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
Vacantes Disponibles 2/2
Créditos 10
Modalidad Nota 1-7
¿Es CMD?
De tener un carácter Interdisciplinario puede ser considerado como OFG
No
Mentores
  • Saúl Alberto Langarica Chavira (Responsable)
¿Es pública?
Las oportunidades públicas son visibles para personas externas a la plataforma
¿Es postulable?
Las oportunidades postulables son visibles para estudiantes y tienen vacantes disponible
¿Tiene fecha límite?
La oportunidad dejará de ser postulable después de la fecha límite
No