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.
Este documento describe las redes neuronales, incluyendo su estructura, historia, objetivos y aplicaciones. Explica que las redes neuronales imitan el funcionamiento del cerebro mediante la interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida. Señala que las redes neuronales pueden aprender, adaptarse a condiciones cambiantes y predecir resultados mediante el análisis de grandes conjuntos de datos.
Las redes neuronales artificiales (RNA) intentan simular el funcionamiento del cerebro mediante modelos matemáticos de neuronas artificiales y sus conexiones. Las RNA pueden aprender de los datos y resolver problemas complejos. Se usan comúnmente para la clasificación de datos, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones. Aunque las RNA no replican exactamente al cerebro biológico, comparten su capacidad de aprendizaje y procesamiento paralelo de información.
Redes neuronales Luis Lozano CI 22.840.519lozanolc
Las redes neuronales artificiales RNA buscan imitar el comportamiento de las redes neuronales de las personas, y aplicarlas en las computadoras, esta presentación es una introducción a esta rama de la Inteligencia Artificial que cada dia toma mas importancia en el desarrollo de computadores de 6ta generación
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su historia, componentes y aplicaciones. Explica que las redes neuronales se inspiran en el funcionamiento del cerebro biológico y están compuestas de neuronas interconectadas. También describe las funciones clave de las redes neuronales como el aprendizaje adaptativo, la tolerancia a fallos y la capacidad de operar en tiempo real para resolver problemas complejos.
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 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.
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 brevemente la historia y aplicaciones de las redes neuronales artificiales. Explica que las redes neuronales se inspiran en el cerebro humano y están compuestas de unidades interconectadas que pueden aprender de forma adaptativa. También destaca algunas ventajas clave como la capacidad de abstraer patrones, aprender, auto-organizarse y tolerar fallos. Finalmente, menciona algunos usos actuales y futuros potenciales como el control de sillas de ruedas y otros dispositivos mediante señales cerebrales u oculares.
Este documento describe las redes neuronales, incluyendo su estructura, historia, objetivos y aplicaciones. Explica que las redes neuronales imitan el funcionamiento del cerebro mediante la interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida. Señala que las redes neuronales pueden aprender, adaptarse a condiciones cambiantes y predecir resultados mediante el análisis de grandes conjuntos de datos.
Las redes neuronales artificiales (RNA) intentan simular el funcionamiento del cerebro mediante modelos matemáticos de neuronas artificiales y sus conexiones. Las RNA pueden aprender de los datos y resolver problemas complejos. Se usan comúnmente para la clasificación de datos, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones. Aunque las RNA no replican exactamente al cerebro biológico, comparten su capacidad de aprendizaje y procesamiento paralelo de información.
Redes neuronales Luis Lozano CI 22.840.519lozanolc
Las redes neuronales artificiales RNA buscan imitar el comportamiento de las redes neuronales de las personas, y aplicarlas en las computadoras, esta presentación es una introducción a esta rama de la Inteligencia Artificial que cada dia toma mas importancia en el desarrollo de computadores de 6ta generación
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su historia, componentes y aplicaciones. Explica que las redes neuronales se inspiran en el funcionamiento del cerebro biológico y están compuestas de neuronas interconectadas. También describe las funciones clave de las redes neuronales como el aprendizaje adaptativo, la tolerancia a fallos y la capacidad de operar en tiempo real para resolver problemas complejos.
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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.
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 brevemente la historia y aplicaciones de las redes neuronales artificiales. Explica que las redes neuronales se inspiran en el cerebro humano y están compuestas de unidades interconectadas que pueden aprender de forma adaptativa. También destaca algunas ventajas clave como la capacidad de abstraer patrones, aprender, auto-organizarse y tolerar fallos. Finalmente, menciona algunos usos actuales y futuros potenciales como el control de sillas de ruedas y otros dispositivos mediante señales cerebrales u oculares.
Este documento describe brevemente la historia y clasificación de las redes neuronales artificiales, sus ventajas como la capacidad de aprendizaje y autoorganización, y algunas de sus aplicaciones comunes como el reconocimiento de patrones y predicciones. También anticipa que en el futuro las redes neuronales podrían utilizarse para controlar dispositivos mediante señales cerebrales u oculares.
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.
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.
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.
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.
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.
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 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 divide el razonamiento basado en casos en 4 procesos: recuperar casos similares, reutilizar la información de casos pasados, revisar la solución propuesta, y retener la experiencia para futuros problemas. Explica que al enfrentar un nuevo problema, lo primero es recordar casos relevantes previos y dar una solución basada en ellos.
