Diagnóstico del hongo FoCR4T en plantas musáceas mediante una red neuronal convolucional

El presente Proyecto de grado tiene como objetivo abordar los conceptos relacionados con las redes neuronales y su uso práctico aplicado al procesamiento y análisis de imágenes en el proceso de diagnóstico de la infección por la Raza 4 Tropical de Fusarium Oxysporum (Foc R4T) en plantas musáceas (bananos y plátanos). Pretende también comprobar cómo la tecnología y el saber pueden crear herramientas que contribuyen al desarrollo de la agricultura en un país como Colombia e indirectamente propender por la seguridad alimentaria.

• Autores: Cifuentes Galvis, Yeimy Andrea
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano
• Repositorio: Alejandría Repositorio Institucional
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:alejandria.poligran.edu.co:10823/7528
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10823/7528
• Palabra clave: Aprendizaje de máquina; Hoja de banano; Hongos; Inteligencia artificial; Procesamiento de imágenes; Python; Redes neuronales; Algoritmos de aprendizaje; Inteligencia emocional - agricultura; Redes neuronales - diagnóstico; Python; Artificial intelligence; Banana leaf; Fungus; Image processing; Machine learning; Neural networks
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia