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Tesis de Redes Neuronales: Ejemplos y temas TFG TFM

Desarrollo de la Tesis de Redes Neuronales: Ejemplos y temas para TFG TFM

Preguntas de Investigación para este tema:

Al plantear una tesis sobre redes neuronales, es importante definir preguntas centrales que ayuden a guiar la investigación. Algunas preguntas podría ser: ¿Cómo las redes neuronales pueden optimizar la detección de fraudes en transacciones financieras? ¿Cuál es el impacto de las redes neuronales en la medicina predictiva? Estas preguntas se relacionan directamente con brechas de investigación existentes, ya que podrían enfocarse en áreas donde las redes neuronales aún no se han explotado al máximo.

Contexto y Antecedentes sobre este tema:

El avance en las redes neuronales ha permitido grandes hallazgos en áreas como el reconocimiento de patrones, procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora. Estos hallazgos han abierto un nuevo mundo de posibilidades en términos de automatización y eficiencia en diversas industrias.

Brechas en la Investigación:

A pesar de los avances en el campo de las redes neuronales, todavía existen áreas subexploradas, como su aplicación en la detección temprana de enfermedades o en la predicción de desastres naturales. Las tesis sobre este tema podrían abordar estas lagunas en el conocimiento.

Metodología adecuada para esta investigación:

El uso de métodos que permitan el análisis de grandes cantidades de datos es vital en la investigación sobre redes neuronales. La combinación de técnicas de aprendizaje automático y modelos matemáticos puede ser fundamental para abordar las preguntas planteadas en la tesis.

Relevancia y Aplicación de esta investigación:

La importancia de esta investigación radica en su potencial para impulsar avances tecnológicos en diversas áreas, como la medicina, la banca y la gestión de desastres. La aplicación práctica de los hallazgos de la tesis podría mejorar significativamente la vida de las personas y contribuir al desarrollo socioeconómico.

Impacto y Aplicación Práctica:

Además de su relevancia académica, una tesis sobre redes neuronales podría tener un impacto práctico al desarrollar modelos predictivos más precisos o sistemas de recomendación más efectivos en diferentes industrias.

Perspectivas a Largo Plazo de la investigación:

Esta investigación puede integrarse en los objetivos del estudiante a largo plazo al proporcionarle habilidades y conocimientos especializados que serán altamente demandados en el futuro, tanto en el ámbito académico como en la industria.

Contribución Original de esta investigación:

La tesis sobre redes neuronales puede agregar valor al campo de estudio al proponer enfoques innovadores para resolver problemas complejos, o al adaptar las técnicas existentes a nuevas áreas de aplicación.

Desarrollo de Habilidades para realizar este trabajo:

Durante el proceso de la tesis, los estudiantes pueden mejorar sus habilidades de análisis de datos, programación en lenguajes especializados, y comunicación efectiva de resultados y conclusiones a través de la escritura académica.

Redes de Contacto y Colaboración para apoyarse durante la investigación:

La colaboración con otros académicos y expertos en el campo de las redes neuronales puede proporcionar orientación y oportunidades de colaboración futuras, así como retroalimentación valiosa para mejorar la calidad de la investigación.

Recursos y Viabilidad:

Es importante evaluar los recursos necesarios para llevar a cabo la investigación, como acceso a bases de datos especializadas, software de análisis de datos avanzado y asesoramiento de expertos.

Aspectos Éticos y Legales:

Consideraciones éticas como el consentimiento informado de los participantes en estudios de investigación, la privacidad de los datos y el cumplimiento de regulaciones legales son fundamentales al abordar proyectos sobre redes neuronales.

Perspectivas de Carrera y Oportunidades de Empleo:

Una tesis sobre redes neuronales puede influir en las oportunidades de carrera al proporcionar a los estudiantes habilidades altamente valoradas en el mercado laboral, especialmente en campos como la inteligencia artificial, la analítica de datos y la consultoría tecnológica.

