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Constructo: sistema serverless para la generación de topologías mediante Machine Learning

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2024

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Este trabajo explora el desarrollo de un sistema serverless para la generación de topologías de red utilizando técnicas de machine learning, específicamente a través del uso de modelos YOLO. El sistema utiliza el reconocimiento de objetos para convertir automáticamente diagramas dibujados a mano en formatos digitales que pueden importarse directamente en GNS3 para la simulación de redes. Al automatizar este proceso, el proyecto aborda la tarea engorrosa y que consume mucho tiempo de la configuración manual, con el potencial de revolucionar las prácticas de diseño de redesen entornos educativos y profesionales. La implementación utiliza AWS Lambda para manejar el procesamiento, proporcionando una solución rentable y escalable.
This work explores the development of a serverless system for generating network topologies using machine learning techniques, specifically through the use of YOLO models. The system leverages object recognition to automatically convert hand-drawndiagrams into digital formats that can be imported directly into GNS3 for network simulation. By automating this process, the project addresses the cumbersome and time-consuming task of manual network configuration, potentially revolutionizing network design practices in educational and professional settings. The implementationuses AWS Lambda to handle processing, providing a cost-effective and scalable solution.

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Trabajo de Fin de Grado en Ingeniería de Computadores, Facultad de Informática UCM, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, Curso 2023/2024.

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