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Periodo primavera 2026
Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica
- Ligas a Recursos bibliográficos
Web of Science: https://www.webofscience.com/wos/woscc/basic-search
ScienceDirect: https://www.sciencedirect.com/
SpringerLink: https://link.springer.com/
Connected papers: https://www.connectedpapers.com/
Papers with code: https://huggingface.co/papers
Libro de Aprendizaje e Inteligencia Computacional por AMEXCO MP: PDF
- Acceso a Toolkits / Repositorios de código / Blogs
Repositorios/Toolkits:
Github: https://github.com/
Scikit learn: https://scikit-learn.org/stable/
Tensorflow: https://www.tensorflow.org/
PyTorch: https://pytorch.org/
Herramientas para análisis de audio
Audacity (reproducción, grabación, visualización de audios)
OpenSmile (herramienta general para extracción de características de audio)
Librosa (biblioteca en python para análsis de audio)
Curso de aprendizaje profundo (Developers Google)
Blogs explicativos
Herramientas para aumento de datos
- Ejemplos código
(para este ejemplo necesitas descargar esta base de datos: The Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS))
Notebook ejemplificando el uso del dataset UrbanSound para clasificación de sonidos ambientales
Notebook ejemplo de transferencia usando VGGish para clasifición de cantos de aves
Diabetic Retinopathy Detection (kaggle site)
Ejemplos transferencia:
Ejemplos de modelos preentrenados:
- Colecciones de arquitecturas y modelos de Deep Learning
Hugging Face: El espacio más grande del mundo actualmente, con miles de modelos para lenguaje, audio y visión.
PyTorch Hub: Repositorio oficial de modelos optimizados para la librería PyTorch.
TensorFlow Hub: La versión de Google para encontrar modelos de TensorFlow listos para implementar.
Bioimage: Un repositorio especializado exclusivamente en modelos para análisis de imágenes biomédicas.
- Colecciones de datos biomédicos
Señales: ECG, EEG y registros de polisomnografía.
Uno de los repositorios más antiguos y confiables. Datasets destacados: Diagnóstico de cáncer de mama, diabetes, enfermedades cardíacas.
Excelente para encontrar conjuntos de datos y participar en retos de la comunidad.
Importante base de datos biomédica con datos de todo el mundo. Proyectos de gran escala que combinan genética, imágenes y registros de salud a largo plazo.
Aunque es un repositorio de modelos, también enlaza a datasets específicos para bioimagen.
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