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Desafíos del aprendizaje profundo en la visión por computador

dc.contributor.authorAyma Quirita, Víctor Hugo
dc.contributor.authorAchanccaray Díaz, Pedro Marco
dc.contributor.authorArauco Canchumuni, Smith Washington
dc.contributor.authorSoto Vega, Pedro Juan
dc.contributor.otherAyma Quirita, Víctor Hugo
dc.date.accessioned2023-01-31T14:19:20Z
dc.date.available2023-01-31T14:19:20Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationAyma Quirita, V. H., Achanccaray Díaz, P. M., Arauco Canchumuni, S. W. & Soto Vega, P. J. (2022). Desafíos del aprendizaje profundo en la visión por computador. En Universidad de Lima (Ed.), Entornos híbridos en la pospandemia: posibilidades para las nuevas tecnologías. Actas del V Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas (pp. 49-53), Lima, 10 al 12 de octubre del 2022. Universidad de Lima, Fondo Editorial. https://doi.org/10.26439/ciis2022.6070es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12724/17534
dc.description.abstractLa visión por computador es un área de estudio en la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de técnicas computacionales para percibir el mundo a través de entradas visuales, como videos o imágenes. El aprendizaje profundo ha demostrado ser una técnica eficiente para el análisis e interpretación de datos visuales. Sin embargo, afronta innumerables desafíos según su aplicación en las diferentes tareas de la visión por computador. Este panel reúne un grupo de expertos en aprendizaje profundo, quienes ofrecerán información sobre su aplicación y los desafíos en sus respectivas áreas de investigación con relación a la visión por computador.es_PE
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad de Lima
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess*
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceRepositorio Institucional - Ulima
dc.sourceUniversidad de Lima
dc.subjectPendientees_PE
dc.titleDesafíos del aprendizaje profundo en la visión por computadores_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.description.peer-reviewRevisado por pares
dc.publisher.countryPE
dc.type.otherArtículo de conferencia
dc.identifier.isni0000000121541816
dc.identifier.eventV Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.26439/ciis2022.6070


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