ▹(DL) (AV)
MCC2015B-MGCR: Caracterización de Superficie Mediante Vistas Ortogonales Simultáneas para la Inspección Automatizada de Productos. ▹ (VI) (IP)
MCC2015B-HAJA: Polinomios Ortogonales de Gegenbauer para el reconocimiento automatizado de imágenes. ▹ (PR) (OP) (AV)
MCC2015B-GBA: Diseño de un Solver basado en Metaheurísticas para SVMs Aplicadas a Problemas de Clasificación. ▹(PR) (MO) (ML)
MCC2014B-LLR: Inspección Visual Automatizada para Control de Calidad en una Línea de Producción. ▹(VI) (IP)
MCC2014B-FMJP: Sistema de Visión Artificial para Detección y Clasificación de Billetes para Invidentes. ▹(AV) (RP)