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dc.creatorPytel, Pablo
dc.creatorAlmad, Matías
dc.creatorLeguizamón, Rocío
dc.creatorVegega, Cinthia
dc.creatorPollo Cattaneo, Ma Florencia
dc.date.accessioned2024-03-20T22:46:05Z
dc.date.available2024-03-20T22:46:05Z
dc.date.issued2021-01-01
dc.identifier.citationSpringer Nature Switzerland AG 2021es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/9993
dc.description.abstractThe aim of this work is to describe the tasks performed to carry out the development of a software system capable of detecting and recognizing the symbols of Cursogramas in images by using a Deep Learning model that has been trained from scratch. In this way, we seek to assist teachers of an undergraduate subject to automatically evaluate diagrams made as part of the practical exercise of their students. For this purpose, in addition to having carried out a process of understanding the problem and identifying the available data, tasks of technology selection and construction of each of the components that are part of the system are also carried out. Therefore, although the problem domain belongs to the field of university education, thiswork is more related to the engineering and technological aspect of the application of Artificial Intelligence to solve complex problems.es_ES
dc.description.sponsorshipUTN FRBAes_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherUTN FRBAes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.rights.uriAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.sourceSpringer Nature Switzerland AG, 39–54. (2021)es_ES
dc.subjectcursogramases_ES
dc.subjectobject detectiones_ES
dc.subjectdeep learninges_ES
dc.subjectartificial intelligencees_ES
dc.titleObject detection based software system for automatic evaluation of cursogramas imageses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPartes_ES
dc.rights.holderPablo Pytel, Matías Almad, Rocío Leguizamón, Cinthia Vegega, Ma Florencia Pollo-Cattaneoes_ES
dc.description.affiliationFil: Pytel, Pablo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Grupo de Estudio en Metodologías de Ingeniería en Software (GEMIS); Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Almad, Matías. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Grupo de Estudio en Metodologías de Ingeniería en Software (GEMIS); Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Leguizamón, Rocío. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Grupo de Estudio en Metodologías de Ingeniería en Software (GEMIS); Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Vegega, Cinthia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Grupo de Estudio en Metodologías de Ingeniería en Software (GEMIS); Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Pollo Cattaneo, Ma Florencia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Grupo de Estudio en Metodologías de Ingeniería en Software (GEMIS); Argentina.es_ES
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.type.versionpublisherVersiones_ES
dc.rights.useLicencia Creative Commons Atribución- No Comerciales_ES
dc.identifier.doi10.1007/978-3-030-89654-6_4


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