Temas para Tesis de Redes Neuronales – TFG – TFM

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Espero que todos los ejemplos aquí enumerados sean de tu utilidad, pero no olvides seguir con las normas correspondientes para tener una tesis profesional de mucha calidad que logre acreditar tus estudios.

Lista de Temas recomendados para hacer una tesis de final de grado

  • Predicción de las Variaciones de Costos para Proyectos de Construcción Utilizando Redes Neuronales.
  • Detección de Rostro Mediante Redes Neuronales Min-Max Difusas.
  • Predicciones de la variación del tipo de cambio con Redes Neuronales: Rolling versus Recursividad.
  • Modelos predictivos de redes neuronales en índices bursátiles.
  • Redes neuronales aplicadas a la predicción del precio del oro y medición de la robustez de los resultados utilizando Bootstrap.
  • Resumen de código utilizando GNN.
  • Evaluación de modelos de redes neuronales de predicción del signo de la variación del IPSA.
  • Desarrollo de modelos basados en redes neuronales para la predicción de Band Gaps en paneles de metamateriales.
  • Optimización de arquitecturas de redes neuronales convolucionales para el reconocimiento de patrones en imágenes mediante algoritmo genético de dos niveles.
  • Predicción de Signo Diario y Semanal del Benchmark UF 5 Mediante el uso de Redes Neuronales Artificiales.
  • Administración de carteras con redes neuronales mediante metodología Rolling.
  • Complejidad: teoría y método.
  • Estrategias Avanzadas para el Control de un Sistema Mimo de 2 Rotores.
  • Pronóstico de crecidas en tiempo real usando redes neuronales recurrentes.
  • Desarrollo de un modelo predictivo para apoyar la gestión de la agenda médica en un Centro Médico.
  • Redes neuronales con rasgos de conciencia: Aplicación en la predicción de signo de cambio de precios en los componentes del Dow Jones Industrial Average Index.
  • Formulación de un Modelo de Fuga de Clientes para un Servicio de Atención Médica de Urgencia Prehospitalaria.
  • Mapas Temporales Mediante Redes Neuronales Auto-Organizativas.
  • Arquitectura de dominio específico para redes neuronales recurrentes utilizando la ISA de RISC-V.
  • Proyección del Precio del Cobre: ¿Herramientas de Inteligencia Computacional o Series de Tiempo? En Busca de Pronósticos Ajustados para el Precio del Cobre en el Corto y Mediano Plazo.
  • Identificación de estilos artísticos a través de redes convolucionales y análisis de arquetipos.
  • Integración de Sistema Clasificador de Productos Vitivinícolas con Nariz Electrónica.
  • Control predictivo supervisor neuronal para la turbina a gas de la central térmica nueva renca.
  • Modelos de algoritmos genéticos y redes neuronales en la predicción de indices bursátiles asiáticos.
  • Pronóstico de Volúmenes de Deshielos Mediante Redes Neuronales Recurrentes e Imágenes Satelitales Modis.
  • Pronóstico de Caudales de las Cuencas de Betania y Bío-Bío Utilizando Métodos Estadísticos.
  • Redes neuronales convolucionales bayesianas para diagnósticos de falla en activos físicos bajo incertidumbre: caso de análisis en bombas centrifugas.
  • Visión de máquina: ejemplos positivos mínimos.
  • Desarrollo de Sistemas de Visión en Fútbol Robótico.
  • Método para la Generación de Pérfiles de Demanda en Comunidades Aisladas y Predicción de Demanda de Corto Plazo, para Micro-Redes Basadas en Energías Renovables.
  • Identificación de reconfiguraciones de red a través de aprendizaje de máquinas: beneficios de la integración de la información de operación comercial y operacional de una distribuidora.
  • Eficiencia de la Administración de Carteras con Redes Neuronales Artificiales”.
  • Aproximación al Desarrollo de Procesos Automatizados de Selección de Funciones de Activación en Redes Neuronales, y Evidencia de sus Efectos.
  • Evaluación del daño estructural en un puente mediante redes neuronales profundas convolucionales.

