| 30-05-2024 |
Análisis de géneros musicales en base a redes booleanas y de grafos
Mediante el entrenamiento de redes booleanas y de grafos se busca determinar mapas de organización de géneros musicales mediante el análisis de métricas de redes. Deseable conocimientos de redes, programación en Mathematica, Julia, Python o similar.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 2/4 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 27-05-2024 |
Análisis de géneros musicales en base a redes neuronales profundas
Mediante el entrenamiento de trozos musicales en redes neuronales del tipo Variational Auto Encoders (VAE), se buscará determinar mapas de organización de géneros musicales mediante la inspección del espacio latente. El objetivo es construir un mapa de la música y determinar sus bordes. Deseable conocimientos de redes neuronales, programación en Julia, Python o similar. Son prerrequisitos deseables haber cursado, IIC2433 Minería de datos, IIC3697 Aprendizaje profundo, IIC2613 Inteligencia artificial o IIC3724 Reconocimiento de patrones o sus equivalentes en eléctrica.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 2/4 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 14-07-2023 |
Creatividad computacional en redes generativas de audio
Modelar y estudiar la creatividad de redes neuronales profundas que son capaces de generar contenido de audio o música.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 3/5 vacantes disponibles |
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| 22-12-2020 |
Diseño e implementación de software de lógica difusa para gestualidad musical
Diseño y desarrollo de una herramienta de lógica difusa para aplicaciones musicales en tablets y computadores de escritorio en C/C++ (Juce), a partir del Fuzzy Logic Control Toolkit (FLCTK).
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/2 vacantes disponibles |
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| 19-12-2024 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 30-05-2024 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 2/4 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 27-05-2024 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 2/4 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 14-07-2023 |
Computational creativity in generative networks for audio
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 3/5 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 22-12-2020 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |