Redes Neuronales

2011
Ing. Mecatrónica 1°A

Profesor: Lic. Raúl Beltrán Moreno
Redes neuronales artificiales.
Fundamentos de investigación
Alumno: Bryan Sánchez Andrade
Instituto Tecnológico Superior de Uruapan

2011
Ing. Mecatrónica 1°A

Profesor: Lic. Raúl Beltrán Moreno
Redes neuronales artificiales.
Fundamentos de investigación
Alumno: Bryan Sánchez Andrade
Instituto Tecnológico Superiorde Uruapan

Contenido
Introducción. 2
Objetivos de la investigación. 3
Marco teórico. 3
Hipótesis. 7
Desarrollo. 8
Conclusión. 13
Glosario. 14
Fuentes y bibliografía. 14

Introducción.
El ser humano siempre ha querido simplificar su vida, desde el comienzo de su existencia ha diseñado útiles mecanismos con los cuales realizar las tareas cotidianas donde se requiere muchafuerza, ejemplos de esto son la maquinaria pesada, motores, poleas, etc.
Éstos esfuerzos han dado frutos y nuestra vida es mucho más cómoda, después, gracias a esto los esfuerzos fueron encausados hacia otras disciplinas como el cálculo, donde se desarrollaron máquinas para realizar operaciones, desde el ábaco hasta la primera computadora ENIAC hecha gracias a los avances tecnológicos de esa época,justo después de la segunda guerra mundial en 1946.
Ahora muchos problemas matemáticos son resueltos eficaz y rápidamente gracias a las computadoras y otros dispositivos similares que se valen de algoritmos previamente diseñados, pero ¿Qué pasa cuando hay problemas que no requieren un tratamiento algorítmico?, como es el caso de clasificación por rasgos comunes. Entonces se intentan crear nuevasmáquinas diferentes, ahí es donde entra la inteligencia artificial donde se intenta emular en cierta forma a la inteligencia humana.
Todos los problemas que no se pueden resolver mediante un algoritmo común tienen algo en común: se pueden resolver por medio de la experiencia, algo que hasta ahora solo los humanos pueden adquirir gracias a las neuronas.
En definitiva, las redes neuronales no sonmás que un modelo artificial y simplificado del cerebro humano, que es el ejemplo más perfecto del que disponemos para un sistema que es capaz de adquirir conocimiento a través de la experiencia.
Básicamente lo que ocurre en una neurona biológica es lo siguiente: la neurona es estimulada a través de sus entradas inputs y cuando llega el umbral ésta se activa y pasa la señal al axón.
La neuronaparece ser una célula muy simple, pero cuando se juntan e interconectan miles de millones de éstas células se convierten en un sistema muy grande, complejo y poderoso, mediante el cual el ser humano es capaz de aprender, y el aprendizaje no es más que llevar a cabo una actividad exitosamente gracias a intentos previos donde se recabó información, se procesó y se obtuvo una experiencia.
Por lo tanto,las Redes Neuronales:
-Consisten de unidades de procesamiento que intercambian datos o información.
-Se utilizan para reconocer patrones, incluyendo imágenes, manuscritos y secuencias de tiempo (por ejemplo: tendencias financieras).
-Tienen capacidad de aprender y mejorar su funcionamiento.
Una primera clasificación de los modelos de redes neuronales podría ser, atendiendo a su similitud conla realidad biológica:
1) El modelo de tipo biológico. Este comprende las redes que tratan de simular los sistemas neuronales biológicos, así como las funciones auditivas o algunas funciones básicas de la visión.
2) El modelo dirigido a aplicación. Este modelo no tiene por qué guardar similitud con los sistemas biológicos. Su arquitectura está fuertemente ligada a las necesidades de lasaplicaciones para la que es diseñada.
Objetivos de la investigación.
-Conocer cómo funcionan las redes neuronales artificiales y saber para qué pueden servir.
-Conocer un poco de los algoritmos que hacen que una máquina sea capaz de aprender y reconocer cosas.
-Conocer cómo se podrían aplicar en sistemas mecatrónicos.
-Conocer en qué tan desarrollada está la tecnología.
Marco teórico.
Para...