Este documento describe el diseño de un agente inteligente que puede detectar y reconocer señales de tránsito usando una cámara infrarroja. El agente es reactivo y usa redes neuronales entrenadas para clasificar las imágenes de las señales y advertir al conductor a través de señales visuales. El documento explica los componentes del agente, los algoritmos y herramientas de desarrollo utilizadas como MATLAB y redes neuronales backpropagation.
El documento describe la toolbox de redes neuronales de MatLab. Explica cómo crear diferentes tipos de redes neuronales, incluidas redes estáticas y dinámicas. También describe las funciones disponibles para inicializar, entrenar y evaluar el rendimiento de las redes, así como para manipular los pesos y umbrales de las redes neuronales. Finalmente, incluye ejemplos de cómo utilizar la toolbox para tareas de clasificación y predicción.
Redes neuronales-funciones-activacion-hardlim- hardlims-matlabAna Mora
Redes Neuronales: Funciones de Activación
Hardlim para simular un circuito con sensor de
movimiento y Hardlims para determinar si una
persona es diabética en Matlab
Este documento resume conceptos clave sobre redes neuronales y sistemas inteligentes. Introduce la red Adaline, que es una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS. También describe el algoritmo de retropropagación, que permite entrenar redes neuronales multicapa para resolver problemas no lineales. Finalmente, resume la regla del perceptrón para redes neuronales de una sola capa con función de activación de escalón.
Este documento presenta una introducción a las Redes Neuronales Artificiales (RNA). Explica que las RNA se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y están compuestas de elementos similares a las neuronas biológicas. También describe las características de aprendizaje, generalización y abstracción propias del cerebro que poseen las RNA.
Las redes ADALINE y MADALINE fueron desarrolladas en 1960 por Bernie Widrow y Marcian Hoff en la Universidad de Stanford para realizar clasificación lineal. ADALINE consiste en una única neurona de salida, mientras que MADALINE tiene varias neuronas de salida. Ambas redes aprenden mediante el algoritmo LMS (regla del mínimo error cuadrático medio), el cual minimiza el error cuadrático medio para ajustar los pesos y mejorar la clasificación.
Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagationjcbenitezp
Este documento resume las características y algoritmos de aprendizaje de Adaline y Backpropagation. Explica que Adaline es una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS para minimizar el error cuadrático medio. También describe la regla del perceptrón y cómo Backpropagation permite el entrenamiento de redes multicapas mediante la propagación hacia atrás del error.
Este documento presenta un proyecto para desarrollar una librería de redes neuronales en Python que pueda predecir datos y tendencias mediante reconocimiento de patrones. Explica los objetivos, lenguajes, resultados esperados, tipos de entradas y salidas para la red neuronal, el formato de los datos, el tamaño y entrenamiento de la red, y la interfaz creada para procesar un archivo CSV de datos de criminalidad y generar gráficas de salida. El repositorio del proyecto se encuentra en GitHub.
REDES NEURONALES Mapas con Características Autoorganizativas SomESCOM
1) El documento describe los mapas autoorganizativos de Kohonen (SOM), una técnica de redes neuronales no supervisada donde las neuronas se autoorganizan para clasificar datos de entrada. 2) Los SOM aprenden patrones en los datos y agrupan datos similares, mapeando su espacio de entrada a una grilla multidimensional. 3) Se entrenan presentando datos de entrada uno a uno, ajustando los pesos de la neurona ganadora y sus vecinas para que se parezcan más al patrón de entrada.
El documento describe la toolbox de redes neuronales de MatLab. Explica cómo crear diferentes tipos de redes neuronales, incluidas redes estáticas y dinámicas. También describe las funciones disponibles para inicializar, entrenar y evaluar el rendimiento de las redes, así como para manipular los pesos y umbrales de las redes neuronales. Finalmente, incluye ejemplos de cómo utilizar la toolbox para tareas de clasificación y predicción.
Redes neuronales-funciones-activacion-hardlim- hardlims-matlabAna Mora
Redes Neuronales: Funciones de Activación
Hardlim para simular un circuito con sensor de
movimiento y Hardlims para determinar si una
persona es diabética en Matlab
Este documento resume conceptos clave sobre redes neuronales y sistemas inteligentes. Introduce la red Adaline, que es una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS. También describe el algoritmo de retropropagación, que permite entrenar redes neuronales multicapa para resolver problemas no lineales. Finalmente, resume la regla del perceptrón para redes neuronales de una sola capa con función de activación de escalón.
Este documento presenta una introducción a las Redes Neuronales Artificiales (RNA). Explica que las RNA se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y están compuestas de elementos similares a las neuronas biológicas. También describe las características de aprendizaje, generalización y abstracción propias del cerebro que poseen las RNA.
Las redes ADALINE y MADALINE fueron desarrolladas en 1960 por Bernie Widrow y Marcian Hoff en la Universidad de Stanford para realizar clasificación lineal. ADALINE consiste en una única neurona de salida, mientras que MADALINE tiene varias neuronas de salida. Ambas redes aprenden mediante el algoritmo LMS (regla del mínimo error cuadrático medio), el cual minimiza el error cuadrático medio para ajustar los pesos y mejorar la clasificación.
Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagationjcbenitezp
Este documento resume las características y algoritmos de aprendizaje de Adaline y Backpropagation. Explica que Adaline es una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS para minimizar el error cuadrático medio. También describe la regla del perceptrón y cómo Backpropagation permite el entrenamiento de redes multicapas mediante la propagación hacia atrás del error.
Este documento presenta un proyecto para desarrollar una librería de redes neuronales en Python que pueda predecir datos y tendencias mediante reconocimiento de patrones. Explica los objetivos, lenguajes, resultados esperados, tipos de entradas y salidas para la red neuronal, el formato de los datos, el tamaño y entrenamiento de la red, y la interfaz creada para procesar un archivo CSV de datos de criminalidad y generar gráficas de salida. El repositorio del proyecto se encuentra en GitHub.
REDES NEURONALES Mapas con Características Autoorganizativas SomESCOM
1) El documento describe los mapas autoorganizativos de Kohonen (SOM), una técnica de redes neuronales no supervisada donde las neuronas se autoorganizan para clasificar datos de entrada. 2) Los SOM aprenden patrones en los datos y agrupan datos similares, mapeando su espacio de entrada a una grilla multidimensional. 3) Se entrenan presentando datos de entrada uno a uno, ajustando los pesos de la neurona ganadora y sus vecinas para que se parezcan más al patrón de entrada.
Perceptrón Simple – Redes Neuronales con Aprendizaje SupervisadoAndrea Lezcano
Presentación para cátedra de Inteligencia Artificial.
Tema de la clase: Redes Neuronales de Aprendizaje Supervisado, más específicamente. Perceptron Simple.
Author: Andrea Lezcano
Tutor de Cátedra: Ing. Sergio Pohlmann
Construccion , Diseño y Entrenamiento de Redes Neuronales ArtificialesESCOM
Este documento discute el diseño y entrenamiento de redes neuronales artificiales, en particular cómo construir una red. Explica que el tamaño de la capa oculta es un compromiso entre precisión y capacidad de generalización, y que entre más complejo sea el problema, se requiere un mayor número de neuronas ocultas. También cubre diferentes algoritmos de entrenamiento como retropropagación y cómo determinar cuándo detener el entrenamiento.
Este documento describe el perceptrón simple y multicapa. El perceptrón simple es un modelo unidireccional con una capa de entrada y una de salida binaria. Aprende de forma supervisada pero tiene limitaciones como no poder aprender la función XOR. El perceptrón multicapa tiene múltiples capas ocultas y puede aproximar cualquier función. Aprende mediante retropropagación del error para ajustar los pesos entre las 300 neuronas y 20.000 conexiones.
Neural Network Toolbox es una colección de funciones predefinidas en Matlab para simular diferentes tipos de redes neuronales como perceptrones, redes de retropropagación y redes de base radial. Incluye funciones para transferencia, inicialización, entrenamiento y simulación de redes neuronales simples y multicapas. La herramienta es útil para la industria, educación e investigación.
Se desarrolló una interfaz gráfica en Matlab para implementar una Red Neuronal Artificial de Kohonen para la clasificación de colores. El usuario ingresa los colores en RGB normalizado y define los parámetros de la red como el tamaño, número de iteraciones y radio de vecindad. La red genera pesos aleatorios iniciales y clasifica los colores a través de iteraciones, asignando cada color a la neurona ganadora. Finalmente, se realiza un clustering para agrupar los colores clasificados.
