Deep Learning Embebido y Aprendizaje Federado para Control de Glucosa
Prerrequisitos:
IEE2613
En esta IPRE, el estudiante implementará algoritmos de Deep Learning en microcontroladores (Jetson Nano) con el propósito de desarrollar estrategias de control de glucosa. Asimismo, se explorará el uso de algoritmos de Aprendizaje Federado para coordinar el entrenamiento de múltiples agentes, permitiendo un aprendizaje más eficiente sin necesidad de compartir datos sensibles.
Fecha de Creación | 14/07/2025 |
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Vacantes Disponibles | 2/2 |
Créditos | 10 |
Modalidad | Nota 1-7 |
¿Es CMD?
De tener un carácter Interdisciplinario puede ser considerado como OFG |
No |
Mentores |
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¿Es pública?
Las oportunidades públicas son visibles para personas externas a la plataforma |
Sí |
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¿Es postulable?
Las oportunidades postulables son visibles para estudiantes y tienen vacantes disponible |
Sí |
¿Tiene fecha límite?
La oportunidad dejará de ser postulable después de la fecha límite |
No |