Diseño e implementación de una librería neuronal y de una suit didáctica para la enseñanza sobre redes neuronales
Las redes neuronales constituyen un modelo de computación inspirado en la estructura del sistema nervioso de los animales superiores, y presentan grandes cualidades para resolver problemas difíciles de atacar usando metodologías convencionales. Por lo anterior las redes neuronales se utilizan para e...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2010
- Institución:
- Universidad Tecnológica de Bolívar
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UTB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.utb.edu.co:20.500.12585/866
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12585/866
- Palabra clave:
- Redes neurales (computadores)
Inteligencia artificial
Java (lenguaje de programación de computadores)
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Summary: | Las redes neuronales constituyen un modelo de computación inspirado en la estructura del sistema nervioso de los animales superiores, y presentan grandes cualidades para resolver problemas difíciles de atacar usando metodologías convencionales. Por lo anterior las redes neuronales se utilizan para el desarrollo de sistemas inteligentes, con naturaleza adaptativa, y capaces de aprender de su entorno; sistemas resistentes al ruido y con un desempeño claramente superior a las técnicas usuales utilizadas en diversos campos. La investigación sobre redes neuronales data de por lo menos 70 años atrás, pero en los últimos 20 años se ha observado una verdadera revolución en la aplicación de redes neuronales en problemas de control, reconocimiento biométrico, bioinformática, detección de fraude bancario, entre otros. Lo anterior se debe a la aparición de nuevos algoritmos de entrenamiento y de hardware cada vez más potente, que sumados han permitido este gran avance en el campo de la inteligencia artificial. Por esto, para el profesional en informática y áreas afines, el entrenamiento en inteligencia artificial – específicamente en redes neuronales –, representa una herramienta cada vez más valiosa y fundamental, puesto que los problemas que enfrentamos en el campo se hacen cada vez más complejos. El reconocimiento de patrones arbitrariamente complejos en grandes sets de datos se ha vuelto una tarea de todos los días y la interacción hombre-máquina es cada vez más común. |
---|