Añadir propuesta de TFG: red neuronal generadora del alfabeto

[Copilot]

Creates the TFG proposal document in Spanish covering the neural network-based alphabet stroke generator project, including modernization of the legacy Max/MSP + JavaNNS simulator.

Document Structure (docs/propuesta_TFG.md)

• Título: "Red Neuronal Generadora de Trazos del Alfabeto: Modernización e Integración con Entornos Multimedia Interactivos"
• Resumen: ~350 words on objectives, context (deprecated JavaNNS, stroke vs image generation), and motivation
• Objetivos: 10 specific numbered objectives from state-of-art analysis to final documentation
• Problemas abordados: Technical (deprecated software, Max/MSP integration, dataset format) and educational challenges
• Resultados previstos: Code, datasets, trained models, OSC/WebSocket integration, interactive demo, evaluation metrics
• Metodología: 7 phases, ~350 hours over 24 weeks with Gantt visualization
• Recursos: Python/PyTorch, Max/MSP, GPU requirements, reference datasets (QuickDraw, IAM, EMNIST), bibliography
• Criterios de evaluación: Quantitative (accuracy, latency) and qualitative (legibility surveys) metrics
• Riesgos: 8 identified risks with mitigation strategies
• Entregables: 12 deliverables with key milestones

Note

GitHub issue creation ("Propuesta: documento de TFG - modernización simulador y modelo generador") must be done manually as API access is not available.

Original prompt

Crear un documento de propuesta de TFG en español que determine un título definitivo y contenga un resumen detallado del trabajo. El documento será añadido al repositorio en docs/propuesta_TFG.md (crear la carpeta docs si no existe). El contenido requerido del documento:\n\n1) Título propuesto (conciso y descriptivo).\n2) Resumen/abstract (máximo 300-400 palabras) que describa de forma clara el objetivo general del TFG, contexto y motivación.\n3) Objetivos (generales y específicos) — lista clara y numerada.\n4) Problemas abordados — descripción de los retos técnicos y educativos que se solucionarán (por ejemplo: software deprecated en Max/MSP, generación de trazos vs imágenes, integración con simulador, dataset).\n5) Resultados previstos — qué se entregará: código, datasets, documentación, integración con Max (OSC/WebSocket), demo interactiva, memoria final, posibles métricas de evaluación.\n6) Metodología y plan de trabajo / cronograma (fases y estimación de tiempo por fase).\n7) Recursos y herramientas propuestas (lenguajes, frameworks, hardware necesario, repositorios, bibliografía provisional).\n8) Criterios de evaluación/validación (cómo se medirá éxito: calidad visual, reproducción de trazos, métricas cuantitativas y cualitativas, pruebas con el simulador original).\n9) Riesgos y mitigación.\n10) Entregables y formato (lista con fechas orientativas).\n\nRequisitos de formato: documento en español, formato Markdown (.md), encabezados claros, secciones bien separadas. Incluir ejemplos o enlaces a recursos si procede.\n\nNo incluir datos personales sensibles. El PR debe crear el archivo docs/propuesta_TFG.md con el contenido generado. El título del PR puede ser: "Añadir propuesta de TFG: red neuronal generadora del alfabeto". Crear también un issue titulado "Propuesta: documento de TFG - modernización simulador y modelo generador" que resuma los puntos principales y enlace al archivo propuesto en el PR.\n\nContexto adicional (usar en el documento cuando proceda): el repositorio contiene principalmente parches Max/MSP y algo de HTML; la profesora proporcionó material legacy (boletín y simulador) que hay que actualizar. La propuesta debe plantearse como trabajo de TFG y práctica para la asignatura de IA.\n

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Crear un documento de propuesta de TFG en español que determine un título definitivo y contenga un resumen detallado del trabajo. El documento será añadido al repositorio en docs/propuesta_TFG.md (crear la carpeta docs si no existe). El contenido requerido del documento:\n\n1) Título propuesto (conciso y descriptivo).\n2) Resumen/abstract (máximo 300-400 palabras) que describa de forma clara el objetivo general del TFG, contexto y motivación.\n3) Objetivos (generales y específicos) — lista clara y numerada.\n4) Problemas abordados — descripción de los retos técnicos y educativos que se solucionarán (por ejemplo: software deprecated en Max/MSP, generación de trazos vs imágenes, integración con simulador, dataset).\n5) Resultados previstos — qué se entregará: código, datasets, documentación, integración con Max (OSC/WebSocket), demo interactiva, memoria final, posibles métricas de evaluación.\n6) Metodología y plan de trabajo / cronograma (fases y estimación de tiempo por fase).\n7) Recursos y herramientas propuestas (lenguajes, frameworks, hardware necesario, repositorios, bibliografía provisional).\n8) Criterios de evaluación/validación (cómo se medirá éxito: calidad visual, reproducción de trazos, métricas cuantitativas y cualitativas, pruebas con el simulador original).\n9) Riesgos y mitigación.\n10) Entregables y formato (lista con fechas orientativas).\n\nRequisitos de formato: documento en español, formato Markdown (.md), encabezados claros, secciones bien separadas. Incluir ejemplos o enlaces a recursos si procede.\n\nNo incluir datos personales sensibles. El PR debe crear el archivo docs/propuesta_TFG.md con el contenido generado. El título del PR puede ser: "Añadir propuesta de TFG: red neuronal generadora del alfabeto". Crear también un issue titulado "Propuesta: documento de TFG - modernización simulador y modelo generador" que resuma los puntos principales y enlace al archivo propuesto en el PR.\n\nContexto adicional (usar en el documento cuando proceda): el repositorio contiene principalmente parches Max/MSP y algo de HTML; la profesora proporcionó material legacy (boletín y simulador) que hay que actualizar. La propuesta debe plantearse como trabajo de TFG y práctica para la asignatura de IA.\n

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