SmartEnhancer

Machine Learning para mejorar la calidad de las imágenes

El objetivo de este proyecto es utilizar técnicas de Machine Learning para desarrollar una aplicación que permita corregir automáticamente estos problemas y ofrecer una versión mejorada de la imagen original.

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Tecnologías utilizadas

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Datos del proyecto

• Alumno:Julen Guillermo Rostan Sáez
• Universidad:
• Tutores HP:
  • Alejandro Viloria Lanero
• Experiencia del alumno:El ámbito de la inteligencia artificial es algo que me despierta gran interés, lo cual, unido a la colaboración con HP SCDS ha dado lugar a una gran experiencia. La realización de este proyecto me ha aportado grandes conocimientos. Destacando la creación de una Red Neuronal funcional desde 0. Aunque también tiene cabida mencionar todo lo aprendido en cuanto a procesamiento de imágenes, investigación y experimentación. El proyecto se realizó con total elección de técnicas, plazos y tecnologías, haciendo de este un trabajo personal. En todo momento, mi tutor, Alejandro, estuvo pendiente del desarrollo del mismo, haciendo frecuentes reuniones para validar el progreso y solucionar los principales defectos encontrados en el mismo.
• Experiencia del tutor:Julen ha sido en todo momento un alumno ejemplar: motivado, inquieto, constante, autosuficiente, con mucha curiosidad y ganas de aprender. En cuanto al trabajo, ha sabido organizarse correctamente y buscar información cuando era necesario. Ha sabido ir más allá de lo que se esperaba, proponiendo ideas y terminando de rematar detalles, como la idea de añadir una interfaz de usuario a la aplicación, lo cual sin duda, aportó un gran valor de cara al tribunal. Tiene una gran actitud y gran facilidad para asimilar nuevos conceptos. Estoy muy contento con su trabajo y orgulloso de su evolución. Enhorabuena, Julen.
• CATEGORÍA Curso 2019-2020 , Universidad de Burgos
• TAGS Image , MachineLearning , Python , Pytorch