Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/77844
Campo DC Valoridioma
dc.contributor.advisorQuesada Arencibia, Francisco Alexises
dc.contributor.advisorSuárez Fuentes, Jonathanes
dc.contributor.authorRodríguez Alemán, Álvaro Saúles
dc.date.accessioned2021-02-24T19:47:23Z-
dc.date.available2021-02-24T19:47:23Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/77844-
dc.description.abstractLa empresa “Fábrica de Inconformistas” se dedica parcialmente a digitalizar cursos formativos para transformarlos a cursos online partiendo de manuales en formato PowerPoint. Los cursos se componen de una serie de diapositivas, correspondiendo su apariencia visual a diversas plantillas desarrolladas por la empresa. Este proceso resulta bastante mecánico, así que se propone la creación de una aplicación que, usando una red neuronal profunda, sea capaz de identificar a qué plantilla corresponde cada diapositiva y genere el código apropiado. Además, la aplicación será capaz de automatizar numerosas otras tareas como la extracción de textos e imágenes de los manuales, para convertirse en el compañero ideal del equipo de digitalización, con la enorme mejora de productividad que conlleva.en_US
dc.description.abstractThe company "Fábrica de Inconformistas" is partially dedicated to digitizing formative courses to transform them into online courses based on manuals in PowerPoint format. The courses are made up of a series of slides, and their appearance correspond to various templates developed by the company. This process is quite mechanical, so we propose the creation of an application that, using a deep neural network, is able to identify which template each slide corresponds to and generate the appropriate code. In addition, the application will be able to automate numerous other tasks such as the extraction of texts and images from the manuals, to become the ideal companion for the digitization team, with the enormous improvement in productivity that this entails.en_US
dc.languagespaen_US
dc.subject120317 Informáticaen_US
dc.subject.otherAprendizaje automáticoes
dc.subject.otherAprendizaje profundoes
dc.subject.otherPythones
dc.subject.otherPHPes
dc.subject.otherMachine learninges
dc.subject.otherDeep learninges
dc.titleHerramienta de ayuda para la automatización de la digitalización de cursos formativos (ppt2php)es
dc.title.alternativeHerper tool for the automation of the digitization of formative courses (ppt2php)en_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
dc.typeBachelorThesisen_US
dc.contributor.departamentoDepartamento de Informáticaes
dc.contributor.facultadEscuela de Ingeniería Informáticaen_US
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
dc.type2Trabajo final de gradoen_US
dc.utils.revisionen_US
dc.identifier.matriculaTFT-58616es
dc.identifier.ulpgcen_US
dc.contributor.buulpgcBU-INFes
dc.contributor.titulacionGrado en Ingeniería Informáticaes
item.fulltextCon texto completo-
item.grantfulltextopen-
crisitem.advisor.deptGIR IUCES: Computación inteligente, percepción y big data-
crisitem.advisor.deptIU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES)-
crisitem.advisor.deptDepartamento de Informática y Sistemas-
Colección:Trabajo final de grado
miniatura
Memoria
Adobe PDF (2,5 MB)
Vista resumida

Visitas

171
actualizado el 16-mar-2024

Descargas

330
actualizado el 16-mar-2024

Google ScholarTM

Verifica


Comparte



Exporta metadatos



Los elementos en ULPGC accedaCRIS están protegidos por derechos de autor con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.