Modelos de Titulares para tu Tesis en Redes neuronales TFG TFM

  • Identificación de daño en paneles compuestos utilizando redes neuronales convolucionales y los modos de vibración.
  • Evaluación de la incorporación de características extraídas por métodos convencionales en redes neuronales convolucionales para el problema de clasificación de CIFAR10.
  • Detección de patrones alternantes cíclicos en registros polisomnográficos de niños.
  • Desarrollo de modelo para la identificación de somnolencia basado en redes neuronales convolucionales y procesamiento de señales de electroencefalografía.
  • Redes neuronales aplicadas a la predicción del tipo de cambio.
  • Prediciendo el cambio de signo en el precio de la plata: modelos de redes ward con algoritmos genéticos y optimización aleatoria, evidencias para el período septiembre 1995-marzo 2006.
  • Diseño de intervalos de predicción neuronales basados en deep learning y joint supervisión.
  • Evaluación de autoatención no local en métodos anchor-free para la detección de objetos en imágenes.
  • Predicción de signo a tres semanas de la acción caterpillar con redes neuronales.
  • Modelo de redes neuronales para la predicción de la variación del valor de la acción de First Solar.
  • Predicción de signo mediante redes neuronales en el mercado de inmuebles.
  • Predicción de la demanda de potencia eléctrica de Metro S.A. en tiempo real, mediante la aplicacion de redes neuronales.
  • Optimización en la asignación de estacionamientos de los camiones de extracción para el cambio de turno mediante la utilización de redes neuronales y árboles de decisión.
  • Modelos de algoritmos geneticos y redes neuronales en la prediccion del signo de variacion del IPSA.
  • Modelos de redes neuronales y el precio del cobre: una perspectiva sorprendente: evidencias para el período enero de 2003-diciembre de 2004.
  • Diseño sísmico paramétrico de túneles mediante métodos numéricos e inteligencia artificial.
  • Conversión de Texto a Voz Mediante Reglas y Redes Neuronales: Traducción de Texto a fonemas más acentuación y puntuación.
  • Uso de redes neuronales convolucionales aplicado a sentiment analysis.
  • Técnicas avanzadas para la predicción de la variación de Oracle Co.
  • Detección de daños en una viga simple mediante anti-resonancias y redes neuronales.
  • Técnicas avanzadas aplicadas en la predicción de las variaciones de precio de las acciones de microsoft.
  • Aplicación de redes neuronales y algoritmos geneticos para predecir la apreciación o depreciación de los tipos de cambio: evidencias para el real brasileño y nuevo sol peruano.
  • Técnicas avanzadas para la predicción de la variación del precio de la acción de BHP Billiton.
  • Clasificación de usuarios de instagram en base a texto e imágenes |.
  • Estimación de la demanda de productos perecibles en un supermercado.
  • Destilación de modelo en redes convolucionales.
  • Comparación de descriptores para clasificación de memes.
  • Identificación de daño en estructuras de barras utilizando métodos de sub-estructuración y redes neuronales.
  • Predicción de signo semanales de las acciones de Falabella, Ripley, CENCOSUD y D&S con redes neuronales.
  • Cancelación de ruido y reverberación para reconocimiento de voz en interacción humano robot.
  • Predicción de la variación del precio del bono del tesoro americano a 10 años.
  • Uso de modelos de análisis estructural para la estimación temprana de costos de obra gruesa utilizando modelos de redes neuronales.
  • Predicción de robo de vehículos basado en redes neuronales alimentadas por datos espacio temporales e imágenes de Google street view.
  • «Análisis del desempeño de MPLS VPN L2 y L3».
  • Pronóstico de caudales de deshielo a distintas escalas temporales, usando redes neuronales artificiales en la cuenca del río Mapocho en Los Almendros.
  • Predición del la variación del IPSA: comparación de tres modelos.
  • Una aplicación de redes neuronales para la formulación de un modelo avanzado de predicción del tipo de cambio nominal en el corto plazo.
  • Predicciendo Precios Accionarios en Mercados Turbulentos.
  • Modelos generativos-inferenciales: teoría y aplicaciones.
  • Pronóstico de caudales medios mensuales en las cuencas de los ríos Baker y Pascua.

