Las Redes Neuronales aparecieron de la mano de la Inteligencia
Artificial en sus inicios como:
• Sistemas formales de reglas y manipulación simbólica.
• Rama más conocida de la Inteligencia Artificial.
Las Redes Neuronales aparecieron en la Inteligencia
Computacional (Softcomputing) como:
• Sistemas Inspirados en las redes neuronales
biológicas.
• Métodos Inductivos: aprendizaje a partir de ejemplos.
Ambas tratan de resolver problemas no algorítmicos a partir de la
experiencia almacenada como conocimiento.
INTRODUCCION A LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALESESCOM
Este documento introduce el tema de las redes neuronales artificiales. Explica que las redes neuronales artificiales intentan imitar la capacidad de aprendizaje del cerebro humano al procesar información. También resume brevemente la historia de las redes neuronales, desde los primeros modelos propuestos en la década de 1940 hasta aplicaciones actuales. Finalmente, define las redes neuronales y describe sus características clave como el aprendizaje, los pesos sinápticos adaptables y la capacidad de generalizar a partir de ejemplos.
REDES NEURONALES ARTIFICIALES HISTORIA Y TEORIAESCOM
Este documento presenta una introducción a las redes neuronales artificiales. Explica brevemente el marco histórico del desarrollo de las redes neuronales, las definiciones y características clave de este campo, así como ejemplos de aplicaciones comunes. Finalmente, resume algunos tipos de redes neuronales y centros e instituciones dedicadas a la investigación en esta área.
Este documento introduce las redes neuronales artificiales, que se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y están compuestas de neuronas interconectadas. Explica que las redes neuronales aprenden de la experiencia y pueden generalizar y clasificar patrones de manera similar al cerebro. También describe las características, estructura, tipos de aprendizaje y aplicaciones principales de las redes neuronales artificiales.
El documento describe los conceptos básicos de las redes neuronales, incluyendo las neuronas artificiales, las conexiones entre neuronas y las reglas de aprendizaje. Explica que existen diferentes tipos de redes neuronales como las redes neuronales de tipo biológico, las redes neuronales para aplicaciones concretas, y las clasifica según el tipo de aprendizaje utilizado como aprendizaje supervisado, no supervisado y híbrido. Finalmente, discute los desarrollos actuales y campos de aplicación de las redes neuronales.
Este documento trata sobre redes neuronales artificiales. Explica conceptos básicos como neuronas artificiales y cómo las redes neuronales se inspiran en el cerebro humano. Describe diferentes tipos de redes neuronales como monocapa, multicapa y recurrentes. También cubre clasificaciones como aprendizaje supervisado, no supervisado e híbrido. Finalmente, discute aplicaciones actuales de redes neuronales en campos como finanzas, medicina, ingeniería y más.
Este documento trata sobre las redes neuronales artificiales. Explica brevemente la historia de las redes neuronales desde los estudios pioneros en el cerebro en el siglo XIX hasta el desarrollo del algoritmo de retropropagación en la década de 1980 que revitalizó el campo. También describe el funcionamiento básico de las redes neuronales artificiales, sus características, tipos y aplicaciones prácticas como la optimización, el reconocimiento y la generalización.
Las redes neuronales artificiales (RNA) son sistemas de interconexión de neuronas artificiales que se inspiran en el funcionamiento del sistema nervioso. Una RNA consiste en simular las propiedades de los sistemas neuronales biológicos a través de modelos matemáticos. Las RNA tienen funciones como la propagación, activación y transferencia de señales, y se diseñan para cumplir funciones específicas. Proporcionan ventajas como el aprendizaje, la flexibilidad y la tolerancia a fallos. Existen diferentes tipos de RNA como
Las redes neuronales son modelos artificiales inspirados en el cerebro humano que pueden aprender a través de la experiencia. Consisten en unidades de procesamiento interconectadas que pueden reconocer patrones y mejorar su funcionamiento mediante aprendizaje. Aunque no pueden igualar a los seres humanos, las redes neuronales son útiles para realizar tareas intelectuales de apoyo.
INTRODUCCION A LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALESESCOM
Este documento introduce el tema de las redes neuronales artificiales. Explica que las redes neuronales artificiales intentan imitar la capacidad de aprendizaje del cerebro humano al procesar información. También resume brevemente la historia de las redes neuronales, desde los primeros modelos propuestos en la década de 1940 hasta aplicaciones actuales. Finalmente, define las redes neuronales y describe sus características clave como el aprendizaje, los pesos sinápticos adaptables y la capacidad de generalizar a partir de ejemplos.
REDES NEURONALES ARTIFICIALES HISTORIA Y TEORIAESCOM
Este documento presenta una introducción a las redes neuronales artificiales. Explica brevemente el marco histórico del desarrollo de las redes neuronales, las definiciones y características clave de este campo, así como ejemplos de aplicaciones comunes. Finalmente, resume algunos tipos de redes neuronales y centros e instituciones dedicadas a la investigación en esta área.
Este documento introduce las redes neuronales artificiales, que se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y están compuestas de neuronas interconectadas. Explica que las redes neuronales aprenden de la experiencia y pueden generalizar y clasificar patrones de manera similar al cerebro. También describe las características, estructura, tipos de aprendizaje y aplicaciones principales de las redes neuronales artificiales.
El documento describe los conceptos básicos de las redes neuronales, incluyendo las neuronas artificiales, las conexiones entre neuronas y las reglas de aprendizaje. Explica que existen diferentes tipos de redes neuronales como las redes neuronales de tipo biológico, las redes neuronales para aplicaciones concretas, y las clasifica según el tipo de aprendizaje utilizado como aprendizaje supervisado, no supervisado y híbrido. Finalmente, discute los desarrollos actuales y campos de aplicación de las redes neuronales.
Este documento trata sobre redes neuronales artificiales. Explica conceptos básicos como neuronas artificiales y cómo las redes neuronales se inspiran en el cerebro humano. Describe diferentes tipos de redes neuronales como monocapa, multicapa y recurrentes. También cubre clasificaciones como aprendizaje supervisado, no supervisado e híbrido. Finalmente, discute aplicaciones actuales de redes neuronales en campos como finanzas, medicina, ingeniería y más.
Este documento trata sobre las redes neuronales artificiales. Explica brevemente la historia de las redes neuronales desde los estudios pioneros en el cerebro en el siglo XIX hasta el desarrollo del algoritmo de retropropagación en la década de 1980 que revitalizó el campo. También describe el funcionamiento básico de las redes neuronales artificiales, sus características, tipos y aplicaciones prácticas como la optimización, el reconocimiento y la generalización.