Las redes neuronales artificiales (RNA) son sistemas inspirados en el cerebro que aprenden a través de ejemplos. Una RNA está compuesta de unidades llamadas neuronas interconectadas que reciben entradas, las procesan y emiten una salida. Las RNA se usan para problemas de clasificación y reconocimiento de patrones debido a su capacidad de aprendizaje, flexibilidad y respuesta en tiempo real.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su inspiración en los sistemas nerviosos biológicos, sus elementos clave como las neuronas artificiales y las conexiones entre ellas, y diferentes tipos de aprendizaje como el supervisado y no supervisado. También cubre la historia y aplicaciones de las redes neuronales, así como sus características fundamentales como la topología y mecanismos de aprendizaje.
: 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.
Las redes neuronales artificiales (RNA) son sistemas inspirados en el cerebro que aprenden de los datos para realizar tareas como clasificación. Una RNA consiste en unidades llamadas neuronas interconectadas que reciben entradas, las propagan a través de la red usando pesos, y producen una salida. Durante el entrenamiento, la RNA ajusta sus pesos para mejorar su capacidad de clasificar nuevos datos correctamente. Las RNA tienen ventajas como la capacidad de aprendizaje, autoorganización y tolerancia a fallos.
Las redes neuronales artificiales (RNA) son sistemas inspirados en el cerebro que aprenden de los datos para realizar tareas como clasificación. Una RNA consiste en unidades llamadas neuronas que se conectan entre sí y procesan información. Durante el entrenamiento, la RNA recibe ejemplos etiquetados y ajusta los pesos de las conexiones para mejorar su capacidad de clasificación. Una vez entrenada, la RNA puede clasificar nuevos ejemplos con éxito.
Las redes neuronales artificiales (RNA) son sistemas inspirados en el cerebro que aprenden de los datos para realizar tareas como clasificación. Una RNA consiste en unidades llamadas neuronas interconectadas que reciben entradas, las propagan a través de la red usando pesos, y producen una salida. Durante el entrenamiento, los pesos se ajustan para que la RNA aprenda a realizar su tarea a partir de los ejemplos provistos. Una vez entrenada, la RNA puede clasificar nuevos datos con éxito.
Este documento describe la historia y el funcionamiento de las redes neuronales. Explica que los primeros intentos de crear máquinas inteligentes se centraron en autómatas mecánicos, mientras que hoy en día se estudian redes neuronales con resultados sorprendentes. También describe las ventajas de las redes neuronales como el aprendizaje adaptativo y la tolerancia a fallos, y explica las diferencias entre sistemas de computación neuronal y digital.
Las redes neuronales son sistemas de interconexión de neuronas que colaboran para producir una salida estimulada. Se componen de unidades llamadas neuronas que reciben entradas a través de interconexiones y emiten una salida determinada por funciones de propagación, activación y transferencia. Poseen ventajas como el aprendizaje automático, la autoorganización y la tolerancia a fallos. Existen diversos modelos como Perceptrones, Redes multicapa y de Hopfield.
1. El documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, funcionamiento, ventajas y aplicaciones. 2. Se componen de unidades llamadas neuronas que se interconectan en una red para producir un estímulo de salida de forma similar al sistema nervioso biológico. 3. Pueden aprender de los datos y generalizar para resolver problemas complejos de forma flexible y tolerante a fallos.
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.
Katherine Johnson fue una matemática y científica afroamericana pionera que trabajó para la NASA en las décadas de 1950 y 1960. Calculó las trayectorias para los primeros vuelos espaciales estadounidenses y fue fundamental para el éxito del programa Apolo. A pesar de la discriminación racial y de género que sufrió, Katherine Johnson ayudó a llevar al hombre al espacio y se convirtió en un icono de la igualdad y la justicia.
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 describe brevemente la historia y clasificación de las redes neuronales artificiales, sus ventajas como la capacidad de aprendizaje y autoorganización, y algunas de sus aplicaciones comunes como el reconocimiento de patrones y predicciones. También anticipa que en el futuro las redes neuronales podrían utilizarse para controlar dispositivos mediante señales cerebrales u oculares.
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.
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.
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.
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.
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.
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 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 divide el razonamiento basado en casos en 4 procesos: recuperar casos similares, reutilizar la información de casos pasados, revisar la solución propuesta, y retener la experiencia para futuros problemas. Explica que al enfrentar un nuevo problema, lo primero es recordar casos relevantes previos y dar una solución basada en ellos.
