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Evento

Métodos de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios

Chirino, Pamela; Galdamez, Mariela; Díaz Acevedo, Karvin; Ponce de León, Alejo; Caymes Scutari, Paola GuadalupeIcon ; Bianchini, German
Tipo del evento: Workshop
Nombre del evento: XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
Fecha del evento: 15/04/2021
Institución Organizadora: Universidad Nacional de Chilecito; Red de Universidades con Carreras de Informática;
Título del Libro: XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación: Libro de actas
Editorial: Universidad Nacional de Chilecito
ISBN: 978-987-24611-3-3
Idioma: Español
Clasificación temática:
Otras Ciencias de la Computación e Información

Resumen

La 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.
Palabras clave: INTELIGENCIA ARTIFICIAL , REDES NEURONALES , PARALELISMO , VISIÓN COMPUTACIONAL , PREDICCIÓN
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/179907
Colecciones
Eventos(CCT - MENDOZA)
Eventos de CTRO.CIENTIFICO TECNOL.CONICET - MENDOZA
Citación
Métodos de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios; XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación; Chilecito; Argentina; 2021; 705-709
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