Las redes neuronales artificiales (RNA) son sistemas de interconexión de neuronas artificiales que se inspiran en el funcionamiento del sistema nervioso. Una RNA consiste en simular las propiedades de los sistemas neuronales biológicos a través de modelos matemáticos. Las RNA tienen funciones como la propagación, activación y transferencia de señales, y se diseñan para cumplir funciones específicas. Proporcionan ventajas como el aprendizaje, la flexibilidad y la tolerancia a fallos. Existen diferentes tipos de RNA como
Las redes neuronales son modelos artificiales inspirados en el cerebro humano que pueden aprender a través de la experiencia. Consisten en unidades de procesamiento interconectadas que pueden reconocer patrones y mejorar su funcionamiento mediante aprendizaje. Aunque no pueden igualar a los seres humanos, las redes neuronales son útiles para realizar tareas intelectuales de apoyo.
El documento describe las redes neuronales, que surgieron de intentos por simular el cerebro mediante modelos matemáticos de neuronas y sus conexiones. Funcionan mediante unidades llamadas neuronas que se conectan y envían señales, simulando el aprendizaje neuronal. Se usan para reconocimiento de patrones, minería de datos y sistemas de control adaptativo. Algunos tipos son el perceptrón, Adaline y backpropagation.
Una red neuronal artificial es una red masiva de elementos de procesamiento simple llamados neuronas que están altamente interconectadas y se inspiran en las neuronas biológicas. Estas redes pueden aprender, autoorganizarse, operar en tiempo real y ser construidas fácilmente en circuitos integrados. Las redes neuronales artificiales se usan comúnmente para clasificación de patrones, identificación de características, reconocimiento de patrones y aproximación de funciones.
El documento describe las redes neuronales artificiales, que son sistemas inspirados en el cerebro humano y capaces de aprender. Explica que las redes neuronales consisten en unidades interconectadas que pueden reconocer patrones y mejorar con el aprendizaje. También describe algunas aplicaciones comerciales de las redes neuronales, como la predicción financiera y el reconocimiento de imágenes.
El documento habla sobre redes neuronales artificiales, explicando conceptos como neuronas biológicas y artificiales, cómo funcionan las neuronas artificiales mediante sumas ponderadas y funciones de activación, y los tipos de topologías de redes neuronales. También describe las ventajas de las redes neuronales como el aprendizaje adaptativo y la tolerancia a fallos. Finalmente, menciona algunos campos de aplicación como finanzas, marketing, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones. Como caso práctico, analiza el uso de redes neuronales
En mi opinion es un gran avance que se quiera encontrar una imitacion del funcionamiento del cerebro ya que esto podria servir mucho para formar nuevos robot que sean mas parecidos a nosotros para asi tener una ayuda para el mundo en especal en los lugares de trabajo
El documento describe la historia y el funcionamiento de las redes neuronales artificiales. Explica que las primeras redes neuronales artificiales se desarrollaron en los años 40 y 50 para imitar el funcionamiento del cerebro biológico. En 1951, Minsky y Edmonds construyeron la primera red neuronal artificial llamada "Sharc" que imitaba el cerebro de una rata al resolver un laberinto. Las redes neuronales artificiales se componen de unidades llamadas neuronas que se conectan entre sí y pueden aprender de los datos para realizar tareas como clasificación y predicción.
Las redes neuronales artificiales son redes interconectadas masivamente en paralelo de elementos simples que intentan interactuar con el mundo real de forma similar al sistema nervioso biológico. Ofrecen ventajas como el aprendizaje adaptativo, la auto-organización y la tolerancia a fallos. Se componen de elementos procesales organizados en niveles que procesan información a través de su estado dinámico. Se pueden utilizar en aplicaciones comerciales, militares, biológicas y financieras como la detección de intrusos, el control de
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su inspiración en el cerebro humano, cómo funcionan mediante el aprendizaje, y sus ventajas como la capacidad de aprender y generalizar. Explica los elementos básicos de una red neuronal como las neuronas y sinapsis, y cómo estas pueden organizarse en capas de entrada, oculta y salida para procesar información.
Este documento describe diferentes tipos de redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, funcionamiento y aplicaciones. Comienza explicando el modelo de una neurona artificial y cómo se inspiran en el cerebro biológico. Luego describe redes como Perceptrón, Adaline, Backpropagation, Kohonen y Hopfield, detallando sus características clave como la topología, aprendizaje y usos comunes. Finalmente, resume la evolución histórica del campo y cómo continúa desarrollándose.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, funcionamiento y mecanismos de aprendizaje. Explica que las RNA imitan a las redes neuronales biológicas mediante el uso de capas y que aprenden ajustando los pesos sinápticos a medida que procesan conjuntos de datos.
Este documento describe las redes neurales, que imitan el procesamiento del cerebro biológico mediante nodos interconectados. Las redes neurales artificiales convierten las neuronas biológicas en elementos de procesamiento con resistencias variables que permiten enseñar a la red mediante el aprendizaje. A diferencia de los sistemas expertos, las redes neurales buscan aprender de forma generalizada en lugar de imitar a un experto humano.
El documento trata sobre las redes neuronales. Explica que las redes neuronales son modelos inspirados en el cerebro humano que pueden aprender a través de la experiencia. Consisten en unidades de procesamiento interconectadas que intercambian información y tienen la capacidad de reconocer patrones, incluyendo imágenes, y mejorar su funcionamiento a través del aprendizaje.
Este documento presenta una introducción a las redes neuronales artificiales. Explica que las redes neuronales artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y están compuestas de neuronas artificiales interconectadas. También describe los componentes básicos de una red neuronal artificial como los pesos sinápticos, el sumador, el umbral y la función de activación. Finalmente, menciona algunas aplicaciones como el reconocimiento de patrones y la predicción de series temporales.
: La neurona es la unidad fundamental del sistema nervioso y en particular del cerebro. Cada neurona es una simple unidad procesadora que recibe y combina señales desde y hacia otras neuronas. Si la combinación de entradas es suficientemente fuerte la salida de la neurona se activa.
El documento describe las redes neuronales artificiales, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano. Explica que estas redes pueden aprender tareas a través del entrenamiento y presentan ventajas como la tolerancia a fallos y la capacidad de operar en tiempo real. Además, detalla los componentes básicos de una red neuronal, incluyendo neuronas, sinapsis y unidades ocultas que procesan la información.
UTILIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA DE REDES NEURONALES PARA LA RESOLUCIÓN DE PROBLE...zeithy
Este documento describe las redes neuronales artificiales y su utilización para resolver problemas imprecisos de optimización. Explica que las redes neuronales, al igual que el cerebro, pueden aprender de ejemplos y resolver problemas complejos de manera paralela. También describe cómo las redes neuronales se pueden implementar a través de software o hardware especializado como chips neuronales.
Este documento introduce el tema de la inteligencia artificial y las redes neuronales. Explica brevemente qué es la inteligencia artificial y luego se centra en definir las redes neuronales, describiendo su estructura, clasificación y aplicaciones. Como ejemplo de aplicación, analiza la detección de spam mediante redes neuronales.
Google fue fundado en 1998 por Larry Page y Sergey Brin, dos estudiantes de doctorado de Stanford, con el objetivo de desarrollar una tecnología para obtener información relevante a partir de grandes cantidades de datos. Google comenzó como un proyecto de investigación llamado BackRub en Stanford y luego lanzó su popular motor de búsqueda, estableciendo las bases para convertirse en la gran empresa tecnológica que es hoy.
El documento trata sobre robótica. Explica que la robótica combina disciplinas como la mecánica, electrónica e inteligencia artificial para el diseño y aplicación de robots. Además, describe brevemente la historia de la robótica y las leyes de la robótica creadas por Isaac Asimov. Finalmente, resume los principales tipos y partes de un robot como sensores, actuadores, estructura y locomoción.
AGENTE CAUSAL (VIH)- RESERVORIO (LINFOCITOS)- PUERTA DE SALIDA (FLUIDOS Y SECRECIONES)- VÍA DE TRANSMISIÓN (FLUÍDOS Y SEXUAL)- PUERTA DE ENTRADA (PARENTERAL Y SEXUAL)- HUÉSPED
El documento describe el surgimiento del exilio cubano en Miami a partir de 1959, cuando Fidel Castro derrocó a Fulgencio Batista. Miles de cubanos llegaron a Miami escapando de la tiranía castrista. En los años 1960, Miami recibió a los cubanos exiliados y se convirtió en el hogar de la comunidad cubana en el exilio, donde pudieron reconstruir sus vidas y carreras de manera exitosa. El documento también contrasta esa etapa inicial del exilio con la actual prosperidad de la cultura y comunidad cubana en Miami después de 50
El documento describe las redes neuronales, que surgieron de intentos por simular el cerebro mediante modelos matemáticos de neuronas y sus conexiones. Funcionan mediante unidades llamadas neuronas que se conectan y envían señales, simulando el aprendizaje neuronal. Se usan para reconocimiento de patrones, minería de datos y sistemas de control adaptativo. Algunos tipos son el perceptrón, Adaline y backpropagation.
Una red neuronal artificial es una red masiva de elementos de procesamiento simple llamados neuronas que están altamente interconectadas y se inspiran en las neuronas biológicas. Estas redes pueden aprender, autoorganizarse, operar en tiempo real y ser construidas fácilmente en circuitos integrados. Las redes neuronales artificiales se usan comúnmente para clasificación de patrones, identificación de características, reconocimiento de patrones y aproximación de funciones.
El documento describe las redes neuronales artificiales, que son sistemas inspirados en el cerebro humano y capaces de aprender. Explica que las redes neuronales consisten en unidades interconectadas que pueden reconocer patrones y mejorar con el aprendizaje. También describe algunas aplicaciones comerciales de las redes neuronales, como la predicción financiera y el reconocimiento de imágenes.
El documento habla sobre redes neuronales artificiales, explicando conceptos como neuronas biológicas y artificiales, cómo funcionan las neuronas artificiales mediante sumas ponderadas y funciones de activación, y los tipos de topologías de redes neuronales. También describe las ventajas de las redes neuronales como el aprendizaje adaptativo y la tolerancia a fallos. Finalmente, menciona algunos campos de aplicación como finanzas, marketing, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones. Como caso práctico, analiza el uso de redes neuronales
En mi opinion es un gran avance que se quiera encontrar una imitacion del funcionamiento del cerebro ya que esto podria servir mucho para formar nuevos robot que sean mas parecidos a nosotros para asi tener una ayuda para el mundo en especal en los lugares de trabajo
El documento describe la historia y el funcionamiento de las redes neuronales artificiales. Explica que las primeras redes neuronales artificiales se desarrollaron en los años 40 y 50 para imitar el funcionamiento del cerebro biológico. En 1951, Minsky y Edmonds construyeron la primera red neuronal artificial llamada "Sharc" que imitaba el cerebro de una rata al resolver un laberinto. Las redes neuronales artificiales se componen de unidades llamadas neuronas que se conectan entre sí y pueden aprender de los datos para realizar tareas como clasificación y predicción.
Las redes neuronales artificiales son redes interconectadas masivamente en paralelo de elementos simples que intentan interactuar con el mundo real de forma similar al sistema nervioso biológico. Ofrecen ventajas como el aprendizaje adaptativo, la auto-organización y la tolerancia a fallos. Se componen de elementos procesales organizados en niveles que procesan información a través de su estado dinámico. Se pueden utilizar en aplicaciones comerciales, militares, biológicas y financieras como la detección de intrusos, el control de
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su inspiración en el cerebro humano, cómo funcionan mediante el aprendizaje, y sus ventajas como la capacidad de aprender y generalizar. Explica los elementos básicos de una red neuronal como las neuronas y sinapsis, y cómo estas pueden organizarse en capas de entrada, oculta y salida para procesar información.
Este documento describe diferentes tipos de redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, funcionamiento y aplicaciones. Comienza explicando el modelo de una neurona artificial y cómo se inspiran en el cerebro biológico. Luego describe redes como Perceptrón, Adaline, Backpropagation, Kohonen y Hopfield, detallando sus características clave como la topología, aprendizaje y usos comunes. Finalmente, resume la evolución histórica del campo y cómo continúa desarrollándose.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, funcionamiento y mecanismos de aprendizaje. Explica que las RNA imitan a las redes neuronales biológicas mediante el uso de capas y que aprenden ajustando los pesos sinápticos a medida que procesan conjuntos de datos.
Este documento describe las redes neurales, que imitan el procesamiento del cerebro biológico mediante nodos interconectados. Las redes neurales artificiales convierten las neuronas biológicas en elementos de procesamiento con resistencias variables que permiten enseñar a la red mediante el aprendizaje. A diferencia de los sistemas expertos, las redes neurales buscan aprender de forma generalizada en lugar de imitar a un experto humano.
El documento trata sobre las redes neuronales. Explica que las redes neuronales son modelos inspirados en el cerebro humano que pueden aprender a través de la experiencia. Consisten en unidades de procesamiento interconectadas que intercambian información y tienen la capacidad de reconocer patrones, incluyendo imágenes, y mejorar su funcionamiento a través del aprendizaje.
Este documento presenta una introducción a las redes neuronales artificiales. Explica que las redes neuronales artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y están compuestas de neuronas artificiales interconectadas. También describe los componentes básicos de una red neuronal artificial como los pesos sinápticos, el sumador, el umbral y la función de activación. Finalmente, menciona algunas aplicaciones como el reconocimiento de patrones y la predicción de series temporales.
: La neurona es la unidad fundamental del sistema nervioso y en particular del cerebro. Cada neurona es una simple unidad procesadora que recibe y combina señales desde y hacia otras neuronas. Si la combinación de entradas es suficientemente fuerte la salida de la neurona se activa.
El documento describe las redes neuronales artificiales, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano. Explica que estas redes pueden aprender tareas a través del entrenamiento y presentan ventajas como la tolerancia a fallos y la capacidad de operar en tiempo real. Además, detalla los componentes básicos de una red neuronal, incluyendo neuronas, sinapsis y unidades ocultas que procesan la información.
UTILIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA DE REDES NEURONALES PARA LA RESOLUCIÓN DE PROBLE...zeithy
Este documento describe las redes neuronales artificiales y su utilización para resolver problemas imprecisos de optimización. Explica que las redes neuronales, al igual que el cerebro, pueden aprender de ejemplos y resolver problemas complejos de manera paralela. También describe cómo las redes neuronales se pueden implementar a través de software o hardware especializado como chips neuronales.
Este documento introduce el tema de la inteligencia artificial y las redes neuronales. Explica brevemente qué es la inteligencia artificial y luego se centra en definir las redes neuronales, describiendo su estructura, clasificación y aplicaciones. Como ejemplo de aplicación, analiza la detección de spam mediante redes neuronales.
Google fue fundado en 1998 por Larry Page y Sergey Brin, dos estudiantes de doctorado de Stanford, con el objetivo de desarrollar una tecnología para obtener información relevante a partir de grandes cantidades de datos. Google comenzó como un proyecto de investigación llamado BackRub en Stanford y luego lanzó su popular motor de búsqueda, estableciendo las bases para convertirse en la gran empresa tecnológica que es hoy.
El documento trata sobre robótica. Explica que la robótica combina disciplinas como la mecánica, electrónica e inteligencia artificial para el diseño y aplicación de robots. Además, describe brevemente la historia de la robótica y las leyes de la robótica creadas por Isaac Asimov. Finalmente, resume los principales tipos y partes de un robot como sensores, actuadores, estructura y locomoción.
AGENTE CAUSAL (VIH)- RESERVORIO (LINFOCITOS)- PUERTA DE SALIDA (FLUIDOS Y SECRECIONES)- VÍA DE TRANSMISIÓN (FLUÍDOS Y SEXUAL)- PUERTA DE ENTRADA (PARENTERAL Y SEXUAL)- HUÉSPED
El documento describe el surgimiento del exilio cubano en Miami a partir de 1959, cuando Fidel Castro derrocó a Fulgencio Batista. Miles de cubanos llegaron a Miami escapando de la tiranía castrista. En los años 1960, Miami recibió a los cubanos exiliados y se convirtió en el hogar de la comunidad cubana en el exilio, donde pudieron reconstruir sus vidas y carreras de manera exitosa. El documento también contrasta esa etapa inicial del exilio con la actual prosperidad de la cultura y comunidad cubana en Miami después de 50
Presentación para el Foro Energías Renovables, una opción limpia.
Más información en http://www.fabiolamoralesc.com.pe/especiales/energias_renovables_una_opcion_limpia.php
Planeta gemelo a la Tierra Gliese581 C V2 2208Carlos Raul
Un grupo de astrónomos descubrió un planeta llamado Gliese 581-C orbitando una estrella enana roja llamada Gliese 581. Gliese 581-C tiene aproximadamente 5 veces la masa de la Tierra y se encuentra dentro de la zona habitable de su estrella, donde podría haber agua líquida. Las temperaturas en Gliese 581-C van de -3 a 40°C, lo que lo haría compatible con la vida.
El documento habla sobre el virus del VIH/SIDA, explicando cómo se transmite principalmente a través de relaciones sexuales sin protección y compartir agujas. También cubre la transmisión de madre a hijo y las formas de prevenir la transmisión usando preservativos correctamente en todas las relaciones sexuales.
Este documento describe los componentes clave para una casa inteligente, incluyendo sistemas de audio, video, iluminación, seguridad y más. Explica la importancia de la planeación, ingeniería y preparaciones, así como el cableado estructurado y el diseño interior. Resalta que la columna vertebral de un proyecto de casa inteligente son los planos y preparaciones realizados durante la etapa de construcción.
Perceptrón Simple – Redes Neuronales con Aprendizaje SupervisadoAndrea Lezcano
Presentación para cátedra de Inteligencia Artificial.
Tema de la clase: Redes Neuronales de Aprendizaje Supervisado, más específicamente. Perceptron Simple.
Author: Andrea Lezcano
Tutor de Cátedra: Ing. Sergio Pohlmann
La tecnología aplicada a la educación permite ofrecer un proceso mediante el cual se pueden operar herramientas y manipular un ambiente de aprendizaje de manera efectiva. Las nuevas tecnologías son inmateriales, penetrantes, permiten la interconexión e interactividad y favorecen la creación y digitalización de la información para ampliar las opciones educativas y romper los escenarios clásicos. La tecnología ha pasado a ser fundamental en la sociedad de la información y el modus vivendi de los seres humanos.
Discusión en grupo sobre los efectos físicos del uso del alcohol. Para la clase de Explorador, Sección SALUD actividad 1 inciso a. Páginas 12, 13 y 14.
(Para ver más información descarga la presentación)
El documento resume los cuatro viajes de Cristóbal Colón a América en busca de una nueva ruta comercial hacia Asia. En su primer viaje en 1492, Colón llegó a las islas Bahamas creyendo haber llegado a la India, y estableció contacto con los nativos a quienes llamó "indios". Aunque buscaba Asia, en realidad había descubierto un nuevo continente, América.
Abordamos la cirrosis desde el funcionamiento del hígado, alteraciones bioquímicas, causa de la cirrosis, daño histopatológico, tratamiento preventivo de las complicaciones y tratamiento de las complicaciones principalmente desde el punto de vista quirúrgico.
Este documento describe diferentes métodos anticonceptivos naturales y artificiales. Entre los métodos naturales se encuentran la abstinencia, el método del calendario, el control de la temperatura basal y la lactancia. Los métodos artificiales incluyen barreras como condones y diafragmas, métodos quirúrgicos como la vasectomía y la ligadura de trompas, métodos hormonales como las píldoras y parches, y métodos de emergencia. Finalmente, se proporciona un cuadro comparativo sobre la efectividad de los diferentes métodos para
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, tipos de entrenamiento, y aplicaciones. Discute las neuronas artificiales, redes de una capa y multicapa, y algoritmos de entrenamiento como backpropagation. También cubre redes no supervisadas y su uso en identificación de sistemas.
El documento describe diferentes tipos y algoritmos de aprendizaje en redes neuronales, incluyendo aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. El aprendizaje supervisado involucra entrenamiento controlado con ejemplos de entrada y salida deseada, y usa algoritmos como corrección de error. El aprendizaje no supervisado aprende patrones sin supervisión y usa métodos como aprendizaje asociativo y competitivo. El aprendizaje por refuerzo usa recompensas y castigos para ajustar pesos y minimizar
Este documento describe diferentes tipos de aprendizaje asociativo, incluyendo el condicionamiento clásico de Pavlov, la regla de Hebb, la regla de Hebb con degradación, la regla INSTAR, la regla de Kohonen y la regla OUTSTAR. Explica cómo estas reglas de aprendizaje neuronal modifican los pesos sinápticos para formar asociaciones entre estímulos y respuestas.
Introducción a las redes sociales. Situación actual y futura de Sonico (Rodr...Sonicoppt
El documento presenta una introducción a las redes sociales y la situación actual y futura de Sonico en comparación con competidores como Fotolog, Myspace, Facebook y Orkut. Explica que Sonico se enfoca en crear un producto de calidad evitando problemas como la pornografía, perfiles y contenido irreales, y aplicaciones e interfaces inútiles. También destaca que el éxito de Sonico se debe a mantener las cosas simples, ser adaptable y aprovechar tecnologías como APIs, estándares móviles y la nube. Finalmente, anticip
Este documento presenta una introducción a las redes neuronales artificiales y su aplicación a la investigación astrofísica. Explica la inspiración biológica de las redes neuronales, los modelos neuronales, los paradigmas de aprendizaje y algunos algoritmos de aprendizaje comunes. Además, resume las diferentes arquitecturas y áreas de trabajo de las redes neuronales artificiales.
Este documento describe la evolución de los intentos por imitar el funcionamiento del cerebro humano a través de redes neuronales artificiales desde la década de 1940 hasta la actualidad. Comenzó con modelos basados en interruptores digitales en los años 40-50 y luego se desarrollaron conceptos como la memoria como ondas reverberantes y la capacidad de aprendizaje a través de la conductividad sináptica. En 1951 se creó la primera red neuronal artificial por Marvin Minsky para imitar el cerebro de una rata.
Inteligencia artificial aplicada a las finanzasSamir Homsi
El documento describe el uso de redes neuronales artificiales aplicadas a las finanzas. Explica los modelos biológicos y artificiales de redes neuronales, incluyendo las fases de entrenamiento y prueba. También cubre conceptos como la estructura, tamaño, funciones de activación y aprendizaje de las redes neuronales.
Este documento introduce las redes neuronales artificiales, que son modelos simplificados de las redes neuronales del cerebro que intentan aprender de los datos. Explica que a pesar de que dotar de inteligencia a las máquinas está lejos, las redes neuronales han generado herramientas prácticas para la inteligencia artificial. Describe las principales características de las redes neuronales: su capacidad de aprendizaje a partir de la experiencia, su velocidad de respuesta una vez entrenadas, y su robustez ante lesiones.
Este documento proporciona una introducción a las redes neuronales artificiales y la computación neuronal. Explica que las redes neuronales artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y aprenden de la experiencia, generalizan de ejemplos previos y abstraen características principales de los datos. Describe la estructura básica de una red neuronal, incluyendo elementos procesadores análogos a las neuronas biológicas y cómo se organizan en capas. También contrasta la computación neuronal con la computación tradicional, señalando que las
Este documento proporciona una introducción a las redes neuronales artificiales y la computación neuronal. Explica que las redes neuronales artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y aprenden de la experiencia, generalizan de ejemplos previos y abstraen características principales de los datos. Describe la estructura básica de una red neuronal artificial, que consiste en elementos procesadores organizados en capas y conectados mediante conexiones ponderadas. Finalmente, contrasta la computación neuronal con la computación tradicional basada en algoritmos, señal
Este documento presenta una introducción a las redes neuronales artificiales. Explica que las redes neuronales artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y están compuestas de elementos similares a las neuronas biológicas. Describe las características de las redes neuronales como la capacidad de aprendizaje, generalización y abstracción. Detalla la estructura básica de una red neuronal que consiste en elementos procesadores organizados en capas y conectados mediante pesos sinápticos. Finalmente, contrasta la programación tradicional basada
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su inspiración en el cerebro humano, cómo funcionan mediante el aprendizaje, y sus ventajas como la capacidad de aprender y generalizar. Explica los elementos básicos de una red neuronal como las neuronas y sinapsis, y cómo estas pueden usarse para clasificar o predecir resultados.
El documento describe las redes neuronales artificiales, que son sistemas inspirados en el cerebro humano y capaces de aprender. Explica que las redes neuronales consisten en unidades interconectadas que pueden reconocer patrones y mejorar con el aprendizaje. También describe algunas aplicaciones comerciales de las redes neuronales, como la predicción financiera y el reconocimiento de imágenes.
Las redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el cerebro que han ganado importancia en inteligencia artificial. Compuestas por unidades interconectadas que se adaptan mediante aprendizaje, pueden modelar patrones complejos y aprender de datos no lineales, con aplicaciones como reconocimiento de voz y diagnósticos médicos.
Este documento presenta una introducción a las redes neuronales artificiales y sus aplicaciones. En primer lugar, describe las características de las redes neuronales artificiales, incluyendo su capacidad para aprender, generalizar y abstraer. Luego explica la estructura básica de una red neuronal, que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. Finalmente, contrasta la computación tradicional basada en algoritmos con la computación neuronal, señalando que las redes neuronales deben ser entrenadas en lugar de programadas.
Este documento presenta una introducción a las redes neuronales. Explica que las redes neuronales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y consisten en nodos conectados que transmiten señales. Su objetivo principal es aprender de forma automática para realizar tareas complejas. También describe cómo funcionan a través de capas de neuronas con pesos y cómo se usan para aplicaciones como el reconocimiento de patrones, la clasificación y la predicción. Finalmente, menciona cómo se han aplicado redes neuronales en Venezuela para evaluar plantaciones de cacao a través
Este documento introduce los sistemas inteligentes, incluyendo redes neuronales, lógica difusa y computación evolutiva. Explica que los sistemas inteligentes intentan emular las capacidades de los sistemas biológicos mediante el uso de estrategias presentes en la naturaleza para resolver problemas complejos. También define los sistemas inteligentes y discute algunas de sus aplicaciones más comunes como el reconocimiento de patrones y el control de procesos.
Este documento introduce el tema de la inteligencia artificial y las redes neuronales. Explica que las redes neuronales son modelos matemáticos inspirados en el sistema nervioso biológico que pueden aprender de la experiencia. Luego describe algunas aplicaciones de las redes neuronales como la detección de spam en correos electrónicos, la cual usa una red neuronal entrenada para analizar correos y clasificarlos como spam o no spam.
06mem inteligencia artificial redes neuronales y sus apliccionesjcbp_peru
Este documento introduce el tema de la inteligencia artificial y las redes neuronales. Explica brevemente qué es la inteligencia artificial y luego se centra en definir las redes neuronales, describiendo su estructura, clasificación y aplicaciones. Como ejemplo de aplicación, describe el uso de redes neuronales para la detección de spam en correos electrónicos.
Este documento describe un sistema de redes neuronales para ayudar a los inversores a tomar decisiones sobre qué empresas invertir. El sistema recopilará información de solicitudes de empresas, procesará los datos usando redes neuronales debido a la complejidad de las variables, y generará reportes para identificar cuáles empresas son las mejores candidatas para recibir inversiones. Funcionará recolectando datos, procesándolos con redes neuronales, y reportando las decisiones del sistema para ayudar a los inversores.
Inteligencia artificial y redes neuronalesTere Moreno
El documento describe las redes neuronales y la inteligencia artificial. Explica que las redes neuronales son sistemas diseñados para imitar el cerebro humano y son capaces de almacenar información. También define la inteligencia artificial como la forma en que las computadoras y robots realizan tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como a través de sistemas expertos que pueden imitar la capacidad mental humana.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su inspiración en el sistema nervioso biológico, su estructura de interconexión de neuronas, y sus aplicaciones en campos como la medicina, finanzas, y control industrial. También discute ventajas como el aprendizaje adaptativo y desventajas como tiempos de aprendizaje elevados.
Este documento proporciona una introducción a las redes neuronales artificiales. Explica brevemente la historia y evolución de las redes neuronales, los conceptos básicos de las neuronas artificiales y biológicas, los tipos principales de redes neuronales, su funcionamiento, aplicaciones comunes como el reconocimiento de patrones y procesamiento del lenguaje natural, y también discute el futuro y las limitaciones de esta tecnología.
Las redes neuronales se basan en el cerebro humano y las neuronas para emular la capacidad de aprendizaje, memoria y asociación. Funcionan de manera similar a una red reducida en una máquina y tienen ventajas como el aprendizaje adaptativo, la auto-organización y la tolerancia a fallos. Existen diversos modelos de redes neuronales que se aplican a tareas como el reconocimiento de texto, voz, simulación de centrales eléctricas y detección de explosivos.
Este documento resume las técnicas de inteligencia artificial como redes neuronales, heurística y algoritmos genéticos. También describe aplicaciones como el tráfico y antispam. Finalmente, discute la posibilidad de transferir la conciencia humana a un cerebro artificial, aunque los científicos aún no entienden completamente la conciencia.
Semelhante a Introducción a las Redes Neuronales Artificiales (20)
De la Ciudad Industrial a la Ciudad DigitalBiblioteca EPM
Este documento resume la transformación industrial y tecnológica de Medellín a través de los años, desde la ciudad industrial hasta la ciudad digital. Detalla el surgimiento de importantes industrias como textiles, bebidas, alimentos, electrodomésticos y servicios en las primeras décadas del siglo XX. Luego discute el paso a una economía basada en servicios y telecomunicaciones en las décadas recientes. Finalmente, analiza las brechas tecnológicas existentes debido a factores como los ingresos y capital cultural, y propone formas de cerr
De la Ciudad Industrial a la Ciudad DigitalBiblioteca EPM
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Dispositivos móviles: El mundo en tu bolsilloBiblioteca EPM
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El uso de las TIC en la vida cotidiana.pptxjgvanessa23
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Infografia TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol)codesiret
Los protocolos son conjuntos de
normas para formatos de mensaje y
procedimientos que permiten a las
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intercambiar información.
Catalogo general tarifas 2024 Vaillant. Amado Salvador Distribuidor Oficial e...AMADO SALVADOR
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La inteligencia artificial sigue evolucionando rápidamente, prometiendo transformar múltiples aspectos de la sociedad mientras plantea importantes cuestiones que requieren una cuidadosa consideración y regulación.
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Introducción a las Redes Neuronales Artificiales
1. Introducción a las
Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Introducción a las Redes Alejandro Peña P.
Neuronales Artificiales
Contenido
Redes Neuronales e IA.
Inspiración Biológica.
Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
Neurona Artificial
Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
Alejandro Peña P., PhD. Métodos de Aprendizaje
Implementación
pfjapena@gmail.com Ventajas
Áreas de Trabajo
Patricio García Baéz, PhD. Implementación y
Aplicaciones
pgarcia@ull.es Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Grupo de Investigación en Inteligencia Futuro de las RNA
Computacional y Robótica (GICR) Bibliografía
Escuela de Ingeniería de Antioquia
2. Introducción a las
Redes Neuronales en la Inteligencia Artificial Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
Las Redes Neuronales aparecieron de la mano de la Inteligencia
Artificial en sus inicios como:
• Sistemas formales de reglas y manipulación simbólica.
Contenido
• Rama más conocida de la Inteligencia Artificial.
Redes Neuronales e IA.
Las Redes Neuronales aparecieron en la Inteligencia
Inspiración Biológica.
Computacional (Softcomputing) como:
Modelado Neuronal.
• Sistemas Inspirados en las redes neuronales Neurona Natural vs.
biológicas. Neurona Artificial
Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
• Métodos Inductivos: aprendizaje a partir de ejemplos. Métodos de Aprendizaje
Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Ambas tratan de resolver problemas no algorítmicos a partir de la
Implementación y
experiencia almacenada como conocimiento. Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
3. Introducción a las
Inspiración Biológica Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
«Entender el cerebro y emular su comportamiento»
El cerebro presenta las siguientes ventajas que son deseables
Contenido
para los sistemas computacionales:
Redes Neuronales e IA.
• Gran velocidad de procesamiento.
Inspiración Biológica.
• Tratamiento de grandes cantidad de información provenientes
Modelado Neuronal.
de los sentidos y de la memoria almacenada. Neurona Natural vs.
Neurona Artificial
• Se adapta a nuevos ambientes por aprendizaje. Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
• Es robusto y tolerante a fallas. Métodos de Aprendizaje
Implementación
Ventajas
• Es compacto y consume poca energía. Áreas de Trabajo
• Es altamente paralelo. Implementación y
Aplicaciones
• Capacidad de aprendizaje. Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
4. Introducción a las
Inspiración Biológica Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
La neurona biológica posee
las siguientes características:
• Árbol dendrítico de
entradas. Contenido
• Un Axón de salida. Redes Neuronales e IA.
• Sobre de 10^4 sinapsis.
Inspiración Biológica.
• Comunicación mediante
potenciales de Acción Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
(PA). Neurona Artificial
• Período refractario de 10 Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
^(-3) segundos entre PA’s. Métodos de Aprendizaje
Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Implementación y
Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
5. Introducción a las
Inspiración Biológica Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
La transmisión de información entre neuronas se hace de las
siguiente manera:
• Impulso eléctrico viaja por el axón.
Contenido
• Liberación de neurotransmisores. Redes Neuronales e IA.
• Apertura/Cierre de canales iónicos. Inspiración Biológica.
• Variación potencial en dendrita. Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
• Integración de entradas en el soma. Neurona Artificial
Neurona Artificial
• Si se supera un umbral de disparo, se genera un PA. Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Implementación y
Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
6. Introducción a las
Inspiración Biológica Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
Las redes neuronales en el cerebro
se ubican:
• Paquetes de 10^10 a 10^11
neuronas. Contenido
• 10^14 sinapsis. Redes Neuronales e IA.
• Organización por capas.
Inspiración Biológica.
• Organización por niveles.
• Sistema Nervioso Central. Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
• Circuitos entre regiones. Neurona Artificial
• Circuitos locales. Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
• Neuronales. Métodos de Aprendizaje
Implementación
• Arboles dendríticos. Ventajas
• Microcircuitos neuronales. Áreas de Trabajo
• Sinapsis. Implementación y
• Canales Iónicos. Aplicaciones
Aplicaciones
• Moléculas. Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
7. Introducción a las
Inspiración Biológica Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
Características Sistema Nervioso
Central (SNC):
• Inclinación a adquirir
Contenido
conocimiento desde la
experiencia. Redes Neuronales e IA.
