Buscando resultados para: Dr. Pedro Lara Velázquez

Métricas generalizadas en Coloración de Graficas Suaves

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Profesores:

Dr. Pedro Lara Velázquez

Dr. Miguel Ángel Gutiérrez Andrade

Resumen:

Este proyecto es un estudio sobre el uso de diferentes métricas LP así como combinaciones lineales de las mismas, para mejorar el desempeño en instancias benchmark (UCI Machine Learning
Repository)

Objetivo general

• Hacer un estudio sobre el uso de diferentes métricas LP así como combinaciones lineales de las mismas, para mejorar el desempeño en instancias de prueba (UCI Machine Learning Repository).

Objetivos específicos

• Proponer dos modelos, uno básico y uno mejorado, del algoritmo de solución mediante combinaciones de métricas LP.
• Validar la calidad de los modelos mediante diseño de experimentos.
• Generar un artículo para congreso nacional
• Reportar los resultados de la investigación en la idónea comunicación de resultados.

Aprendizaje por refuerzo con estrategias de búsqueda en el juego CrazyHouse

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Profesores:

Dr. Pedro Lara Velázquez

Dr. Sergio Gerardo de los Cobos Silva

Resumen:

Este proyecto de investigación se enfoca en el estudio, diseño, construcción y evaluación de un agente de CrazyHouse por medio de aprendizaje por refuerzo y la utilización de diferentes estrategias de búsqueda, tales como árbol de búsqueda Monte Carlo, Minimax y Poda alfa-beta.

Objetivo general

• Desarrollar un agente de CrazyHouse por medio de aprendizaje por refuerzo mediante el uso de estrategias de búsqueda.

Objetivos específicos

• Investigar el estado del arte.
• Comparar las diferentes estrategias de búsqueda.
• Evaluar el agente con motores existentes y jugadores de ajedrez de 1 ra , 2 da y 3 ra fuerza.
• Generar un artículo para congreso nacional.
• Reportar los resultados de la investigación en la idónea comunicación de resultados.

Generación de videos deepfake

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Profesores: Dr. Pedro Lara Velázquez y Dr. Eric Alfredo Rincón Garcí­a

Resumen: Deepfake es una técnica de aprendizaje no supervisado, para alterar videos, produciendo un resultado falso pero realista. Programar un algoritmo capaz de producir videos deepfake, requiere de sólidos conocimientos en programación, y en aprendizaje profundo como redes neuronales convolucionales y autoencoders. Por lo tanto, es una tarea que pone a prueba los conocimientos de cualquier persona interesada en aprendizaje automatizado. En este proyecto se desarrollarán algoritmos basados en redes neuronales para la generación de videos deepkafe.

Objetivo general:

Desarrollar al menos dos algoritmos basados en redes neuronales para la generación de videos deepfake.

Objetivos específicos:

• Estudiar los principios más importantes sobre redes neuronales
• Generar un algoritmo para la producción de videos deepfake basado en autoencoders
• Revisar el estado del arte, para seleccionar un modelo diferente al mencionado en el punto anterior, adecuado al problema
• Generar un algoritmo basado en el modelo seleccionado
• Realizar el entrenamiento de los algoritmos y probar su desempeño en diferentes instancias
• Reportar los resultados obtenidos en la Idónea Comunicación de Resultados (ICR)