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

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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 inc...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Chirino, Pamela, Galdamez, Mariela, Diaz-Acevedo, Karvin, Ponce de León, Alejo, Caymes-Scutari, Paola, BIanchini, Germán
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2021
Materias:	Ciencias Informáticas Inteligencia artificial Redes neuronales Paralelismo Visión Computacional Predicción
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120368
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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

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