TFG publicado en Github y en la biblioteca de la URJC La representación gráfica de las redes de neuronas artificiales profundas tiene un alto interés en el campo científico. Numerosos trabajos científicos que incluyen este tipo de redes son presentados a diario en congresos y revistas de todo el mundo. En este Trabajo de Fin de Grado se proponen una serie de mejoras a la interfaz de usuario de la aplicación NeuroPaint, desarrollada por Marcos Ruiz en el año 2021, que permitía la representación gráfica, en notación AlexNet, de una amplia variedad de redes neuronales profundas. La aplicación desarrollada es de código abierto y este enlace te permite utilizarla.

TFG publicado en la biblioteca de la URJC. Este Trabajo de Fin de Grado desarrolla modelos de IA para clasificar textos manuscritos en inglés y árabe según diferentes atributos relativos a los escritores de los escritores. Entre estos atributos se han considerado: el género, la mano de escritura, la lengua materna y el rango de edad. La clasificación de textos manuscritos es una tarea muy importante en sectores como Biometría Forense y Psicología, de cara a sacar conclusiones en base a las características de los escritores. Para realizar esta tarea se han utilizado dos modelos de redes neuronales: una red convolucional sencilla (CNN) y otra más compleja con capas de tipo Inception.   Texto reconocido como de un hombre menor de 20 años (base de datos LAMIS-MSHD)