Las redes neuronales artificiales (RNA) son sistemas inspirados en el cerebro que aprenden a través de ejemplos. Una RNA está compuesta de unidades llamadas neuronas interconectadas que reciben entradas, las procesan y emiten una salida. Las RNA se usan para problemas de clasificación y reconocimiento de patrones debido a su capacidad de aprendizaje, flexibilidad y respuesta en tiempo real.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su inspiración en los sistemas nerviosos biológicos, sus elementos clave como las neuronas artificiales y las conexiones entre ellas, y diferentes tipos de aprendizaje como el supervisado y no supervisado. También cubre la historia y aplicaciones de las redes neuronales, así como sus características fundamentales como la topología y mecanismos de aprendizaje.
: 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.
Las redes neuronales artificiales (RNA) son sistemas inspirados en el cerebro que aprenden de los datos para realizar tareas como clasificación. Una RNA consiste en unidades llamadas neuronas interconectadas que reciben entradas, las propagan a través de la red usando pesos, y producen una salida. Durante el entrenamiento, la RNA ajusta sus pesos para mejorar su capacidad de clasificar nuevos datos correctamente. Las RNA tienen ventajas como la capacidad de aprendizaje, autoorganización y tolerancia a fallos.
Las redes neuronales artificiales (RNA) son sistemas inspirados en el cerebro que aprenden de los datos para realizar tareas como clasificación. Una RNA consiste en unidades llamadas neuronas que se conectan entre sí y procesan información. Durante el entrenamiento, la RNA recibe ejemplos etiquetados y ajusta los pesos de las conexiones para mejorar su capacidad de clasificación. Una vez entrenada, la RNA puede clasificar nuevos ejemplos con éxito.
Las redes neuronales artificiales (RNA) son sistemas inspirados en el cerebro que aprenden de los datos para realizar tareas como clasificación. Una RNA consiste en unidades llamadas neuronas interconectadas que reciben entradas, las propagan a través de la red usando pesos, y producen una salida. Durante el entrenamiento, los pesos se ajustan para que la RNA aprenda a realizar su tarea a partir de los ejemplos provistos. Una vez entrenada, la RNA puede clasificar nuevos datos con éxito.
Este documento describe la historia y el funcionamiento de las redes neuronales. Explica que los primeros intentos de crear máquinas inteligentes se centraron en autómatas mecánicos, mientras que hoy en día se estudian redes neuronales con resultados sorprendentes. También describe las ventajas de las redes neuronales como el aprendizaje adaptativo y la tolerancia a fallos, y explica las diferencias entre sistemas de computación neuronal y digital.
Las redes neuronales son sistemas de interconexión de neuronas que colaboran para producir una salida estimulada. Se componen de unidades llamadas neuronas que reciben entradas a través de interconexiones y emiten una salida determinada por funciones de propagación, activación y transferencia. Poseen ventajas como el aprendizaje automático, la autoorganización y la tolerancia a fallos. Existen diversos modelos como Perceptrones, Redes multicapa y de Hopfield.
1. El documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, funcionamiento, ventajas y aplicaciones. 2. Se componen de unidades llamadas neuronas que se interconectan en una red para producir un estímulo de salida de forma similar al sistema nervioso biológico. 3. Pueden aprender de los datos y generalizar para resolver problemas complejos de forma flexible y tolerante a fallos.
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.
Katherine Johnson fue una matemática y científica afroamericana pionera que trabajó para la NASA en las décadas de 1950 y 1960. Calculó las trayectorias para los primeros vuelos espaciales estadounidenses y fue fundamental para el éxito del programa Apolo. A pesar de la discriminación racial y de género que sufrió, Katherine Johnson ayudó a llevar al hombre al espacio y se convirtió en un icono de la igualdad y la justicia.
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.
El documento describe varios tipos de disfunciones cerebrales, incluyendo sus causas, síntomas y tratamientos. Las disfunciones discutidas incluyen disartria, síndrome de Wernicke-Korsakoff, amnesia, agnosia, apraxia y afasia. Cada una se caracteriza por problemas específicos con el habla, memoria, reconocimiento o movimiento, dependiendo de las áreas del cerebro afectadas.
Este documento describe los números perfectos, defectivos y abundantes. Define cada categoría y proporciona ejemplos. Explica que los números perfectos son aquellos cuya suma de divisores propios es igual al número, mientras que los defectivos son aquellos cuya suma es menor y los abundantes mayor. También explora las propiedades y orígenes históricos de cada categoría.
