Análisis de métodos de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre

Autores
Chirino, Pamela Agustina; Bianchini, German; Caymes Scutari, Paola Guadalupe
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La inteligencia artificial ha generado una revolución importante en el mundo de la computación en los últimos años aplicándose en diversos campos. En este documento se propone estudiar dos formas de inteligencia artificial, como lo son las redes neuronales y la visión computacional, y la posible aplicación del paralelismo en estas mismas para optimizarlas. En este contexto las aplicaremos a un modelo de predicción de incendios, ya existente y llevado a cabo por el Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido de la UTN-FRM.
Fil: Chirino, Pamela Agustina. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Reg.mendoza. Departamento de Ingeniería Química.; Argentina
Fil: Bianchini, German. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Reg.mendoza. Departamento de Ingeniería Química.; Argentina
Fil: Caymes Scutari, Paola Guadalupe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Reg.mendoza. Departamento de Ingeniería Química.; Argentina
8vo Congreso Nacional de Ingeniería Informática/Sistemas de Información
San Francisco
Argentina
Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco
Red de Ingeniería en Informática/Sistemas de Información
Consejo Federal de Decanos de Ingeniería
Materia
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
REDES NEURONALES
PARALELISMO
VISIÓN COMPUTACIONAL
PREDICCIÓN
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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