• Conocimiento almacenado en Inspiración Biológica.
conexiones sinápticas. Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
• Gran plasticidad neuronal. Neurona Artificial
Neurona Artificial
• Comportamiento altamente no- Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
lineal. Implementación
Ventajas
• Alta tolerancia a fallos. Áreas de Trabajo
Implementación y
• Apto para reconocimiento, Aplicaciones
percepción y control. Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
8. Introducción a las
Modelado Neuronal Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
Una red neuronal artificial (RNA) es un sistema de
procesamiento de información que tiene ciertas aptitudes en
común con las redes neuronales biológicas:
• El procesamiento de información ocurre en muchos
elementos simples llamados neuronas. Contenido
• Las señales son transferidas entre neuronas a través de Redes Neuronales e IA.
enlaces de conexión. Inspiración Biológica.
• Cada conexión tiene un peso asociado, el cual, típicamente, Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
multiplica a la señal trasmitida. Neurona Artificial
Neurona Artificial
• Cada neurona aplica una función de activación (usualmente Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
no lineal) a su entrada de red (suma de entradas pesadas) Implementación
para determinar su salida. Ventajas
Áreas de Trabajo
Laurene Fausett Implementación y
Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
9. Introducción a las
Modelado Neuronal Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
El modelado neuronal, posee los siguientes enfoques:
1. Computacional:
• Modelos eficientes, potentes y simples.
• Áreas de aprendizaje inductivo y reconocimiento de Contenido
patrones.
Redes Neuronales e IA.
2. Cognitivo:
• Interesado por capacidades cognitivas de los Inspiración Biológica.
modelos. Modelado Neuronal.
• Centrados en la representación del conocimiento. Neurona Natural vs.
Neurona Artificial
3. Biocognitivo: Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
• Premisa la plausibilidad biológica. Métodos de Aprendizaje
4. Psicofisiológico: Implementación
Ventajas
• Mecanismos naturales de proceso cognitivos reales. Áreas de Trabajo
Implementación y
Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
10. Introducción a las
Neurona Natural vs Neurona Artificial Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
• Neurona=Unidad de Procesamiento.
• Conexiones Sinápticas=Conexiones o Pesos.
• Efectividad Sináptica=Peso Sináptico.
• Exitatorio/Inhibitorio=Pesos(+ ó -). Contenido
• Efecto combinado de sinapsis = Función suma. Redes Neuronales e IA.
• Activación->Radio disparo = Función activación ->salida.
Inspiración Biológica.
Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
Neurona Artificial
Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Implementación y
Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
11. Introducción a las
Neurona Artificial Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
Contenido
Redes Neuronales e IA.
Inspiración Biológica.
Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
Neurona Artificial
Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Implementación y
Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
12. Introducción a las
Neurona Artificial Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
Dependiendo del problema a resolver, la función de activación
toma diferentes formas de la siguiente manera:
Esta función se utiliza cuando se requiere la
Contenido
toma de decisiones en V ò F, o se quieren
Redes Neuronales e IA.
procesar imágenes en B ò N.
Inspiración Biológica.
Estas funciones permiten establecer valores Modelado Neuronal.
de pertenencia entre un intervalo de V ò F o Neurona Natural vs.
Neurona Artificial
B ò N. Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
Implementación
Las funciones gaussianas, permiten la Ventajas
clasificación de patrones de acuerdo con Áreas de Trabajo
características fundamentales de los Implementación y
mismos. Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
13. Introducción a las
Arquitecturas Neuronales Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
Las redes neuronales tienen las siguientes arquitecturas:
• Según la cantidad de
neuronas.
1. Número de entradas Contenido
2. Número de Neuronas
Redes Neuronales e IA.
Intermedias.
3. Número de Neuronas Inspiración Biológica.
de Salida. Modelado Neuronal.
• Según conectividad: Neurona Natural vs.
Neurona Artificial
1. Feedforward Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
2. Redes recurrentes. Métodos de Aprendizaje
3. Estructuras Enrejadas. Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Implementación y
Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
14. Introducción a las
Métodos de Aprendizaje Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
• Aprendizaje:
• Estimulación de las Redes Neuronales.
• Cambios internos debido a la estimulación.
• Nueva forma de responder a los cambios de la estructura
interna. Contenido
• Paradigmas de Aprendizaje.
Redes Neuronales e IA.
• Aprendizaje Supervisado.
• Aprendizaje por Reforzamiento. Inspiración Biológica.
• Aprendizaje Auto-Organizado (No Supervisado). Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
• Precalculado o prefijado. Neurona Artificial
Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Implementación y
Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
15. Introducción a las
Implementación Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
Fases para el desarrollo de un modelo neuronal
Contenido
Redes Neuronales e IA.
Inspiración Biológica.
Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
Neurona Artificial
Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Implementación y
Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
16. Introducción a las
Ventajas del Modelado Neuronal Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
Dentro de las ventajas que presentan el modelado neuronal
frente a otro tipo de modelamiento tenemos:
• Generalización. • Manejo de Información
• Estructura altamente Contextual.
paralela. • Tolerancia a Fallos. Contenido
• No Linealidad. • Implementación VLSI. Redes Neuronales e IA.
• Mapeo Entrada-Salida. • Uniformidad en el Análisis y Inspiración Biológica.
• Adaptabilidad. Diseño.
Modelado Neuronal.
• Respuesta Graduada. • Estabilidad en el Neurona Natural vs.
Aprendizaje. Neurona Artificial
Neurona Artificial
• Analogía y Neurobiología. Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Implementación y
Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
17. Introducción a las
Áreas de Trabajo Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
De acuerdo con lo anterior, las redes neuronales pueden
solucionar problemas en diferentes áreas del conocimiento:
Procesamiento de Señales
Análisis de Datos Contenido
Reconocimiento de Patrones Redes Neuronales e IA.
Inspiración Biológica.
Control
Modelado Neuronal.
Inteligencia Artificial Neurona Natural vs.
Informática Neurona Artificial
Neurona Artificial
Desarrollo de aplicaciones con Arquitecturas Neuronales.
Aplicaciones paralelismo implícito Métodos de Aprendizaje
Sicología Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Construcción de modelos
Implementaciones Implementación y
neuronales. Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Arquitectura y Teoría de Validación de Futuro de las RNA
Redes Neuronales. funcionamiento de
Bibliografía
arquitecturas neuronales
Matemáticas Física
18. Introducción a las
Aplicaciones Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
Los modelos neuronales tienen la potencialidad para la
solución de problemas en áreas como:
• Asociación de Datos.
• Clasificación de Patrones.
• Pronóstico y Predicción. Contenido
• Control de Procesos Industriales.
Redes Neuronales e IA.
• Aproximación.
• Optimización. Inspiración Biológica.
Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
De manera general, las redes Neurona Artificial
neuronales son aplicables en Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
áreas de conocimiento en las Métodos de Aprendizaje
cuales: Implementación
Ventajas
• Es difícil describir el Áreas de Trabajo
conocimiento /forma de Implementación y
resolverlos. Aplicaciones
Aplicaciones
• Se dispone de una gran Desarrollo de Biochips
cantidad de datos.
