Desafíos del aprendizaje profundo en la visión por computador

Ayma Quirita, Víctor Hugo; Achanccaray Díaz, Pedro Marco; Arauco Canchumuni, Smith Washington; Soto Vega, Pedro Juan

dc.contributor.author	Ayma Quirita, Víctor Hugo
dc.contributor.author	Achanccaray Díaz, Pedro Marco
dc.contributor.author	Arauco Canchumuni, Smith Washington
dc.contributor.author	Soto Vega, Pedro Juan
dc.contributor.other	Ayma Quirita, Víctor Hugo
dc.date.accessioned	2023-01-31T14:19:20Z
dc.date.available	2023-01-31T14:19:20Z
dc.date.issued	2022
dc.identifier.citation	Ayma 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 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/ciis2022.6070	es_PE
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12724/17534
dc.description.abstract	La 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.format	application/pdf	es_PE
dc.language.iso	spa	es_PE
dc.publisher	Universidad de Lima	es_PE
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/	*
dc.source	Repositorio Institucional - Ulima	es_PE
dc.source	Universidad de Lima	es_PE
dc.subject	Pendiente	es_PE
dc.title	Desafíos del aprendizaje profundo en la visión por computador	es_PE
dc.type	info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.type.other	Artículo de conferencia	es_PE
dc.publisher.country	PE	es_PE
dc.description.peer-review	Revisado por pares	es
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.26439/ciis2022.6070

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1. Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas 2022: Entornos híbridos en la pospandemia: posibilidades para las nuevas tecnologías [11]

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