Este documento describe El Juego de la Vida, un sistema creado por el matemático John Conway en 1970 que simula la evolución de un ecosistema celular a través del tiempo. El juego consiste en una cuadrícula donde células pueden estar vivas o muertas según unas reglas sencillas de supervivencia basadas en el número de células vecinas vivas. A pesar de su simplicidad, el juego puede exhibir patrones complejos y incluso simular una máquina de Turing completa.
Los números primos son números naturales que solo son divisibles por 1 y por sí mismos. Se han conocido desde la antigüedad y Euclides demostró que existen infinitos números primos. Existen varias formas de clasificarlos, como por su forma modular, si son gemelos, de Mersenne, capicúas o de Fibonacci, aunque se desconoce si cada clase contiene infinitos elementos.
Este documento describe números primos gemelos, que son pares de números primos consecutivos que difieren en 2. Explica que solo existen 35 pares de primos gemelos menores a 1000, y que el par más grande conocido hasta ahora es de más de 10^300863034895 dígitos. También resume propiedades como que solo el 5 pertenece a dos pares, y que la suma de los inversos de los primos gemelos converge a un valor llamado la constante de Brun. Finalmente, la conjetura de los números primos establece que existen infinitos pares de pri
El documento proporciona información sobre Narciso Monturiol e Isaac Peral, dos pioneros españoles de la navegación submarina. Narciso Monturiol inventó el Ictíneo I y el Ictíneo II, dos de los primeros submarinos propulsados por energía humana en 1859 y 1864 respectivamente. Isaac Peral inventó el primer submarino propulsado por baterías eléctricas en 1888, aunque no recibió el apoyo que merecía por su innovación. Ambos hicieron contribuciones significativas pero no reconocidas en su
El documento discute varios temas relacionados con los números primos, incluyendo la función contadora de primos, la hipótesis de Riemann, aproximaciones a la función contadora de primos, la espiral de Ulam, fórmulas y polinomios para generar números primos, la conjetura de Bunyakovsky, el teorema de Dirichlet sobre progresiones aritméticas y el sesgo de Chebyshev.
Sam Altman es un emprendedor estadounidense conocido por fundar Open AI y Y Combinator. Open AI se dedica al desarrollo de IA segura mientras que Y Combinator acelera startups. La IA tiene beneficios como la rapidez y automatización pero también riesgos como la pérdida de privacidad y posible superación de la humanidad.
El documento explica el número de oro o número áureo, un número irracional con una fórmula específica que se ha utilizado en matemáticas, arte y naturaleza. Se describe la historia del número de oro desde los griegos y su definición geométrica relacionada con la proporción áurea. También se explican aplicaciones como el rectángulo áureo, la sucesión de Fibonacci, la presencia del número de oro en la naturaleza, el arte y el ideal de belleza humana según las proporciones áureas
Carl Friedrich Gauss fue un matemático y astrónomo alemán nacido en 1777. Sus contribuciones incluyen la teoría de números, la ley de Gauss sobre campos eléctricos, y predecir la posición del planeta enano Ceres usando mínimos cuadrados. Es considerado uno de los matemáticos más influyentes de la historia.
GeoGebra es un programa matemático creado en 2001 por Markus Hohenwarter que permite visualizar conceptos matemáticos de forma dinámica. Ofrece herramientas básicas como puntos, rectas y ángulos, así como herramientas más avanzadas como simetrías y homologías. Se utiliza en educación y carreras científicas para facilitar el aprendizaje de álgebra, cálculo y geometría. Las autoras han usado GeoGebra en su carrera de matemáticas para construcciones geométricas y
La paradoja de Russell surge de definir el conjunto R como el conjunto de todos los conjuntos que no se contienen a sí mismos. Esto lleva a una contradicción, ya que si R se contiene a sí mismo, entonces no debería contenerse, y si no se contiene a sí mismo, entonces debería contenerse. El documento también presenta ejemplos como la paradoja del barbero y del Quijote para ilustrar este problema lógico. Finalmente, se explica que la paradoja de Russell puso en evidencia inconsistencias en los ax
El Telescopio Espacial James Webb es el telescopio más potente jamás construido. Fue lanzado en diciembre de 2021 por la NASA, ESA y CSA para estudiar las galaxias más distantes, la formación de estrellas y sistemas planetarios. Usando instrumentos infrarrojos, puede observar objetos 13.500 millones de años luz de distancia. Tras desplegar su espejo de 6.5 metros y escudo solar, realizará observaciones científicas durante al menos 5 años.
