Industrieel ingenieur informatica
Universiteit Gent campus Schoonmeersen

Masterproef

In onze opleiding staat een ervaring in het werkveld centraal. Daarom worden masterproeven zoveel mogelijk in samenwerking met de industrie georganiseerd. Hieronder vind je een selectie aan recente masterproeven, waarvan enkele ook een prijs in de wacht sleepten.

Interesse om als bedrijf of andere instelling een toekomstig ingenieur zijn eerste stappen te laten zetten op de arbeidsmarkt? Neem dan zeker een kijkje bij Samenwerken!

Transfer learning en one-shot learning voor oppervlakte-inspectie van vlak staal

De huidige ontwikkelingen in de beeldherkenning via diepe neurale netwerken bieden goede resultaten in het classificeren van afbeeldingen. Een algemeen probleem met dergelijke methodes is dat ze veel gelabelde data nodig hebben. In bepaalde gevallen, zoals bij het classificeren van staaloppervlaktefouten, is het verkrijgen van gelabelde data een lang en duur proces. In deze masterproef, in samenwerking met ArcelorMittal, worden transfer learning en one-shot learning gebruikt om de benodigde hoeveelheid gelabelde data te minimaliseren.
Activiteitsherkenning voor badminton gebaseerd op bewegingsdata

Om de persoonlijke prestaties van badmintonspelers te verbeteren, wordt steeds gezocht naar technologieën die kunnen helpen bij het optimaliseren van de trainingen. In deze masterproef wordt onderzocht hoe met eenvoudige sensorhardware relevante gegevens gemeten kunnen worden en voorspellingen kunnen gemaakt worden aan de hand van deep learning.
Grafeem-naar-foneemconversie door middel van neurale netwerken

G2P is een belangrijke module in text-to-speech en spraakherkenning. Het doel is om de uitspraak van een zin in fonetisch schrift te vinden, gegeven de geschreven tekst. De huidige implementatie gebruikt een ketting van linguïstische regels die manueel door taalexperts ingegeven moeten worden. Dankzij de opmars van recentste technologiën, kan de volledige G2P stap in zijn geheel vervangen worden door een artificieel neuraal netwerk. Hiermee wordt de implementatietijd drastisch ingekort, in cominatie met een hogere nauwkeurigheid.