Aprendizaje profundo en aplicaciones biomédicas, agronómicas y ambientales

Las líneas de Investigación y Desarrollo aquí presentadas tienen como objetivo general el de generar conocimiento en cuanto a las nuevas herramientas de las Tecnologías de la Información y la Comunicación para una innovación tecnológica de avanzada aplicadas a la mejora de la calidad de vida. Conjun...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Olivera, Lucas, Salina, Mauro, Atía, Julissa, Denon, Nicole, Gómez, Julián, Guzmán, Jésica, Schenone, Carlos, Osio, Jorge Rafael, Cappelletti, Marcelo Angel, Irastorza, Ramiro Miguel, Morales, Martín
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
Ciencias Informáticas
aprendizaje profundo
procesamiento de imágenes
aplicaciones
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/119887
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Las líneas de Investigación y Desarrollo aquí presentadas tienen como objetivo general el de generar conocimiento en cuanto a las nuevas herramientas de las Tecnologías de la Información y la Comunicación para una innovación tecnológica de avanzada aplicadas a la mejora de la calidad de vida. Conjuntamente, se propicia la formación de recursos humanos, tanto de docentes investigadores como de estudiantes, dedicados a entrenarse al máximo nivel en el campo de la Inteligencia Artificial, en particular, en el procesamiento de imágenes mediante técnicas de Aprendizaje Profundo, propendiendo al desarrollo de soluciones innovadoras y de calidad. Específicamente, las líneas de investigación que se describen en este trabajo son: - la evaluación de la salud ósea, lo cual involucra problemas inversos en imágenes de microondas; - la detección e identificación de diversas malezas que pueden afectar a la producción de cultivos de la región; - la detección y clasificación de objetos reciclables con el fin de contribuir con el cuidado del medio ambiente; - la clasificación de diferentes condiciones de cielo como consecuencia de la cobertura de nubes, lo cual será de suma utilidad para la optimización de sistemas que aprovechen la energía solar como recurso energético.
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