Algunos Títulos de Ejemplo para Tesis o Trabajos de final de Grado y final de Master de Redes neuronales TFG – TFM

https://www.youtube.com/watch?v=Ev0UrErX708

  • Elaboración de la cartografía climática de temperaturas y precipitación mediante redes neuronales artificiales: caso de estudio en la Región del Libertador Bernardo O»Higgins.
  • Optimización del proceso de solicitud de pedidos para franquicias de farmacias.
  • Detección de fallas en equipos utilizando modelos en base a Deep Learning.
  • Detección de grietas mediante Deep Learning basado en imágenes en concreto.
  • Monitoreo y aprendizaje de redes neuronales utilizando medidas de información y su aplicación en detección de eventos astronómicos transitorios.
  • Implementación de un sistema de detección de residuos reciclables basado en visión computacional.
  • Redes neuronales artificiales auto-organizativas dinámicas.
  • Indicador para pronóstico de fallas en maquinaria de planta de alimentos.
  • Optimización de las horas operativas de los Caex en los procesos de descarga en chancado y abastecimieno de combustible, mediante la utilización de modelamientos compuestos y redes neuronales.
  • Diseño y construcción de modelo de clasificación de incidentes de seguridad usando NLP en los registros de texto escrito para automatizar etiquetación.
  • Estudio de la utilización del potencial de información cruzado en el aprendizaje con ensamble de redes neuronales.
  • Predicción de velocidad en una autopista urbana utilizando estados de tráfico y modelos de inteligencia artificial.
  • Implementación de métodos basados en deep learning para localización de eventos sísmicos de origen volcánico.
  • Evaluación de técnicas de aprendizaje profundo para el pronóstico de generación eléctrica en corto plazo de un sistema fotovoltaico de 16 kW.
  • Detección de daños en una placa de material compuesto tipo panal de abeja mediante métodos de aprendizaje supervisado.
  • Modelo de recomendación para la configuración de equipos del proceso de molienda de la gran minería del cobre usando técnicas de aprendizaje de máquina.
  • Extracción de atributos visuales en prendas de vestir a través de neuronas ocultas de modelos convolucionales.
  • Prototipo de clasificador multiclase para relatos médicos.
  • Detección de daño en una placa compuesta utilizando variational autoencoders (VAE).
  • Modelo para la automatización del proceso de determinación de riesgo de deserción en alumnos universitarios.
  • Modelos de redes neuronales aplicado en la predicción del signo de los fondos de AFP Cuprum.
  • Búsqueda por texto de imágenes sin etiquetar.
  • Diagnóstico de fallas basado en emisión acústica mediante redes neuronales convolucionales profundas.
  • Identificación experimental de daño en estructuras a través del principio de máxima entropía e información mutua.
  • Desarrollo analítico de la reactividad pupilar y su uso como marcador fisiológico en enfermedades psiquiátricas.
  • Deconvolución en audio utilizando modelos basados en Machine Deep Learning.
  • Un modelo generativo recurrente profundo semi-supervisado para la estimación del tiempo de vida remanente en activos físicos.
  • Diagnóstico de la degradación en reboilers: un modelo en base al aprendizaje profundo.
  • Desarrollo de un modelo predictivo para identificar la probabilidad de robo de vehículos en la Ciudad de Santiago.
  • Pronóstico a Corto Plazo de Afluencia de Pasajeros Utilizando Técnicas de Data Mining: Metro S.A.
  • Un módelo no lineal para la predicción de la variación del índice IPSA considerando volatilidades en clustering.
  • Sistema de verificación de identidad enfocado en imágenes de rostros afectadas por oclusiones.
  • Diseño y desarrollo de modelo predictivo de re-hospitalizaciones no planificadas usando Deep Learning.
  • Extracción de vectores de características compactos para la recuperación de imágenes basadas en dibujos usando modelos convolucionales.
  • Proyección de Tasa de Default para Instituciones Bancarias con Variables Macroeconómicas.
  • Desarrollo de un prototipo de modelo predictor de tiempos de llegada de buses para una aplicación que brinda servicios de información sobre el transporte público.
  • Modelamiento semántico del entorno para la conducción autónoma de un vehículo terrestre.

