dc.contributor.advisor | Córcoba Magaña, Víctor | |
dc.contributor.author | Ordóñez Prendes, Ángel | |
dc.date.accessioned | 2024-08-26T10:38:21Z | |
dc.date.available | 2024-08-26T10:38:21Z | |
dc.date.issued | 2024-07-23 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10651/74438 | |
dc.description.abstract | TEA es una afección neurológica que se caracteriza por una interacción social y comunicación singular. El procesamiento de la información sensorial es diferente. Según la OMS, 1 de cada 100 niños sufren TEA y en los últimos años estas cifras siguen en aumento. Las personas con esta afección tiende a vivir con familiares, presentan una alta tasa de desempleo y sus actividad social es limitada. Para mitigar estos problemas es esencial detectar esta condición en etapas tempranas para iniciar terapias cuando el cerebro es más plástico y adaptable. Una intervención temprana puede mejorar significativamente la calidad de vida y las oportunidades para las personas con TEA. El objetivo de este proyecto es es emplear técnicas de inteligencia artificial para evaluar si un niño padece o no esta afección. En esta propuesta se emplearán tecnologías tales como como Python, Tensorflow, CUDA y PyTorch. | spa |
dc.format.extent | 125 p. | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.relation.ispartofseries | Grado en Ingeniería en Tecnologías y Servicios de Telecomunicación | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.title | Detección del trastorno del espectro autista en niños mediante técnicas de aprendizaje automático | spa |
dc.type | bachelor thesis | spa |
dc.rights.accessRights | open access | |