presentation on neural networks and artificial intelligence are now present in everyday community.

1. {
Artificial intelligence
and neural networks
Name: Viviana Avilez Delgadillo
School: Colegio Presidente Kennedy
Teacher: Ana María Campos Galarza
Matter: Informática
Date: 21/01/2015
Inteligencia artificial y redes neuronas

2.  Artificial intelligence is to design processes that,
when executed on a physical architecture,
produce results that maximize some measure of
performance. These processes are based on
sequences of entries which are received and
stored by the aforementioned architecture.
 The devices with artificial intelligence can run
different processes analogous to human
behavior, such as returning a response for each
input (similar to the reflex actions of living
beings),
What is artificial intelligence?
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial, consiste en el diseño de procesos que, al ejecutarse sobre una arquitectura física,
producen resultados que maximizan una cierta medida de rendimiento. Estos procesos se basan en secuencias de
entradas que son percibidas y almacenadas por la mencionada arquitectura.
Los dispositivos que cuentan con inteligencia artificial pueden ejecutar distintos procesos análogos al
comportamiento humano, como la devolución de una respuesta por cada entrada (similar a los actos reflejos de
los seres vivos).

3.  The search for a state among all possible as an action or problem
solving by formal logic.
 Artificial intelligence is considered a branch of computing and
related natural phenomena with an artificial analogy through
computer programs. Artificial intelligence can be taken as a science if
it focuses on developing based on comparisons with the efficiency of
man, contributing to a greater understanding of human knowledge
programs.
 If on the other hand is taken as engineering, based on a desired
input-output synthesizing a computer program relationship. "The
result is a highly efficient program that works as a powerful tool for
anyone who uses it."
La búsqueda de un estado entre todos los posibles según una acción o la resolución de problema mediante una
lógica formal.
La inteligencia artificial es considerada una rama de la computación y relaciona un fenómeno natural con una
analogía artificial a través de programas de computador. La inteligencia artificial puede ser tomada como ciencia
si se enfoca hacia la elaboración de programas basados en comparaciones con la eficiencia del hombre,
contribuyendo a un mayor entendimiento del conocimiento humano.
Si por otro lado es tomada como ingeniería, basada en una relación deseable de entrada-salida para sintetizar un
programa de computador. "El resultado es un programa de alta eficiencia que funciona como una poderosa
herramienta para quien la utiliza."

4.  Through artificial intelligence have developed
expert systems that can mimic the mental capacity of
man and relate syntax rules of spoken and written
language on the basis of experience, and then make
judgments about a problem whose solution is
achieved top judgments and faster than humans. In
medicine is useful for matching 85% of cases of
diagnosis.
 the most popular form of artificial intelligence exists
in videogames, since consumption is massive. In this
context, it applies to enemies and computer
controlled so that their performance throughout the
interactive experience spontaneous seem credible
characters.
A través de la inteligencia artificial se han desarrollado los sistemas expertos que pueden imitar la capacidad
mental del hombre y relacionan reglas de sintaxis del lenguaje hablado y escrito sobre la base de la experiencia,
para luego hacer juicios acerca de un problema, cuya solución se logra con mejores juicios y más rápidamente que
el ser humano. En la medicina tiene gran utilidad al acertar el 85 % de los casos de diagnóstico.
la forma de inteligencia artificial más popular existe en los videojuegos, dado que su consumo es masivo. En este
contexto, se aplica a enemigos y personajes controlados por el ordenador, para que su actuación a lo largo de la
experiencia interactiva resulte creíble y parezca espontánea.

5.  Artificial neural networks
(commonly referred to as RNA or
English as "ANN") are a paradigm
of learning and automatic
processing inspired by the way the
nervous system of animals works.
It is an interconnection of neurons
that work together to produce an
output stimulus. In artificial
intelligence is often referred to as
neural networks or neural
networks.
Neural networks
Redes neuronales.
Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en inglés como: "ANN") son un
paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso
de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas que colaboran entre sí para producir un
estímulo de salida. En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes
neuronales.

6.  Learning: The RNA have the ability to learn through a stage called learning
stage. This is to provide the data as input RNA in turn tells you what is the
output (response) expected.
 Auto organization: An RNA creates its own representation of information
inside, taking this task to the user.
 Fault Tolerance: Because an RNA information stored redundantly, it can
remain responsive manner acceptable even if partially damaged.
 Flexibility: An ANN can handle no significant changes in the input
information, such as signals with noise or other changes in the input (for
example if the input is the image of an object, the corresponding response is
unchanged if the image changes some its luster or object changes slightly).
 Real Time: The structure of an RNA is parallel, so if this is implemented
with special computers or electronic devices, can get answers in real time.
Advantages…
Ventajas.
Aprendizaje: Las RNA tienen la habilidad de aprender mediante una etapa que se llama etapa de aprendizaje. Esta consiste en
proporcionar a la RNA datos como entrada a su vez que se le indica cuál es la salida (respuesta) esperada.
Auto organización: Una RNA crea su propia representación de la información en su interior, quitándole esta tarea al usuario.
Tolerancia a fallos: Debido a que una RNA almacena la información de forma redundante, ésta puede seguir respondiendo de
manera aceptable aun si se daña parcialmente.
Flexibilidad: Una RNA puede manejar cambios no importantes en la información de entrada, como señales con ruido u otros
cambios en la entrada (por ejemplo si la información de entrada es la imagen de un objeto, la respuesta correspondiente no sufre
cambios si la imagen cambia un poco su brillo o el objeto cambia ligeramente).
Tiempo real: La estructura de una RNA es paralela, por lo cual si esto es implementado con computadoras o en dispositivos
electrónicos especiales, se pueden obtener respuestas en tiempo real.

7.  Analogue networks: process input with continuous values and
usually bounded. Examples of such networks are: Hopfield,
Kohonen networks and competitive learning.
 Discrete networks process data input discrete nature; usually
Boolean logic values. Examples of this second type of networks:
Boltzmann machines and Cauchy, and discrete Hopfield network.
Redes analógicas: procesan datos de entrada con valores continuos y, habitualmente, acotados. Ejemplos de este
tipo de redes son: Hopfield, Kohonen y las redes de aprendizaje competitivo.
Redes discretas: procesan datos de entrada de naturaleza discreta; habitualmente valores lógicos booleanos.
Ejemplos de este segundo tipo de redes son: las máquinas de Boltzmann y Cauchy, y la red discreta de Hopfield.

8.  http://bvs.sld.cu/revistas/san/vol2_2_98/san15298.htm
 http://es.wikipedia.org/wiki/Red_neuronal_artificial
 http://definicion.de/inteligencia-artificial/
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