EnFIn

Las ANNs se las define como redes de neuronas artificiales y por lo tanto constituyen una aproximación cruda de las partes del cerebro humano. Desde un punto de vista tecnológico se define a las ANNscomo un sistema computacional paralelo constituido de simples elementos de procesamiento conectados en una forma específica para realizar una tarea en particular.
La importancia de su estudio recaesobre sus características como por ejemplo: Las redes neuronales son dispositivos extremadamente potentes, de hecho el paralelismo masivo las hace muy eficientes. Para aprender y generalizar usandatos de entrenamiento siendo necesario algoritmos enfocados a determinar los pesos de conexión entre las neuronas.
Las ANNs son tolerantes a los errores y ruido, pero son capaces de completar con éxitodonde sistemas simbólicos tendrían dificultad.
Las redes neuronales son usadas en el campo de la inteligencia artificial cuyas metas se reflejan en la búsqueda de un modelo del cerebro humano y laconstrucción de sistemas artificiales. Estas metas están orientadas por ejemplo a entender la naturaleza de la inteligencia humana, y crear sistemas eficientes para aplicaciones del mundo real.
Lasredes neuronales operan pasando activaciones entre sus conexiones, su características radica en la habilidad de aprender y generalizar de un conjunto de datos de entrenamiento, existen tres formas deaprender tales como: el aprendizaje supervisado, aprendizaje con realimentación y el aprendizaje no supervisado.
El estudio de las redes neuronales empieza con un modelo de neurona propuesto porMcCoulloch-Pitts en 1943, de ahí en adelante surgieron nuevas ideas como la regla de aprendizaje Hebiano, el perceptrón de una sola capa, aprendizaje de retro propagación para perceptrones multicapas,entre otros.
El sistema nervioso
El sistema nervioso para su comprensión pude ser dividido en etapas:




Los receptores toman la información del entorno, los actuadores producen interacción...