Aprendizaje continuo mediante redes convolucionales

La principal atención de este trabajo de fin de grado es el estudio y utilización de algoritmos o técnicas de aprendizaje continuado para diferentes conjuntos de datos e imágenes. En primer lugar, se hará una breve introducción a los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial, a las redes neuronales convolucionales y a su aplicación en el mundo del Aprendizaje Profundo, dado que comprender y conocer este tipo de redes es importante para el aprendizaje continuado. En segundo lugar, se describirán los conjuntos de datos utilizados y sus correspondientes atributos dado que se cuenta con un conjunto de imágenes propias proporcionadas por el Video Processing and Understanding Lab (VPU) de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM). Además, se hará una breve introducción al entorno de desarrollo que se ha utilizado para la realización de este trabajo y a los algoritmos utilizados en los diferentes experimentos. En tercer lugar, se explicarán los criterios de evaluación de los resultados obtenidos, así como la evolución de los mismos durante la utilización de diferentes algoritmos de aprendizaje continuado. Se realizarán diferentes experimentos en los cuales se extraerán conclusiones y resultados gracias a los cuales se verá la importancia y la potencia del aprendizaje continuado o aprendizaje continuo. Finalmente se proporcionarán pruebas visuales que demuestren los resultados obtenidos y se propondrán vías de investigación que podrían llevarse a cabo en el futuro