Este documento describe la arquitectura y el algoritmo de aprendizaje de las redes neuronales de retropropagación. Estas redes multicapas utilizan un método de aprendizaje supervisado llamado retropropagación del error para ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas y minimizar el error entre la salida de la red y la salida deseada. El algoritmo consta de dos fases: propagación y retropropagación del error para actualizar los pesos y reducir progresivamente el error total de la red.
Los mapas autoorganizativos (SOFM) son redes neuronales que aprenden a clasificar vectores de entrada en grupos similares. La red determina la neurona ganadora más cercana al vector de entrada y actualiza los pesos de esa neurona y sus vecinas para que se asemejen más al vector de entrada. Esto causa que las neuronas vecinas aprendan vectores similares y la red se autoorganice para clasificar uniformemente el espacio de entrada. Varias técnicas como reducir gradualmente el tamaño del vecindario y el índice de aprend
Diseño de Redes Neuronales Multicapa y EntrenamientoESCOM
Este documento describe los conceptos básicos de diseño y entrenamiento de redes neuronales multicapa. Explica que las RNA son útiles para problemas que involucran reconocimiento de patrones, procesamiento de señales y control de sistemas complejos cuando los métodos convencionales no funcionan bien. También cubre temas como la selección del tipo de red, las entradas, salidas, funciones de transferencia, número de capas ocultas y neuronas, y el proceso de entrenamiento.
MADALINE es una red neuronal multicapa compuesta por módulos ADALINE básicos. El entrenamiento de MADALINE implica propagar un vector de entrada a través de las capas hasta la salida, calcular el error como valores incorrectos en la salida, y aplicar correcciones de pesos para reducir el error de forma iterativa y propagada entre las capas excepto la de entrada.
Redes Neuronales Artificiales: Aplicación de la función Hardlim para la clasi...Sheyli Patiño
Este documento propone el uso de redes neuronales artificiales para resolver problemas linealmente separables como la clasificación de vehículos y la determinación de los movimientos de un robot, utilizando las funciones de transferencia Hardlim y Hardlims. Describe la simulación de estas redes neuronales artificiales desarrolladas en Matlab para dar solución a estos problemas.
Este documento describe varios simuladores y herramientas de redes neuronales artificiales, incluyendo su descripción, plataforma de desarrollo y creador. Algunos de los simuladores mencionados son Backprop-1.4, FuNeGen, Hyperplane Animator, NeuralShell, NeuroSolutions, NICO y Neural Network Toolbox.
El algoritmo de retropropagación (backpropagation) entrena redes neuronales multicapa mediante la propagación hacia adelante de la señal y la retropropagación del error. La red se actualiza iterativamente para minimizar el error mediante el descenso del gradiente. El algoritmo fue desarrollado en los años 1970 pero no se popularizó hasta la década de 1980.
Este documento describe dos funciones de activación comúnmente usadas en redes neuronales artificiales: la función logarítmica sigmoidea (logsig) y la función tangente sigmoidal (tansig). La función logsig produce salidas entre 0 y 1, mientras que la función tansig produce salidas entre -1 y 1. El documento también incluye ejemplos de cómo calcular las salidas de una neurona usando estas funciones, y describe una interfaz gráfica creada en Matlab para entrenar una red neuronal y seleccionar entre estas dos funciones.
Las redes neuronales funcionan como el cerebro humano, formadas por nodos conocidos como neuronas artificiales conectadas que transmiten señales de entrada a salida. El aprendizaje automático usa algoritmos para aprender de datos sin intervención humana, clasificándose en supervisado, no supervisado y refuerzo. Un ejemplo es un seguidor de línea con una red neuronal de tres capas que controla motores de un auto miniatura basado en Arduino.
Este documento resume las redes neuronales artificiales. Describe la neurona artificial como la unidad básica de procesamiento de información y cómo las neuronas se agrupan en capas para formar redes. Explica los diferentes tipos de redes como las redes feedforward y recurrentes, y los métodos de entrenamiento como backpropagation. Finalmente, discute aplicaciones como la identificación de sistemas y el control.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, tipos de entrenamiento y aplicaciones. Explica que una neurona artificial proporciona una salida basada en una función de activación que combina las entradas ponderadas por pesos. También describe redes multicapa y los algoritmos de entrenamiento como backpropagation. Finalmente, presenta un ejemplo de cómo usar redes neuronales recurrentes para la identificación de sistemas no lineales.