Este documento describe las diferentes herramientas de cálculo manual a lo largo de la historia, desde el ábaco hasta las primeras calculadoras mecánicas. Explica que el ábaco es una de las primeras herramientas y consiste en cuentas en varillas que permiten realizar sumas, restas, multiplicaciones y divisiones moviéndolas. También describe las primeras calculadoras mecánicas como el reloj calculador, la pascalina y el aritmómetro, que usaban engranajes para realizar cálculos de forma más ráp
Este documento describe los diferentes tipos de redes informáticas, incluyendo las redes de área local (LAN), las redes de área amplia (WAN), las redes de área metropolitana (MAN) y las redes de área personal (PAN). También explica los diferentes medios de transmisión guiados como cables de par trenzado, fibra óptica y cables coaxiales, así como los medios de transmisión no guiados como Wi-Fi y Bluetooth.
El documento resume los programas Pioneer y Voyager de la NASA. El programa Pioneer incluyó las primeras 11 misiones no tripuladas lanzadas entre 1958 y 1978 para explorar los planetas exteriores del sistema solar. Las misiones más exitosas fueron Pioneer 10 y 11, que exploraron Júpiter y Saturno. El programa Voyager consistió en las sondas Voyager 1 y 2 lanzadas en 1977, las cuales lograron explorar Júpiter, Saturno, Urano y Neptuno, siendo las primeras en visitar los dos planetas más extern
The document discusses the benefits of exercise for mental health. Regular physical activity can help reduce anxiety and depression and improve mood and cognitive functioning. Exercise causes chemical changes in the brain that may help protect against mental illness and improve symptoms.
Este documento presenta un resumen de tres páginas sobre la aplicación de metaheurísticas para el diseño y planificación de rutas turísticas. Introduce el problema, revisa modelos previos como el problema del vendedor viajero y el problema de enrutamiento de vehículos, y formula el problema como un problema de orienteering. Luego, describe dos metaheurísticas clave, VNS y GRASP, y cómo se aplicarán en Python para generar y evaluar rutas turísticas óptimas.
El Observatorio ciudadano Irapuato ¿Cómo vamos?, presenta el
Reporte hemerográfico al mes de mayo de 2024
Este reporte contiene información registrada por Irapuato ¿cómo vamos? analizando los medios de comunicación tanto impresos como digitales y algunas fuentes de información como la Secretaría de Seguridad ciudadana.
Yahoo! es una compañía tecnológica fundada en 1994 que comenzó como un directorio de sitios web y se convirtió en uno de los primeros motores de búsqueda y portales en Internet. Ofrecía servicios variados como correo electrónico, noticias, finanzas y entretenimiento, siendo una parte fundamental del crecimiento inicial de la web. A lo largo de su historia, Yahoo! ha evolucionado y enfrentado desafíos significativos, pero su legado incluye su contribución pionera a la accesibilidad y organización de la información en línea.
2. ÍNDICE
Definición de redes neuronales
Breve historia y evolución
1
INTRODUCCIÓN
Neurona artificial y comparación con
neurona biológica
2 CONCEPTO DE NEURONA
Neurona artificial y comparación con
neurona biológica
3 ESTRUCTURA DE UNA
RED NEURONAL
Redes neuronales feedforward,
recurrentes y convolucionales
4 TIPOS DE REDES
Propagación hacia adelante
Funciones de activación
5
FUNCIONAMIENTO
Reconocimiento de voz, visión por
computadora y procesamiento de
lenguaje natural.
6 APLICACIONES
Caso de los coches autónomos y caso
GLOM
7 FUTURO Y LIMITACIONES
Preocupaciones éticas
8 FUTURO Y ÉTICA
9 CASOS DE ÉXITO
Logros notables en laindustria:
Youtube, Amazon y Microsoft
10
RECURSOS Y
REFERENCIAS
3. INTRODUCCIÓN
¿Qué son las redes neuronales?
Las redes neuronales, en nuestro caso, redes
neuronales artificiales o redes neuronales simuladas,
son un subconjunto del machine learning llamado
aprendizaje profundo. Está inspirado en la estructura
del cerebro humano ya que simulan la manera en la que
las neuronas biológicas se señalan entre sí.
Las redes neuronales las forman capas de nodos. Una
primera de entrada, una o varias capas ocultas y otra de
salida. La idea es simple: cada neurona está conectada
a otra y tienen un umbral asociado, de tal modo que si la
salida de una neurona tiene un valor superior al del
umbral, esta neurona se activa y transmite los datos a la
siguiente capa de la red.
Así las redes neuronales van mejorando su precisión
con el tiempo entrenando datos para aprender. Esta es
la base de las inteligencias artificiales. Una de las redes
neuronales más conocias es el algoritmo de Google.
