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GSIC SUMMIT 2019: acercando la innovación al deporte

Bravent, Brintia e Idiwork asistieron la semana pasada a GSIC SUMMIT 2019, un evento organizado por el GSIC los días 11 y 12 de septiembre. Global Sports Innovation Center establecen un nexo de unión entre investigadores, desarrolladores de soluciones y entidades deportivas para impulsar la transformación digital en el sector deportivo. A este evento asistieron representantes de la Asociación de Ligas Europeas de Fútbol Profesional, que cuenta con 36 ligas de fútbol profesional y asociaciones de clubes de 29 países, representando a más de 950 clubes de toda Europa. Durante este evento, tuvimos la oportunidad de charlar con grandes marcas que forman parte del ecosistema deportivo y compartir puntos de vista sobre las últimas tendencias de innovación en el deporte: Smart Stadium, Inteligencia Artificial, Prevención de Lesiones, Rendimiento de los atletas, Business Insights, eSports, innovación abierta y aceleración de startups. Esta ocasión ha resultado una gran oportunidad para detectar nuevas oportunidades y fomentar la colaboración en el ecosistema de la innovación deportiva, del que formamos parte con nuestros proyectos como Sport Thinkers eSports, en el que [...]

2019-09-16T10:35:34+00:0016 septiembre, 2019|Categories: Bravent|Tags: , , , , , , , |0 Comments

Redes Neuronales Convolucionales en el reconocimiento de imágenes

Las Redes Neuronales son un subgrupo de la Inteligencia Artificial basado en un sistema de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en el funcionamiento del sistema nervioso humano. Más concretamente, pertenecen al subgrupo del Machine Learning, una tecnología basada en crear sistemas que puedan aprender automáticamente, es decir, pueden descubrir patrones complejos enterrados en grandes conjuntos de datos sin la necesidad de interferencia humana. Las Redes Neuronales se diferencian por topología, dependiendo de las características con las que cuentan: perceptrón monocapa, la más sencilla; perceptrón multicapa, donde se desarrollan capas ocultas y es capaz de eliminar información irrelevante; Red Neuronal recurrente, donde cobra un papel importante la temporalidad y, con ella, se dota a la red neuronal de memoria y, por último, las Redes Neuronales Convolucionales; las más completas. Cada parte de una Red Neuronal Convolucional está entrenada para realizar una tarea, por lo que el entrenamiento de cada una de las partes se desarrolla de manera individual y se efectúa más rápido. Estas redes se utilizan en especial para el análisis de imágenes. Como se puede [...]