Mejores Temas como guía para una Tesis de Redes neuronales TFG-TFM

  • Modelación de la variabilidad espacial de la profundidad de nieve con Machine Learning y Geoestadística utilizando datos.
  • Aumento en la expresión de DSCAM y su acción sobre parámetros morfológicos neuronales a través de efectores de la vía PAK en un modelo celular del Síndrome de Down.
  • Desarrollo de un Método de Clasificación de Edad para Imágenes Faciales Basado en Análisis Antropométrico y de Texturas.
  • Desarrollo de un modelo predictivo de robo a casas basado en redes neuronales.
  • Reconocimiento de montos manuscritos en cheques a través de modelos de detección de objetos basados en redes convolucionales.
  • Uso de redes neuronales artificiales calibradas en el periodo histórico para el pronóstico de caudales de deshielo proyectados en el periodo 2020-2050 en la Cuenca del río Maipo en el Manzano.
  • Detección de daño en puente mediante algoritmos de Novelty Detection.
  • Auto tagging en catálogos virtuales de vestuario.
  • Modelo predictivo de probabilidades de cambio en empaquetamiento, a través de aprendizaje supervisado en redes neuronales artificiales, como herramienta para campañas de Cross-selling, para la empresa VTR Comunicaciones SPA.
  • Validación de representaciones vectoriales de palabras.
  • Estudio de la vía de señalización asociada a la retracción/inhibición de crecimiento neurítico, mediada por las interacciones [alfa]v[beta]3/Thy-1 en cultivos neuronales.
  • Diseño, fabricación y caracterización de sensores blandos multiescala.
  • STAT3 neuronal como mediador de la toxicidad de los astrocitos estimulados con oligómeros del péptido β-amiloide.
  • Detección automática de grietas basada en imágenes de puentes de concreto a través de modelos Encoder-Decoder.
  • Detección de anomalías en paneles fotovoltaicos en base a imágenes multiespectrales.
  • W2AVV++: sistema que combina el análisis de texto con descriptores visuales y auditivos profundos para la recuperación de videos sin etiquetar.
  • Mejora de la generalización de clasificadores convolucionales ya entrenados, usando feedback visual de usuario.
  • Análisis exploratorio de modelos de aprendizaje de máquinas para la estimación del tiempo de vida remanente de una unidad propulsora de aeronave.
  • Entrenamiento de una red neuronal para la detección de daños en una viga usando frecuencias de anti-resonancia cruzadas.
  • Framework para evaluación de modelos predictivos en señales electrocardiográficas con aplicación en la detección de arritmias.
  • Clasificación mediante parámetros instrumentales de la intensidad de Mercalli modificada.
  • Detección de objetos usando redes neuronales convolucionales junto con Random Forest y Support Vector Machines.
  • Estandarización y caracterización de un protocolo de reprogramación celular directa desde fibroblastos a neuronas siguiendo una estrategia farmacológica.
  • Síntesis de Algoritmos para Locomoción de Robots Modulares Reconfigurables.
  • Generación de Ofertas Focalizadas para Clientes de Baja Vinculación en una Institución Bancaria.
  • Análisis de disponibilidad de equipo Dense plasma focus mediante redes neuronales.
  • Diseño, implementación y evaluación de modelos matemáticos para estimar diámetros y número de troncos en bancos de madera sobre camión, mediante imágenes.
  • Modelo para detección de grietas incipientes en vigas de hormigón armado en base a Deep Learning.

