Título
Autor(es)
Procedencia
Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Arquitectura
Tema
aprendizaje profundo
interacción
intencionalidad de diseño
Área del conocimiento
Multidisciplina
Fecha de publicación
9-jun-2017
Formato de archivo
application/pdf
Idioma
spa
Tipo de recurso
Artículo de Investigación
Propietario
La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a: Universidad Nacional Autónoma de México
Editor
Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Arquitectura
Lugar de publicación
MX
Derechos de acceso
Acceso abierto
Licencia Creative Commons
Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, fecha de asignación de licencia 2023-05-12, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico oficina.juridica@fa.unam.mx
Identificador
https://revistas.unam.mx/index.php/aca/article/view/60393
URL del rcurso digital
Nombre del repositorio
Repositorio Facultad de Arquitectura. https://repositorio.fa.unam.mx/
ISSN
ISSN electrónico: 2594-083X
Resumen
Ningún dato es neutral. Un dato tiene intencionalidad y adquiere sentido en función de su propósito y su contexto. Los agentes inteligentes con sistemas de aprendizaje profundo seleccionan, recolectan, almacenan, analizan y brindan propósito a un conjunto de datos que pasan a formar parte de la función de un artefacto; de esta manera, la intencionalidad del diseño se transforma en virtud de los datos involucrados durante la interacción con el usuario, de forma distinta a la propuesta por el diseñador al momento de proyectarlo. La función es una propiedad emergente de un sistema al que pertenece el artefacto.
Es parte de la revista
Academia XXII; Vol 8, No 15 (2017), http://revistas.unam.mx/index.php/aca
| Aparece en las colecciones: | Academia XXII
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