comercio electronico y Redes Neuronales









UNIVERSIDAD DEL CARIBE
(UNICARIBE)


Comercio electrónico y medios de pagos electrónicos
Redes Neuronales


Sustentado por:

Victor Hernández Ogando. Matricula:2002-2721


Asignatura. Seminario de informática

Sección. 001

Facilitador. Jose Luis Meran


Santo Domingo, Rep. Dom. 14 de septiembre 2015
Índice

Introducción a la computación neuronal 3
Un poco de Historia 3Ventajas de las Redes Neuronales 4
Aplicaciones de las Redes Neuronales 6
La Neurona Biológica 8
Modelo De Neurona Artificial 8
Red Neuronal Artificial 10
Arquitectura De Las Rna 10
Redes neuronales. 11
Ejemplo de redes de inteligencia artificial 12
Comercio electrónico 20
Los momentos claves en la historia del e-comerce 23
Medios de pagoelectrónicos 25
Ejemplo de pago electrónico 27














Introducción a la computación neuronal

Cualquier sistema neuronal tiene como propósito el control centralizado de las distintas funciones que rigen el organismo. En los animales superiores, la mayor capacidad del sistema nervioso central está relacionada con el comportamiento, es decir, el control del estado del organismo conrespecto a su entorno mediante el encadenamiento de acciones elementales para conseguir un comportamiento social complicado.

En el desarrollo de la tecnología de la información, actualmente parece existir una nueva fase donde el objetivo es reproducir muchas de las funciones neuronales artificialmente. Por ejemplo, la implementación de funciones sensoriales para hacer ver u oir a las máquinas.

Un pocode Historia

Desde la década de los 40, en la que nació y comenzó a desarrollarse la informática, el modelo neuronal la ha acompañado. De hecho, la aparición de los computadores digitales y el desarrollo de las teorías modernas acerca del aprendizaje y del procesamiento neuronal se produjeron aproximadamente al mismo tiempo, a finales de los años cuarenta.
Desde entonces hasta nuestrosdías, la investigación neurofisiológica y el estudio de sistemas neuronales artificiales (ANS, Artificial Neural Systems) han ido de la mano. Sin embargo, los modelos de ANS no se centran en la investigación neurológica, si no que toma conceptos e ideas del campo de las ciencias naturales para aplicarlos a la resolución de problemas pertenecientes a otras ramas de las ciencias y la ingeniería.Podemos decir que la tecnología ANS incluye modelos inspirados por nuestra comprensión del cerebro, pero que no tienen por qué ajustarse exactamente a los modelos derivados de dicho entendimiento.
Los primeros ejemplos de estos sistemas aparecen al final de la década de los cincuenta. La referencia histórica más corriente es la que alude al trabajo realizado por Frank Rosenblatt en un dispositivodenominado perceptrón. Hay otros ejemplos, tales como el desarrollo del Adaline por el profesor Bernard Widrow.
Durante todos estos años, la tecnología ANS no siempre ha tenido la misma consideración en las ramas de la ingeniería y las ciencias de la computación, más ansiosas de resultados que las ciencias neuronales. A partir de 1969, el pesimismo debido a las limitadas capacidades del perceptrón hizolanguidecer este tipo de investigación.
A principios de los 80, por un lado Hopfield y sus conferencias acerca de la memoria autoasociativa y por otro lado la aparición del libro Parallel Distributed Processing (PDP), escrito por Rumelhart y McClelland reactivaron la investigación en el campo de las redes neuronales. Hubo grandes avances que propiciaron el uso comercial en campos tan variados comoel diagnóstico de enfermedades, la aproximación de funciones o el reconocimiento de imágenes.
Hoy en día, la tecnología ANS no está en su mejor momento, pero a pesar de ello existen revistas, ciclos de conferencias, etc; que mantienen vías de investigación abiertas.

Ventajas de las Redes Neuronales

Debido a su constitución las redes neuronales artificiales presentan un gran número de...