Temas para Tesis de Redes neuronales del 2024

  • Construcción de un mecanismo de procesamiento de patrones temporales aplicado al reconocimiento de voz.
  • Diseño e implementación de metodología para desarrollo de sistema detector de fatiga mental mediante el análisis de la variabilidad del ritmo cardíaco a través de vestimentas electrotextiles.
  • Caracterización y detección de contribuyentes que presentan facturas falsas al SII mediante técnicas de data minig.
  • Diseño de un sistema de gestión de demanda basado en lógica difusa para micro-redes.
  • Análisis multivariable de alteraciones.
  • Desarrollo de algoritmo de Machine Learning para monitoreo de estado de salud sobre sistema hidráulico.
  • Estimación de desempeño en evaluación sumativa, con base en evaluaciones formativas usando modelos espacio estado.
  • Algoritmos de aprendizaje reforzado para el problema de ruteo de vehículos dinámico.
  • Aprendizaje reforzado de políticas robustas para navegación robótica local.
  • Diseño de un nuevo sistema de vigilancia de dominios de Internet.
  • Detección y clasificación de grietas en asfalto mediante redes convolucionales y procesamiento de imágenes.
  • Estudio del comportamiento de la carga cognitiva de usuarios que navegan en un sitio Web.
  • Mejora en las simulaciones de un modelo hidrogeológico de base física mediante corrección complementaria de sus errores.
  • Clasificación de garras de pollo mediante imágenes digitales.
  • Sistema contex-aware para la selección y parametrización de mecanismos de diseminación en redes vehiculares ad-hoc.
  • Rediseño del proceso de creación de propuestas de negocios mediante gestión del conocimiento y la aplicación de un modelo de clasificación de minería de datos.
  • Aprendizaje de conductas de navegación autónoma en simulación utilizando framework D-Coach.
  • Modelo de negocio para la comercialización de un servicio informático de análisis de imágenes, basado en Web Intelligence, exploración visual y neurociencia.
  • Deep local directional embeddings para detección de objetos.
  • Análisis sobre métodos de ajuste y aprendizaje de máquinas aplicados a la equivalencia y reducción de modelos de electrofisiología cardiaca.
  • Monitoreo de seguridad y medidas de prevención de contagio de Covid-19 mediante detección en sistema CCTV para la minería.
  • Diseño de modelos econométricos para la estimación de estados financieros de microempresas que se desempeñan en sevicios profesionales y manufactura.
  • Carguío dinámico para la optimización de la utilización efectiva de camiones de minería a cielo abierto a escala de laboratorio.
  • Sistema de Gestión de Diseño para el Core de una Red GPRS.
  • Clasificación de productos a través de árboles de categorías para e-commerce.
  • Clasificación de sueño mediante medición de la actividad motora.
  • Desarrollo e implementación de un algoritmo de verificación de rostros en la empresa Geovictoria.
  • Detección de fraude en tarjetas de crédito.

Seleccionando el título para Tesis y Trabajo para Grado y final de Master de Redes neuronales TFG – TFM

