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Sistema de detección de componentes de zinc en una línea de ensamble manual basado en redes neuronales convolucionales

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dc.contributor.authorRamos Acosta, Edgar Rene
dc.contributor.directorInzunza González, Everardo
dc.coverage.placeofpublicationEnsenada, Baja California.
dc.date.accessioned2022-11-23T00:54:25Z
dc.date.available2022-11-23T00:54:25Z
dc.date.created2022
dc.degree.deparmentUniversidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería Arquitectura y Diseño, Ensenada
dc.degree.grantorTesis de Maestría / master Thesis.
dc.degree.nameMaestría
dc.description.abstractEl uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la industria ha aumentado en los últimos años debido a la cuarta revolución industrial, donde la IA ha sido la nueva estrategia para resolver los problemas más complejos relacionados con el big data, el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos y otros problemas de clasificación y predicción.
dc.format.extentxiii, 90 p. : il.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12930/9770
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.57840/uabc-352
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Baja California.
dc.relation.urlhttps://drive.google.com/file/d/1ZbBaWQEIv194z3XQYkiuQNtMJF4wm21N/view?usp=sharing
dc.rightsopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4
dc.subjectIngeniería
dc.subjectTesis y disertaciones académicas
dc.subjectRedes neuronales
dc.subject.lccQA76.87 R35 2022
dc.titleSistema de detección de componentes de zinc en una línea de ensamble manual basado en redes neuronales convolucionales
dc.uabc.bibliographycNoteIncluye referencias bibliográficas e índice.
dc.uabc.bilbiotecaENSENADA
dc.uabc.identifier251108
dc.uabc.numInventarioENS095526
dc.uabc.typeMaterialTESIS
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