Cando Tipán, Wilson OswaldoVallejo Cabezas, Paul Alejandro17/01/202517/01/20252024https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/45188El desarrollo de un modelo de Deep Learning que permita la detección de especies animales específicas emblemáticas del Ecuador que se encuentran en peligro de extinción y sea capaz de clasificarlas. El modelo se construirá basado en la técnica de redes neuronales convolucionales (CNN), que se especializan concretamente en el reconocimiento de imágenes y video, dada su estructura inspirada en el funcionamiento de la corteza visual del cerebro humano. Las especies que serán abordadas son: el oso de antojos, el cóndor andino, el pingüino de Galápagos, el águila harpía y el jaguar. Se busca seguir el marco de trabajo de data mining CRISP-DM, que proporciona seis fases fundamentales para conseguir una minería de datos productiva y exitosa, sin embargo, debido a limitaciones de recursos se define el alcance a las cinco primeras fases, con lo que el proyecto concluirá en la evaluación del modelo. El presente tiene como fin aportar a la estrategia de conservación de la biodiversidad en Ecuador como herramienta de detección de fauna no invasivaesAprendizaje profundo (Aprendizaje automático)Especies en peligro de extinciónBiodiversidad - Ecuador