Este documento resume las redes neuronales artificiales. Explica que una neurona artificial recibe entradas, las multiplica por pesos y aplica una función de activación para producir una salida. Las redes neuronales se componen de múltiples capas de neuronas conectadas y se pueden entrenar usando algoritmos como backpropagation para aproximar funciones. También cubre redes no supervisadas como las autoorganizativas y aplicaciones como identificación de sistemas y control.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, tipos de entrenamiento y aplicaciones. Explica que una neurona artificial proporciona una salida basada en una función de activación que combina las entradas ponderadas por pesos sinápticos. También describe redes multicapa y diferentes algoritmos de entrenamiento como backpropagation. Finalmente, presenta un ejemplo de cómo usar redes neuronales para la identificación de sistemas.
Este documento presenta un resumen de las teorías de la inteligencia según la psicología, incluyendo el conductismo y la teoría de las inteligencias múltiples de Howard Gardner. Describe las ocho inteligencias propuestas por Gardner: lingüística, visual-espacial, lógico-matemática, corporal-cinética, musical, interpersonal, intrapersonal y naturalista. Para cada una se detallan sus habilidades cognoscitivas principales.
Francisco rodríguez inteligencia artificial
Francisco rodríguez inteligencia artificial
Francisco rodríguez inteligencia artificial
Francisco rodríguez inteligencia artificial
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial, incluyendo una definición de IA, los fundamentos y la historia de la disciplina, así como algunas de sus aplicaciones. Aborda temas como qué es la inteligencia, definiciones de IA, objetivos de IA, pensar como humanos, actuar como humanos, pensar racionalmente, actuar racionalmente y la evolución histórica de IA desde sus inicios hasta la actualidad.
Perceptrón Simple – Redes Neuronales con Aprendizaje SupervisadoAndrea Lezcano
Presentación para cátedra de Inteligencia Artificial.
Tema de la clase: Redes Neuronales de Aprendizaje Supervisado, más específicamente. Perceptron Simple.
Author: Andrea Lezcano
Tutor de Cátedra: Ing. Sergio Pohlmann
Construccion , Diseño y Entrenamiento de Redes Neuronales ArtificialesESCOM
Este documento discute el diseño y entrenamiento de redes neuronales artificiales, en particular cómo construir una red. Explica que el tamaño de la capa oculta es un compromiso entre precisión y capacidad de generalización, y que entre más complejo sea el problema, se requiere un mayor número de neuronas ocultas. También cubre diferentes algoritmos de entrenamiento como retropropagación y cómo determinar cuándo detener el entrenamiento.
Este documento describe el perceptrón simple y multicapa. El perceptrón simple es un modelo unidireccional con una capa de entrada y una de salida binaria. Aprende de forma supervisada pero tiene limitaciones como no poder aprender la función XOR. El perceptrón multicapa tiene múltiples capas ocultas y puede aproximar cualquier función. Aprende mediante retropropagación del error para ajustar los pesos entre las 300 neuronas y 20.000 conexiones.
Neural Network Toolbox es una colección de funciones predefinidas en Matlab para simular diferentes tipos de redes neuronales como perceptrones, redes de retropropagación y redes de base radial. Incluye funciones para transferencia, inicialización, entrenamiento y simulación de redes neuronales simples y multicapas. La herramienta es útil para la industria, educación e investigación.
Se desarrolló una interfaz gráfica en Matlab para implementar una Red Neuronal Artificial de Kohonen para la clasificación de colores. El usuario ingresa los colores en RGB normalizado y define los parámetros de la red como el tamaño, número de iteraciones y radio de vecindad. La red genera pesos aleatorios iniciales y clasifica los colores a través de iteraciones, asignando cada color a la neurona ganadora. Finalmente, se realiza un clustering para agrupar los colores clasificados.
Este documento describe la arquitectura y el algoritmo de aprendizaje de las redes neuronales de retropropagación. Estas redes multicapas utilizan un método de aprendizaje supervisado llamado retropropagación del error para ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas y minimizar el error entre la salida de la red y la salida deseada. El algoritmo consta de dos fases: propagación y retropropagación del error para actualizar los pesos y reducir progresivamente el error total de la red.
