Análisis de géneros musicales en base a redes neuronales profundas
Keywords:
música
VAE
Mediante el entrenamiento de trozos musicales en redes neuronales del tipo Variational Auto Encoders (VAE), se buscará determinar mapas de organización de géneros musicales mediante la inspección del espacio latente. El objetivo es construir un mapa de la música y determinar sus bordes.
Deseable conocimientos de redes neuronales, programación en Julia, Python o similar. Son prerrequisitos deseables haber cursado, IIC2433 Minería de datos, IIC3697 Aprendizaje profundo, IIC2613 Inteligencia artificial o IIC3724 Reconocimiento de patrones o sus equivalentes en eléctrica.
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Las postulaciones de esta oportunidad se encuentran pausadas dado que alguno de los mentores de esta oportunidad tiene una o más evaluaciones aún pendientes. Cualquier duda escriba a ipre.ing@uc.cl
| Fecha de Creación | 27/05/2024 |
|---|---|
| Vacantes Disponibles | 2/4 |
| Créditos | 10 |
| Modalidad | Nota 1-7 |
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¿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 |
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¿Tiene fecha límite?
La oportunidad dejará de ser postulable después de la fecha límite |
No |