Futuro de las RNA
Bibliografía
19. Introducción a las
Aplicaciones de las Redes Neuronales Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
Neurosimuladores.
Los neurosimuladores se pueden clasificar en:
• Software: Estas aplicaciones son flexibles y económicas,
debido a su facilidad de implementación.
• Hardware: Estas aplicaciones resultan ser muy eficientes,
debido a que el poder de su funcionamiento esta en los Contenido
pesos de sus conexiones. Redes Neuronales e IA.
Inspiración Biológica.
De acuerdo con su desarrollo, el neurosoftware posee:
Modelado Neuronal.
• Programación directa. Neurona Natural vs.
• Librerías específicas de libre distribución. Neurona Artificial
Neurona Artificial
• Entornos de desarrollo amigables. Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
Implementación
De acuerdo con lo anterior, Ventajas
Áreas de Trabajo
estas aplicaciones dan al
usuario: Implementación y
Aplicaciones
• Facilidad de uso. Aplicaciones
• Potencia. Desarrollo de Biochips
• Eficiencia. Futuro de las RNA
• Extensibilidad. Bibliografía
20. Introducción a las
Problemas de Asociación. Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
• NETalk (Sejnowski &
Rosemberg)
• Genera gonemas a
partir de textos
escritos.
Contenido
• Permite el
reconocimiento lectura Redes Neuronales e IA.
de algunas Inspiración Biológica.
palabras de un texto.
Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
Neurona Artificial
• Tratamiento de imágenes. Neurona Artificial
• Reconocimiento de Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
placas de automoviles. Implementación
• Tratamiento del ruido Ventajas
Áreas de Trabajo
en imágenes
• Restitución. Implementación y
Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
• Compresión de imágenes.
Futuro de las RNA
Bibliografía
21. Introducción a las
Problemas de Clasificación de Patrones. Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
Conteo de Células
• Clasificación de
glóbulos blancos
Contenido
Redes Neuronales e IA.
Inspiración Biológica.
Inspección Visual Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
• Procesos de producción Neurona Artificial
repetitivos y alta Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
velocidad. Métodos de Aprendizaje
Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Implementación y
Reconocimiento del Iris Aplicaciones
Aplicaciones
• Para autenticación en Desarrollo de Biochips
seguridad.
Futuro de las RNA
Bibliografía
22. Introducción a las
Problemas de Pronóstico y Predicción.. Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
NeuralStocks.
• Pronóstico de Acciones.
• Pronóstico y Predicción Hidrológica para reservas en
embalses y períodos de lluvias.
Contenido
Redes Neuronales e IA.
Inspiración Biológica.
Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
Neurona Artificial
Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Implementación y
Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
23. Introducción a las
Problemas de Robótica. Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
• Manipulación de piezas a alta velocidad.
• Cinemática Inversa y Análisis de Esfuerzos.
• Navegación automática en espacios cerrados.
• Planeación de trayectorias.
Contenido
Redes Neuronales e IA.
Inspiración Biológica.
Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
Neurona Artificial
Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Implementación y
Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
24. Introducción a las
Problemas de Interpolación y Optimización Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
• Aproximación de funciones.
Contenido
Redes Neuronales e IA.
Inspiración Biológica.
Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
Neurona Artificial
• Problemas de Optimización de Rutas en Sistemas de Neurona Artificial
Información Geográfica (SIG). Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Implementación y
Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
25. Introducción a las
Problemas en Astrofísica/Astronomía Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
• Identificación y caracterización de Objetos como Galaxias
y Fuentes de Rayos Gama.
• Eliminación de ruido en imágenes satelitales.
• Búsqueda de cúmulos de galaxias.
• Análisis de datos recogidos por instrumentos de nueva Contenido
generación como: Redes Neuronales e IA.
• Telescopios de neutrinos. Inspiración Biológica.
• Telescopios de rayos gamma.
Modelado Neuronal.
• Interferómetros de ondas gravitacionales. Neurona Natural vs.
Neurona Artificial
Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Implementación y
Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
26. Introducción a las
Desarrollo de Biochips. Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
• Circuito electrónico híbrido entre estructuras naturales y
artificiales.
• Se conoce en el mundo científico como NeuroChip o
microcircuito neuronal.
• Se utilizaron neuronas de caracol y chips de silicio. Contenido
• Se logró establecer conexiones artificiales entre dichos Redes Neuronales e IA.
elementos. Inspiración Biológica.
• Colocaron diminutos generadores entre las neuronas para
Modelado Neuronal.
crear cambios de voltaje para accionar un interruptor. Neurona Natural vs.
• Se abre el camino a la neurocomputación. Neurona Artificial
Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Implementación y
Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
27. Introducción a las
Futuro de las Redes Neuronales Artificiales. Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
El futuro de la redes neuronales esta enmarcado en dos
grandes líneas de investigación:
• Identificación de características de los organismos vivos.
• Evolución, Computación Colectiva, Manejo del
Conocimiento. Contenido
• Computación Neuronal, Neurocomputación, Natural Redes Neuronales e IA.
Computing (SoftComputing). Inspiración Biológica.
Modelado Neuronal.
• Solución de la Escalabilidad del Aprendizaje. Neurona Natural vs.
• Cómo determinar parámetros erróneos en el Neurona Artificial
Neurona Artificial
aprendizaje? Arquitecturas Neuronales.
• Cómo aumentar la complejidad de los modelos Métodos de Aprendizaje
Implementación
neuronales con plataformas computacionales Ventajas
Áreas de Trabajo
existentes?
• Incorporación de conceptos fundamentales en el Implementación y
Aplicaciones
funcionamiento del cerebro. Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
28. Introducción a las
Bibliografía Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
ISAZI, P. Redes de Neuronas Artificiales.
Ed. Prentice Hall Latinoamérica, Primera Edición, México, 2.002
HILERA GONZÁLEZ, José Ramón; MARTÍNEZ, Víctor José.
Redes neuronales artificiales: fundamentos, modelos y Contenido
aplicaciones. España: Rama, 1995. 390 p. Redes Neuronales e IA.
Inspiración Biológica.
García, B. Patricio, Introducción a las Redes Neuronales y su
Aplicación a la Investigación en Astrofísica Universidad de Gran Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
Canarias, España, 2009 Neurona Artificial
Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Implementación y
Aplicaciones
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía
29. Introducción a las
Redes Neuronales y
sus Aplicaciones
Alejandro Peña P.
Contenido
Redes Neuronales e IA.
Inspiración Biológica.
Muchas Gracias Modelado Neuronal.
Neurona Natural vs.
Neurona Artificial
Neurona Artificial
Arquitecturas Neuronales.
Métodos de Aprendizaje
Implementación
Ventajas
Áreas de Trabajo
Implementación y
Aplicaciones
Ventajas del modelado
neuronal
Aplicaciones
Desarrollo de Biochips
Futuro de las RNA
Bibliografía