Un poco de historia
1943: Warren S. McCulloch y Walter Pitts publicaron “A
logical calculus of the ideas immanent in nervous acitvity”
en donde estudiaban como el cerebro humano elabora
patrones complejos a través de las neuronas. Lo
relacionaron con la lógica booleana.
1958: basándose en el trabajo de Warren y Walter, Frank
Rosenblatt desarrolló el perceptrón. Este trabajo introdujo
las ponderaciones en la ecuación. Sus principales usos
fueron decisiones binarias sencillas o crear funciones
lógicas como OR, AND.
1974: muchos científicos adentraron en el mundo de la
retropropagación pero no fue hasta Paul Werbos que se
descubrió su aplicación a las redes neuronales.
1989: Yan LeCun trabajó Convolutional Neural Networks
que son redes multicapa inspiradas en el cortex visual de
los animales. Su investigación logró elaborar una red
neuronal que reconocía los digitos del código postal
escritos a mano de las cartas de correos de EEUU.
4. Concepto de neurona
La neurona artificial es la unidad fundamental de procesamiento en las redes neuronales artificiales. Aunque las
neuronas artificiales están inspiradas en las neuronas biológicas, hay algunas diferencias clave.
Neurona artificial
Función de Entrada: Recibe múltiples señales de entrada,
cada una multiplicada por un peso.
Suma Ponderada: Realiza una suma ponderada de las
señales de entrada multiplicadas por sus pesos
respectivos.
Función de Activación: Aplica una función de activación a
la suma ponderada para determinar la salida de la
neurona.
Conexiones: Conectada a otras neuronas a través de
conexiones con pesos ajustables durante el
entrenamiento.
Neurona biológica
Dendritas: Recibe señales eléctricas y químicas de
otras neuronas a través de las dendritas.
Suma sináptica: Realiza una suma sináptica de las
señales recibidas.
Axón y Sinapsis: Transmite una señal a otras neuronas
a través del axón y las sinapsis.
Activación: La activación se produce mediante el
disparo de un potencial de acción si la suma sináptica
supera un umbral.
5. Estructura de la red neuronal
Capa de entrada
La información exterior llega a la red neuronal a través de ella. Los
nodos de entrada procesan los datos, los analizan o clasifican y los
pasan a la siguiente capa
Capa oculta
Toman su entrada de la capa de entrada o de otras capas ocultas.
Las redes neuronales pueden tener multitud de capas ocultas, y
cada una analiza la salida de la capa anterior, la sigue procesando
y la pasa a la siguiente capa.
Capa de salida
Esta proporciona el resultado final de todo el procesamiento de
datos.
Así pues las neuronas están conectadas mediante conexiones
formando el mapa neuronal intuitivo que se nos viene a la cabeza.
Además, cada conexión tiene un peso asociado que determina la
fuerza o debilidad de la influencia de una neurona a otra. Durante el
aprendizaje y entrenamiento, los pesos se ajustan para minimizar
el error entre la salida predicha y la salida deseada.
6. Tipos de redes neuronales
Redes neuronales
Feedforward
En este tipo de redes neuronales la
información avanza en una única
dirección desde la entrada hasta la
salida, sin bucles ni conexiones hacia
atrás. Las redes neuronales feedforward
se suelen utilizar para tareas de
clasificación y regresión, donde la
entrada se asigna directamente a una
salida.
Redes neuronales
recurrentes
Este tipo de redes neuronales se
caracterizan por su memoria, ya que
usan información de entradas anteriores
para influir en la entrada y salida
actuales. Es decir, permiten conexiones
retroalimentadas para que la salida de
una capa pueda retroalimentarse como
entrada a la misma capa o capas
anteriores. Son adecuadas para modelar
secuencias y datos con dependencias
temporales y se suelen emplear en
tareas donde se procesa el lenguaje
natural o reconocimiento de voz
Redes neuronales
convolucionales
En este caso las redes neuronales
convolucionales utilizan principios del
álgebra, concretamente la multiplicación
de matrices, para la extracción de
características en tareas de
clasificación de imágenes y
reconocimiento de objetos.
7. Funcionamiento básico
El funcionamiento básico de las redes neuronales toma dos procesos esenciales: la propagación hacia adelante y el uso de
funciones de activación.
