Las redes neuronales artificiales son modelos computacionales que
combinan descripciones matemáticas y algoritmos para representar
fenómenos o regularidades naturales. Estos modelos han sido
aplicados con éxito en áreas clave como la robótica, exploración
espacial y medicina, y es precisamente en este contexto que surge
la necesidad de profundizar en su estudio. Este libro presenta sus
fundamentos desde una perspectiva académica equilibrada en cuanto
a los principios matemáticos que entrañan y a sus aplicaciones más
esenciales.
En la primera parte, los lectores podrán encontrar la información que
describe los principios matemáticos, así como los algoritmos que dan
lugar a la construcción de una red neuronal artificial. En esta parte se
profundiza en el código para implementar una red neuronal desde
cero. Con ello, se presentan los fundamentos de las redes neuronales
artificiales.
La segunda parte se adentra en dos aplicaciones muy populares de
las redes neuronales artificiales: las tareas de regresión y clasificación,
que son fundamentales para resolver una gran cantidad de problemas.
En esta sección, se utiliza una librería especializada en el desarrollo de
modelos de inteligencia artificial para presentar ejemplos y problemas
resueltos a través del código proporcionado. Finalmente, se concluye
con la presentación y mención de aplicaciones más avanzadas, como
las redes neuronales empleadas en el Deep Learning.
Este libro puede ser utilizado tanto por estudiantes de alguna carrera
técnico-científica como por profesionales interesados en aprender
acerca de las redes neuronales artificiales.
redes neuronales ARTIFICIALES
Principios y aplicaciones
Alejandro E. Rodríguez-Sánchez
redes neuronales
ARTIFICIALES
Principios y aplicaciones
Principios y aplicaciones
Rodríguez-Sánchez
redes neuronales ARTIFICIALES
Alejandro E. Rodríguez-Sánchez
Obra protegida por derechos de autor