Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/8378Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
| dc.contributor | LUIS CARLOS PADIERNA GARCIA | es_MX |
| dc.creator | ÁNGEL ISAAC GÓMEZ CANALES | es_MX |
| dc.date.accessioned | 2023-05-15T19:56:47Z | - |
| dc.date.available | 2023-05-15T19:56:47Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/8378 | - |
| dc.description.abstract | Uso de técnicas de aprendizaje por refuerzo para eliminar ruido en imágenes con el objetivo de determinar su viabilidad aplicada a imágenes médicas. | es_MX |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Universidad de Guanajuato | es_MX |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.subject.classification | CLE- Licenciatura en Ingeniería Física | es_MX |
| dc.title | Estudio de Aprendizaje por Refuerzo para procesamiento de imágenes médicas | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_MX |
| dc.subject.cti | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
| dc.subject.cti | info:eu-repo/classification/cti/1203 | es_MX |
| dc.subject.keywords | Machine learning | en |
| dc.subject.keywords | Inteligencia artificial | es_MX |
| dc.subject.keywords | Aprendizaje profundo | es_MX |
| dc.subject.keywords | Aprendizaje por refuerzo | es_MX |
| dc.subject.keywords | Procesamiento de imágenes | es_MX |
| dc.contributor.id | info:eu-repo/dai/mx/cvu/263669 | es_MX |
| dc.contributor.role | director | es_MX |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_MX |
| dc.contributor.two | ARTURO VEGA GONZALEZ | es_MX |
| dc.contributor.idtwo | info:eu-repo/dai/mx/cvu/201001 | es_MX |
| dc.contributor.roletwo | director | es_MX |
| Aparece en las colecciones: | Ingeniería Física | |
Archivos en este ítem:
| Archivo | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| ÁNGEL ISAAC GÓMEZ CANALES_Tesis24.pdf | 6.7 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.