  • Detección y clasificación de señales submarinas con técnicas de Machine Learning.
  • Estudio y análisis de búsqueda visual-semántica y su aplicación.
  • Proyección del signo de las variaciones del precio de las acciones: modelos multivariados dinámicos.
  • Modelos de redes neuronales profundas para la predicción de secuencias de áreas de interés, datos de mirada e indicadores mentales, registrados para usuarios de un sitio web.
  • Modelos de Lógica y Lógica Borrosa en la Predicción del IPSA.
  • Desarrollo de un sistema de apoyo a la toma de decisiones para el manejo de productos y tiendas en una cadena de retail a partir de datos transaccional de ventas y características de tiendas.
  • Modelo preventivo de morosidad temprana de clientes HFC mediante clasificación bayesiana.
  • Predicción de la calidad de servicio de internet móvil basada en mediciones pasivas.
  • Competencia de modelos & leading indicators para los mercados emergentes de Latinoamérica.
  • Recuperación de imágenes basada en dibujos mediante redes convolucionales.
  • Imágen corporal y redes sociales en jóvenes de sexo femenino en etapa de adolescencia temprana.
  • Aplicación de Técnicas de Aprendizaje de Máquinas para la Detección de Husos Sigma en Señales de Sueño.
  • Diseño y desarrollo de un sistema para la detección automática de retinopatía diabética en imágenes digitales.
  • Incidencia de la dilatación pupilar como variable predictiva del comportamiento de los usuarios en una página web antes de tomar una decisión.
  • Generación de un Modelo de Propensión de Compra en la Industria de las Telecomunicaciones (Caso Entel Suscripción Personas).
  • Cálculo de curva de perfusión mediante aplicación y segmentación automática.
  • Clasificación automatizada de sobreexpresión de proteína HER2 en biopsias digitalizadas de cáncer gástrico teñidas inmunohistoquímicamente.
  • Implementación de estrategia para control de estimulación epidural por circuito cerrado para tratamiento de síntomas parkinsonianos.
  • Welding droplet segmentation using deep learning.
  • Predicción de la Potencia para la Operación de Parques Eólicos.
  • Análisis de la actividad cerebral medida a partir de un electroencefalograma como variable predictiva de la toma de decisión de un usuario web.
  • Aplicación del modelo bietapico a la predicción de signo del índice accionario IPSA.
  • Mantenimiento predictivo en generadores de Airbus, utilizando aprendizaje profundo.
  • Traductor automático para Manga.
  • Proveniencia Sedimentaria del Grupo Península Trinidad, Península Antártica. Similitudes con el Complejo Duque de York, Patagonia.
  • Clasificación en imágenes satelitales: Superficie construida y uso de tierra.
  • Participación del receptor para neurotrofinas, TrkB, en la sobrevida de neuronas después de convulsiones.
  • Detección de segmentos de videos duplicados en una serie de animé.
  • Diagnóstico de fallas en engranajes planetarios a partir de redes neuronales entrenadas con modelo fenomenológico.
  • Analizador de videos de rutinas de Crossfit mediante algoritmos de visión de computador.
  • Caracterización de perfiles influyentes en Twitter de acuerdo a tópicos de opinión y la generación de contenido interesante.
  • Predicción de comportamiento en tráfico de red LTE y ajuste de parametrización para maximizar performance de red.
  • Aplicaciones del aprendizaje reforzado en robótica móvil.

Recientes Trabajos de Grado o Tesis de Redes neuronales que te pueden servir de ejemplo

  • Estabilidad para modelo de Light Sheet Fluorescence Microscopy 2D y extensión al caso tridimensional.
  • Mejora del proceso de evaluación de nuevos convenios mediante modelos de predicción.
  • Efecto del estrés sobre proteínas asociadas a conectividad sináptica y citoesqueleto: relación con la acción antidepresiva de sertralina en la rata.
  • Desarrollo y evaluación de metodologías para la aplicación de regresiones logísticas en modelos de comportamiento bajo supuesto de independencia.
  • Prediciendo el cambio de signo del retorno de las acciones Caterpillar Inc. y KLA-Tencor Corp: modelos multivariables rolling.
  • Determinantes del nivel de conocimiento financiero de los individuos en las Administradoras de Fondos de Pensiones.
  • Diseño de un biomarcador electrofisiológico para caracterizar un modelo animal de la enfermedad de Parkinson usando la potencia oscilatoria y scale-free de señales LFP.
  • Estudio de los potenciales relacionados a eventos N170/VPP durante procesamiento visual de estímulos inducidos mediante imaginería mental versus alucinación hipnótica.

Recomendado:

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