Aplicaciones de técnicas de inteligencia artificial basadas en aprendizaje profundo (deep learning) al análisis y mejora de la eficiencia de procesos industriales
Autor(es) y otros:
Director(es):
Palabra(s) clave:
Procesos industriales
Análisis inteligente de datos
Inteligencia artificial
Deep learning
Fecha de publicación:
Serie:
Máster Universitario en Ingeniería de Automatización e Informática Industrial
Descripción física:
Resumen:
A lo largo del presente TFM se ha investigado la aplicabilidad de las técnicas de deep learning en la industria, tratando de transferir las ideas que ya han demostrado buenos resultados en otros campos al ámbito de los procesos industriales y sistemas de ingeniería. Con este fin, se ha analizado el comportamiento de diferentes arquitecturas deep learning (redes feedforward, convolucionales, recurrentes y deep autoencoders) ante distintos casos de estudio (detección de fallos en un proceso industrial, predicción de comportamiento, extracción de descriptores relevantes del proceso y reducción de la dimensión para analítica visual), utilizando para ello la combinación de librerías open source Keras-Tensorflow
A lo largo del presente TFM se ha investigado la aplicabilidad de las técnicas de deep learning en la industria, tratando de transferir las ideas que ya han demostrado buenos resultados en otros campos al ámbito de los procesos industriales y sistemas de ingeniería. Con este fin, se ha analizado el comportamiento de diferentes arquitecturas deep learning (redes feedforward, convolucionales, recurrentes y deep autoencoders) ante distintos casos de estudio (detección de fallos en un proceso industrial, predicción de comportamiento, extracción de descriptores relevantes del proceso y reducción de la dimensión para analítica visual), utilizando para ello la combinación de librerías open source Keras-Tensorflow
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