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dc.creatorChirino, Pamela
dc.creatorGaldámez Bilardi, Mariela
dc.creatorDíaz, Karvin
dc.creatorPonce de León, Alejo
dc.creatorCaymes Scutari, Paola
dc.creatorBianchini, Germán
dc.date.accessioned2023-06-27T16:09:44Z
dc.date.available2023-06-27T16:09:44Z
dc.date.issued2021-01-01
dc.identifier.citationXXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2021). Año 2021.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/8153
dc.description.abstractLa inteligencia artificial ha generado una revolución importante en los últimos años de la computación. En esta línea de trabajo se estudiarán dos formas de inteligencia artificial para aplicarlas en la reducción de incertidumbre en modelos de predicción, en este caso, el modelo de predicción de incendios llevado a cabo en el Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido de la UTN-FRM. En el mismo se trabaja con paralelismo, por lo tanto se analizará la posible paralelización de estos métodos. Los métodos de inteligencia artificial que se estudiarán son: Redes neuronales y Visión Computacional.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.language.isofraes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.rights.uriCC0 1.0 Universal*
dc.subjectInteligencia artificial, Redes neuronales, Paralelismo, Visión computacional, Predicciónes_ES
dc.titleMétodos de Inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendioses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.rights.holderUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendozaes_ES
dc.description.affiliationUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentinaes_ES
dc.relation.projectidPID 7658es_ES
dc.type.versionacceptedVersiones_ES
dc.rights.useAtribuciónes_ES


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