Verificación y valoración digital por Inteligencia Artificial (AI)

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
  <record>
    <leader>00000cab a2200000   4500</leader>
    <controlfield tag="001">MAP20220018081</controlfield>
    <controlfield tag="003">MAP</controlfield>
    <controlfield tag="005">20220911185450.0</controlfield>
    <controlfield tag="008">220620e20220531esp|||p      |0|||b|spa d</controlfield>
    <datafield tag="040" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">MAP</subfield>
      <subfield code="b">spa</subfield>
      <subfield code="d">MAP</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="084" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">897.1</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="100" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="0">MAPA20200007098</subfield>
      <subfield code="a">Gómez Jiménez, Ángel</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="245" ind1="1" ind2="0">
      <subfield code="a">Verificación y valoración digital por Inteligencia Artificial (AI)</subfield>
      <subfield code="c">Ángel Gómez Jiménez</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="520" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">La inteligencia artificial (AI) y sus posibilidades de reconocimiento de formas mediante entrenamiento colabora con el sector asegurador, con la labor pericial, en la valoración de siniestros y en la contratación de riesgos. Con un completo entrenamiento de su algoritmo, esta tecnología agiliza los procesos de detección de daños en un vehículo, posibilitando su validación de forma prácticamente inmediata. </subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080552916</subfield>
      <subfield code="a">Vehículos</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080599751</subfield>
      <subfield code="a">Accidentes de tráfico</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080570569</subfield>
      <subfield code="a">Seguridad vial</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080611200</subfield>
      <subfield code="a">Inteligencia artificial</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080586546</subfield>
      <subfield code="a">Nuevas tecnologías</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080543815</subfield>
      <subfield code="a">Ensayos</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080623593</subfield>
      <subfield code="a">Reconstrucción de siniestros</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="773" ind1="0" ind2=" ">
      <subfield code="w">MAP20077100529</subfield>
      <subfield code="g">31/05/2022 Número 120 - mayo 2022 , p. 36-40</subfield>
      <subfield code="x">1132-7103</subfield>
      <subfield code="t">CESVIMAP : revista técnica de reparación y peritación de daños en carrocería y pintura de automóviles</subfield>
      <subfield code="d">Madrid : Centro de Experimentación y Seguridad Vial MAPFRE, 1992-</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="856" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="q">application/pdf</subfield>
      <subfield code="w">1115809</subfield>
      <subfield code="y">Recurso electrónico / electronic resource</subfield>
    </datafield>
  </record>
</collection>