Los mapas autoorganizativos (SOFM) son redes neuronales que aprenden a clasificar vectores de entrada en grupos similares. La red determina la neurona ganadora más cercana al vector de entrada y actualiza los pesos de esa neurona y sus vecinas para que se asemejen más al vector de entrada. Esto causa que las neuronas vecinas aprendan vectores similares y la red se autoorganice para clasificar uniformemente el espacio de entrada. Varias técnicas como reducir gradualmente el tamaño del vecindario y el índice de aprend
Diseño de Redes Neuronales Multicapa y EntrenamientoESCOM
Este documento describe los conceptos básicos de diseño y entrenamiento de redes neuronales multicapa. Explica que las RNA son útiles para problemas que involucran reconocimiento de patrones, procesamiento de señales y control de sistemas complejos cuando los métodos convencionales no funcionan bien. También cubre temas como la selección del tipo de red, las entradas, salidas, funciones de transferencia, número de capas ocultas y neuronas, y el proceso de entrenamiento.
MADALINE es una red neuronal multicapa compuesta por módulos ADALINE básicos. El entrenamiento de MADALINE implica propagar un vector de entrada a través de las capas hasta la salida, calcular el error como valores incorrectos en la salida, y aplicar correcciones de pesos para reducir el error de forma iterativa y propagada entre las capas excepto la de entrada.
Redes Neuronales Artificiales: Aplicación de la función Hardlim para la clasi...Sheyli Patiño
Este documento propone el uso de redes neuronales artificiales para resolver problemas linealmente separables como la clasificación de vehículos y la determinación de los movimientos de un robot, utilizando las funciones de transferencia Hardlim y Hardlims. Describe la simulación de estas redes neuronales artificiales desarrolladas en Matlab para dar solución a estos problemas.
Este documento describe varios simuladores y herramientas de redes neuronales artificiales, incluyendo su descripción, plataforma de desarrollo y creador. Algunos de los simuladores mencionados son Backprop-1.4, FuNeGen, Hyperplane Animator, NeuralShell, NeuroSolutions, NICO y Neural Network Toolbox.
El algoritmo de retropropagación (backpropagation) entrena redes neuronales multicapa mediante la propagación hacia adelante de la señal y la retropropagación del error. La red se actualiza iterativamente para minimizar el error mediante el descenso del gradiente. El algoritmo fue desarrollado en los años 1970 pero no se popularizó hasta la década de 1980.
Este documento describe dos funciones de activación comúnmente usadas en redes neuronales artificiales: la función logarítmica sigmoidea (logsig) y la función tangente sigmoidal (tansig). La función logsig produce salidas entre 0 y 1, mientras que la función tansig produce salidas entre -1 y 1. El documento también incluye ejemplos de cómo calcular las salidas de una neurona usando estas funciones, y describe una interfaz gráfica creada en Matlab para entrenar una red neuronal y seleccionar entre estas dos funciones.
Las redes neuronales funcionan como el cerebro humano, formadas por nodos conocidos como neuronas artificiales conectadas que transmiten señales de entrada a salida. El aprendizaje automático usa algoritmos para aprender de datos sin intervención humana, clasificándose en supervisado, no supervisado y refuerzo. Un ejemplo es un seguidor de línea con una red neuronal de tres capas que controla motores de un auto miniatura basado en Arduino.
Este documento resume las redes neuronales artificiales. Describe la neurona artificial como la unidad básica de procesamiento de información y cómo las neuronas se agrupan en capas para formar redes. Explica los diferentes tipos de redes como las redes feedforward y recurrentes, y los métodos de entrenamiento como backpropagation. Finalmente, discute aplicaciones como la identificación de sistemas y el control.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, tipos de entrenamiento y aplicaciones. Explica que una neurona artificial proporciona una salida basada en una función de activación que combina las entradas ponderadas por pesos. También describe redes multicapa y los algoritmos de entrenamiento como backpropagation. Finalmente, presenta un ejemplo de cómo usar redes neuronales recurrentes para la identificación de sistemas no lineales.
Este documento resume las redes neuronales artificiales. Explica que una neurona artificial recibe entradas, las multiplica por pesos y aplica una función de activación para producir una salida. Las redes neuronales se componen de múltiples capas de neuronas conectadas y se pueden entrenar usando algoritmos como backpropagation para aproximar funciones. También cubre redes no supervisadas como las autoorganizativas y aplicaciones como identificación de sistemas y control.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, tipos de entrenamiento y aplicaciones. Explica que una neurona artificial proporciona una salida basada en una función de activación que combina las entradas ponderadas por pesos sinápticos. También describe redes multicapa y diferentes algoritmos de entrenamiento como backpropagation. Finalmente, presenta un ejemplo de cómo usar redes neuronales para la identificación de sistemas.
