Informatica

 

REDES NEURONALES ARTIFICIALES Y 
SUS APLICACIONES 
 
 
 

 
 

Xabier Basogain Olabe 
Centro:       Escuela Superior de Ingeniería de Bilbao, EHU      
Despacho:  P3BN11   
Teléfono:    34 946014201   
E‐mail:       xabier.basogain@ehu.es 
 
 
 

Tabla de Contenidos

TEMA 1.- INTRODUCCIÓN A LA COMPUTACIÓN NEURONAL
1.1.- INTRODUCCIÓN
1.2.- CARACTERÍSTICAS DE LAS REDESNEURONALES ARTIFICIALES
1.3.- ESTRUCTURA BÁSICA DE UNA RED NEURONAL
1.4.- COMPUTACIÓN TRADICIONAL Y COMPUTACIÓN NEURONAL
1.5.- HISTORIA DE LA COMPUTACIÓN NEURONAL
1.6.- APLICACIONES DE LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES
1.7.- IMPLEMENTACIÓN Y TECNOLOGÍAS EMERGENTES

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TEMA 2.- FUNDAMENTOS DE LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES
2.1.- EL PROTOTIPO BIOLÓGICO
2.2.- LANEURONA ARTIFICIAL
2.3.- REDES NEURONALES ARTIFICIALES DE UNA CAPA Y MULTICAPA
2.4.- ENTRENAMIENTO DE LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES

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TEMA 3.- SELECCIÓN DE LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES

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TEMA 4.- LAS PRIMERAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES
4.1.- PERCEPTRON
4.2.- ADALINE – MADALINE

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TEMA 5.- RED BACKPROPAGATION
5.1.- INTRODUCCIÓN
5.2.-ARQUITECTURA DE LA RED BACKPROPAGATION
5.3.- ALGORITMO DE ENTRENAMIENTO
5.4.- APLICACIONES DE LA RED BACKPROGATION
5.5.- VENTAJAS E INCONVENIENTES

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TEMA 6.- RED SELF ORGANIZING MAP Y RED COUNTERPROPAGATION
6.1.- INTRODUCCIÓN RED SELF ORGANIZING MAP
6.2.- ARQUITECTURA BÁSICA Y MODO DE OPERACIÓN
6.3.- EJEMPLOS RED S.O.M.
6.4.- INTRODUCCIÓN RED COUNTERPROPAGATION
6.5.-ARQUITECTURA Y FUNCIONAMIENTO
6.6.- EJEMPLOS RED COUNTERPROPAGATION

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TEMA 7.- RED HOPFIELD Y RED BIDIRECTIONAL ASSOCIATIVE MEMORY
7.1.- RED HOPFIELD
7.2.- APLICACIONES DE LA RED HOPFIELD
7.3.- VENTAJAS Y LIMITACIONES
7.4.- INTRODUCCIÓN RED BIDIRECTIONAL ASSOCIATIVE MEMORY
7.5.- ARQUITECTURA RED B.A.M.

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TEMA 8.- RED ADAPTIVE RESONANCETHEORY
8.1.- INTRODUCCIÓN RED ADAPTIVE RESONANCE THEORY
8.2.- ARQUITECTURA RED A.R.T.
8.3.- MODO DE OPERACIÓN
8.4.- ENTRENAMIENTO DE LA RED A.R.T.

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TEMA 9.- APLICACIONES DE LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES
9.1.- INTRODUCCIÓN
9.2.- DISEÑO DE UNA RED PARA UNA APLICACIÓN
9.3.- EJEMPLOS DE APLICACIONES

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TEMA 10.- LÓGICA DIFUSA Y REDES NEURONALESARTIFICIALES
10.1.- INTRODUCCIÓN
10.2.- ESTRUCTURA GENERAL DE UN SISTEMA BASADO EN LÓGICA BORROSA
10.3.- SISTEMAS NEURO- DIFUSOS

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BIBLIOGRAFÍA
Libros complementarios del curso
Libros de interés y consultados para la elaboración del curso

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Tema 1.- Introducción a la Computación Neuronal

INTRODUCCIÓN A LA
COMPUTACIÓN NEURONAL

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1.1. Introducción
1.2.Características de las Redes Neuronales Artificiales
1.3. Estructura Básica de una Red Neuronal
1.4. Computación Tradicional y Computación Neuronal
1.5. Historia de la Computación Neuronal
1.6. Aplicaciones de las Redes Neuronales Artificiales
1.7. Implementación y Tecnologías Emergentes

TEMA 1.- INTRODUCCIÓN A LA COMPUTACIÓN
NEURONAL

1.1.- INTRODUCCIÓN
El cerebro humano es el sistemade cálculo más complejo que conoce el hombre. El
ordenador y el hombre realizan bien diferentes clases de tareas; así la operación de
reconocer el rostro de una persona resulta una tarea relativamente sencilla para el
hombre y difícil para el ordenador, mientras que la contabilidad de una empresa es tarea
costosa para un experto contable y una sencilla rutina para un ordenador básico.
Lacapacidad del cerebro humano de pensar, recordar y resolver problemas ha inspirado
a muchos científicos intentar o procurar modelar en el ordenador el funcionamiento del
cerebro humano.
Los profesionales de diferentes campos como la ingeniería, filosofía, fisiología y
psicología han unido sus esfuerzos debido al potencial que ofrece esta tecnología y
están encontrando diferentes aplicaciones...