Redes Neuronales en Grafos / Knowledge Graphs (KG) / Knowledge Graph Embeddings (KGE)

Evaluación de un Sistema de Detección de Intenciones de Peatones usando Machine Learning

Descripción

Este proyecto busca evaluar un sistema para detectar las intenciones de movimiento de peatones utilizando distintas técnicas de aprendizaje automático. Se aplicarán Redes Neuronales en Grafos (Graph Neural Networks - GNN) y Knowledge Graphs (KG) para optimizar la predicción basada en información contextual y visual.

Requisitos

• Desarrollo y evaluación del sistema de detección utilizando machine learning.
• Implementación de Knowledge Graph Embeddings (KGE) para mejorar la inferencia de intenciones.
• Programación en Linux (100%).
• Conocimientos previos necesarios: Programación en Python, uso de Git, manejo de PyTorch.

Lo que aprenderás

• Conceptos de redes neuronales basadas en grafos aplicadas a detección e inferencia.
• Aplicaciones avanzadas de machine learning en el análisis de comportamiento humano.

🇬🇧 English Version

Graph Neural Networks / Knowledge Graphs (KG) / Knowledge Graph Embeddings (KGE)

Evaluation of a Pedestrian Intention Detection System Using Machine Learning

Description

This project aims to evaluate a system for detecting pedestrian movement intentions using various machine learning techniques. Graph Neural Networks (GNN) and Knowledge Graphs (KG) will be applied to optimize prediction based on contextual and visual information.

Requirements

• Development and evaluation of the detection system using machine learning.
• Implementation of Knowledge Graph Embeddings (KGE) to improve intention inference.
• Programming in Linux (100%).
• Prior knowledge required: Programming in Python, using Git, working with PyTorch.

What You’ll Learn

• Concepts of graph-based neural networks applied to detection and inference.
• Advanced machine learning applications in human behavior analysis.