Propagación hacia adelante: durante este proceso los datos de entrada se mueven a través de la red desde la
capa de entrada hasta la de salida, como hemos visto. Así pues, la entrada a cada neurona es la suma ponderada de las
salidas de las neuronas de la capa anterior, multiplicadas por los pesos correspondientes. El resultado de esta suma
ponderada se pasa a través de una función de activación para producir la salida de la neurona
Funciones de activación: después de la suma ponderada en cada neurona se aplica una función de activación
para evitar introducir linealidades en la red neuronal. Estas funciones son esenciales para que la red pueda aprender
patrones complejos y relaciones no lineales en los datos. A continuación añadimos algún ejemplo de funciones de
activación:
Función sigmoide
Transforma la entrada en un rango entre 0 y 1
y se utiliza a menudo en la capa de salida de
una red para problemas de clasificación
binaria, ya que produce probabilidades que
suman 1.
Función ReLU
Viene las siglas Rectified Linear Unit y se encarga de
asignar cero a cualquier valor negativo y mantiene los
positivos. Se emplea de normal en capas ocultas y acelera
el entrenamiento al facilitar el aprendizaje en
representaciones más dispersas.
8. APLICACIONES DE LAS REDES NEURONALES
Actualmente, las redes neuronales son utilizadas en una amplia gama de aplicaciones, desde motores de búsqueda
hasta sistemas de seguridad, a la vez que se siguen desarrollando nuevas aplicaciones.
Algunos de esos servicios son ya muy conocidos entre la población, como GPT-3 y el nuevo GPT-4 (Transformadores de
lenguaje basados en redes neuronales) que actualmente están siendo usados en productos muy conocidos como Chat
GPT (texto y conversaciones entre humanos y sistema), Dall-e (imágenes basadas en descripciones) o Riffussion
(música inspirada en temas o artistas conocidos).
Consideramos que las siguientes son las aplicaciones más destacadas actualmente de las redes neuronales:
RECONOCIMIENTO DE PATRONES
Las redes neuronales son extremadamente útiles para identificar patrones en grandes conjuntos de datos.
En el reconocimiento de voz, las redes
neuronales pueden convertir ondas sonoras en
texto. Al analizar patrones en el sonido, las redes
neuronales pueden determinar qué palabras se
están diciendo y crear una transcripción de la
conversación.
En la clasificación de imágenes, las redes
neuronales también son muy eficaces. Las redes
neuronales pueden reconocer características
específicas en las imágenes, como la forma y el
color, y clasificarlas en diferentes categorías.
9. PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL
Estos sistemas también son muy eficaces en el procesamiento del lenguaje humano. En la traducción automática, las
redes neuronales pueden aprender a traducir idiomas al analizar patrones en el lenguaje. Una red neuronal puede
analizar millones de oraciones en diferentes idiomas y aprender a traducir entre ellos (como ocurre ya en el traductor
Deepl). Así también con la generación de texto, donde las redes neuronales pueden crear texto coherente y relevante al
analizar patrones en el lenguaje, de forma que puede aprender a escribir historias o artículos de noticias que sean
atractivas para un público objetivo deseado.
De la misma manera, pueden analizar el lenguaje para determinar lo que el usuario quiere y proporcionar una respuesta
adecuada, como lo que podemos conocer como un asistente virtual.
VISIÓN POR COMPUTADORA
Las redes neuronales son muy efectivas en la
identificación de objetos en imágenes y videos, lo
que es útil en aplicaciones como la detección de
objetos en tiempo real, el seguimiento de objetos y
la clasificación de imágenes, ya que pueden
analizar imágenes en tiempo real para identificar
objetos y proporcionar información sobre ellos.
Lo dicho es utilizado en las cámaras de seguridad,
para detectar objetos sospechosos o para
proporcionar datos como la marca o el modelo de
un objeto determinado, como los automóviles.
PREDICCIÓN Y TOMA DE DECISIONES
Por el reconocimiento de patrones que ofrecen, estos
sistemas también son muy útiles para la predicción y
toma de decisiones en diferentes áreas. En el
comercio electrónico, las redes neuronales pueden
analizar los datos de los clientes para predecir sus
preferencias de compra y ofrecer productos
relevantes. O en el análisis de riesgos, pueden
predecir el riesgo de diferentes escenarios y, dada la
necesidad, un sistema podría analizar los datos de los
pacientes para predecir el riesgo de enfermedades
como la diabetes o la enfermedad cardíaca.
10. Estos sistemas los encontramos y utilizamos en nuestro día a día. Sin ir más lejos, las redes neuronales artificiales son
una vertiente de la inteligencia artificial (IA) que están presentes en sistemas como Alexa, Siri o Cortana, que se sirven
del deep learning para entendernos y cumplir nuestras peticiones como asistentes virtuales.
