Presentación del capítulo Red:de neuronas

La inteligencia artificial ha tenido como objetivo, durante mucho tiempo, simular la inteligencia humana y obtener un sistema artificial con capacidad de reflexionar, de tomar decisiones y de aprendizaje.

Los investigadores se han interesado rápidamente en el funcionamiento del cerebro para reproducirlo. De este modo es como se definen las primeras neuronas artificiales por Mac Culloch y Pitts en 1943.

Actualmente, no se busca crear cerebros con toda su capacidad, sino tener sistemas capaces de resolver ciertos problemas complejos sobre los que los sistemas clásicos resultan limitados. Así es como nacen las redes de neuronas artificiales.

Este capítulo empieza explicando los orígenes biológicos, interesándose en el funcionamiento de los encéfalos y, en particular, en las neuronas.

A continuación, se presenta el Machine Learning, dominio que tiene tan solo unos pocos años, pero que cubre varias técnicas, entre ellas las redes neuronales, con las formas de aprendizaje y los tipos de problema vinculados, así como las técnicas matemáticas. Machine Learning

Estas técnicas tienen sus límites. Se presenta a continuación la neurona formal. Se explican el perceptrón, uno de los modelos más simples de redes, así como su aprendizaje. Un ejemplo permite comprender mejor su funcionamiento.

Las redes de tipo perceptrón no son suficentes para resolver muchos problemas complejos. Se presentan...

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