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dc.contributor.author | López Soto, Miguel Ángel | |
dc.date.accessioned | 2022-09-01T13:51:37Z | |
dc.date.available | 2022-09-01T13:51:37Z | |
dc.date.issued | 2022-08-22 | |
dc.identifier.uri | http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/17984 | |
dc.description | Tesis | es_ES |
dc.description.abstract | Explorar el uso de redes neuronales y aprendizaje self-supervised para la codificación de señales EEG. Usando un conjunto de datos extraído un experimento donde se le aplicaron una serie de estímulos visuales a 22 personas neurotípicas durante 72 segundos. Para alcanzar el objetivo se utilizó un método de aprendizaje llamado self-supervised que consiste en agrupar datos que tienen información similar a través de una tarea espuria para obtener representaciones vectoriales de éstas señales. | es_ES |
dc.language.iso | es | es_ES |
dc.subject | EEG | es_ES |
dc.subject | Señales EEG | es_ES |
dc.subject | Machine learning | es_ES |
dc.subject | Deep learning | es_ES |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.subject | Self supervised | es_ES |
dc.subject | Contrastive learning | es_ES |
dc.title | Codificación de señales EEG usando aprendizaje self-supervised | es_ES |
dc.type | Tesis | es_ES |
dc.director.trabajoescrito | Meza Ruiz, Iván Vladimir | |
dc.carrera.ingenieria | Ingeniería en computación | es_ES |