Por otro lado, las redes neuronales hacen posible la existencia de robots y máquinas dotadas de inteligencia y autonomía
para realizar cualquier tarea sin la programación, la ayuda o la supervisión humana.
Además la utilización práctica de estas redes se utiliza en Vehículos de conducción autónoma de Tesla y Uber.
11. FUTURO Y
LIMITACIONES
Por ejemplo, en el caso de los coches autónomos
aparentemente son eficaces, pero si el sistema solo ha
sido entrenado para identificar objetos desde perspectivas
laterales, probablemente no reconozca estos desde una
perspectiva superior. El problema de las redes es que
agrupar partes puede ser complicado para los
ordenadores, ya que en ocasiones las partes pueden ser
ambiguas.
Recientemente, Geoffrey Hinton ha presentado GLOM, un
proyecto que aborda dos de los problemas más difíciles
para los sistemas de percepción visual. En primer lugar,
comprender una escena completa en relación con los
objetos y sus partes naturales y, en segundo lugar,
reconocer objetos cuando se ven desde una nueva
perspectiva. A pesar de que actualmente el enfoque
GLOM se centra en la visión, se espera su desarrollo para
aplicaciones de lenguaje.
Proyectos como este nos muestran que el futuro de las
redes neurológicas se encuentra cada vez más cerca.
El aprendizaje profundo fue uno de los grandes
avances en el ámbito de la inteligencia artificial
y las redes neurológicas. Sin embargo, la
realidad es que aún existen desafíos, ya que si
se expone una red neuronal a un conjunto de
datos desconocido se revelará esta de manera
frágil.
Geoffrey Hinton
12. Actualmente hay muchas áreas
prometedoras donde se espera que las
redes neuronales tengan un gran impacto
en el futuro, incluyendo la medicina
personalizada, la conducción autónoma y
la Inteligencia Artificial general. A medida
que se desarrollan nuevas aplicaciones, los
desafíos a los que se enfrenta el campo del
machine learning y deep learning también
se están volviendo más complejos, como la
seguridad y privacidad de los datos y la
interpretabilidad de los modelos.
FUTURO Y
ÉTICA
En última instancia, el futuro de las redes neuronales
dependerá de la capacidad de los investigadores y
desarrolladores para abordar estos desafíos y crear
sistemas que sean efectivos, confiables y justos. Al
mismo tiempo, también habrá un debate importante en
torno a la ética y la responsabilidad de utilizar las redes
neuronales en ciertos contextos, especialmente en áreas
donde se pueden tener impactos significativos en la
sociedad y en la vida de las personas.
Uno de los mayores debates es sobre la ética en la
inteligencia artificial, que ya sabemos que funciona
gracias a estas redes neurológicas. Sin embargo, esta
inteligencia por sí sola no tienen nociones éticas para
saber si el proceso puede ser negativo para la sociedad,
sino que necesita regulación y un análisis desde una
perspectiva ética. Una de las opciones que se plantean
es estudiar las capas ocultas de las redes neuronales
para conocer sus implicaciones sociales y poder tener al
mismo nivel esta tecnología ‘‘del futuro’’ con los avances
éticos de la sociedad actuales.
13. Microsoft
CASOS DE ÉXITO QUE UTILIZAN REDES NEURONALES
YouTube
Retener la atención de los usuarios es una de
las claves del éxito de las redes sociales, y para
lograrlo la mejor estrategia es ofrecer contenido
de interés personalizado para cada usuario.
La forma de cruzar tal cantidad de información
que maneja esta red social de forma eficiente es
mediante redes neurológicas.
Sus sistemas tienen en cuenta los datos de
navegación del usuario, sugerencias
rechazadas, likes de usuarios que consumen
contenidos similares, etc.
El mismo sistema se retroalimenta
continuamente de acuerdo al comportamiento
frente a las sugerencias.
Por un lado, Amazon utiliza
estas redes en su sistema de
recomendación de productos.
Además, actualmente trabajan
en un desarrollo de voz
sintética para su servicio de
Amazon Web Services cuyo
objetivo es que se escuche
como una persona de verdad,
y tendrá en cuenta la
entonación de las palabras
dependiendo del contexto y
del producto del que se trate.
Esta empresa utilizó las redes
neuronales para predecir la
probabilidad de compra de
productos de sus antiguos
clientes a partir de campañas de
email marketing.
Con estos datos, fueron capaces
de identificar al grupo de
individuos que más
probablemente podrían comprar
un determinado producto, e
intensificaron las acciones de
venta sobre estos grupos.
Amazon