Registro:
| Documento: | Programa de la asignatura |
| Idioma: | Español |
| Formato: | PDF |
| Nombre de la asignatura: | Machine Learning Aplicado a Datos Electrofisiológicos (MEEG y FMRI) (2017) |
| Docente/s a cargo: | Fernández Slezak, Diego |
| Departamento: | Departamento de Computación |
| Resolución de Aprobación: | 1061 |
| Año de Resolución de Aprobación: | 2017 |
| Código y nombre de asignatura en Guaraní: | Machine Learning Aplicado a Datos Electrofisiológicos (MEEG y FMRI) |
| Handle: |
http://hdl.handle.net/20.500.12110/programa_nCOM201713 |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/programa/programa_nCOM201713.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/programa/document/programa_nCOM201713 |
| Ubicación: | COM 2017 13 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Programa de la asignatura : Machine Learning Aplicado a Datos Electrofisiológicos (MEEG y FMRI) (2017). Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación. Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/programa_nCOM201713 |
Citación sugerida:
Programa de la asignatura : Machine Learning Aplicado a Datos Electrofisiológicos (MEEG y FMRI) (2017). Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación. Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/programa_nCOM201713
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