Este documento presenta un resumen de las teorías de la inteligencia según la psicología, incluyendo el conductismo y la teoría de las inteligencias múltiples de Howard Gardner. Describe las ocho inteligencias propuestas por Gardner: lingüística, visual-espacial, lógico-matemática, corporal-cinética, musical, interpersonal, intrapersonal y naturalista. Para cada una se detallan sus habilidades cognoscitivas principales.
Francisco rodríguez inteligencia artificial
Francisco rodríguez inteligencia artificial
Francisco rodríguez inteligencia artificial
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Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial, incluyendo una definición de IA, los fundamentos y la historia de la disciplina, así como algunas de sus aplicaciones. Aborda temas como qué es la inteligencia, definiciones de IA, objetivos de IA, pensar como humanos, actuar como humanos, pensar racionalmente, actuar racionalmente y la evolución histórica de IA desde sus inicios hasta la actualidad.
Este documento presenta un curso de introducción a la inteligencia artificial. Explica conceptos clave como la representación del conocimiento, lenguajes de programación, estrategias de búsqueda y sistemas expertos. También define la inteligencia artificial y su relación con la inteligencia humana, y describe las principales áreas de aplicación como el procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de patrones y aprendizaje automático.
El documento habla sobre varios temas relacionados con la inteligencia artificial como factores que influyen en el desempeño financiero, desarrollo de tecnología de inversión, software de inteligencia artificial y agentes inteligentes. También discute conceptos fundamentales de IA como filosofía, matemáticas, psicología e ingeniería que influyen en las técnicas de IA.
Fundamentos de la inteligencia artificialAbner Gerardo
Este documento trata sobre inteligencia artificial y robótica. Explica los fundamentos de la inteligencia artificial, incluyendo sus objetivos, características y categorías. También describe varias aplicaciones de la inteligencia artificial como agentes, búsqueda heurística, visión artificial, redes neuronales y sistemas expertos. Por último, analiza otras áreas de aplicación como procesamiento de lenguaje natural, percepción de patrones y algoritmos genéticos.
Este documento presenta un glosario de términos relacionados con la neurofisiología para un curso de medicina. Incluye definiciones breves de más de 100 términos clave como neurotransmisores, estructuras cerebrales, canales iónicos y conceptos fundamentales de fisiología neuronal. El glosario está organizado alfabéticamente y provee una referencia útil para estudiantes de medicina que se están familiarizando con la neurociencia.
La educación vial consiste en desarrollar las habilidades de una persona para comportarse adecuadamente en la vía pública ya sea como peatón o conductor. El documento define varios términos relacionados con el tránsito como accidente, acera, adelantamiento, alcoholemia, autopista, autovía, bicicleta, calle, carril, ciclomotor, ciclovía, colectivo, conductor, cruce a nivel, dársena, estacionar, licencia de conducir, maniobra, parada, peatón
Este documento proporciona instrucciones para que los estudiantes construyan una señal de tránsito como parte de una unidad sobre educación vial. Explica los materiales necesarios como cartón, cartulina y goma eva de diferentes colores, y las etapas del proceso que incluyen cortar los materiales, pegarlos y dibujar los detalles. También incluye una lista de 47 señales de tránsito divididas en categorías con sus colores correspondientes para que los estudiantes elijan una para construir.
El documento describe los conceptos fundamentales de las bases de datos, incluyendo su definición, arquitectura, estructura, tipos de archivos y métodos para el desarrollo de sistemas de información. Explica conceptos como entidad, atributo, llave primaria, relación uno a muchos, modelado de datos y normalización para el diseño de bases de datos relacionales.
Este documento proporciona definiciones de términos estadísticos comunes en español e inglés. Explica conceptos como población, muestra, media, mediana, moda, desviación estándar, correlación, inferencia estadística y más.
Novena en honor de la Divina Infantita. Federico Salvador RamónAntonio García Megía
Actualización de la edición de la Novena impresa en El Ejido (Almería – España), en 1932, poco tiempo después del fallecimiento del Padre Fundador de las Esclavas de la Inmaculada Niña.
Conclusiones e informe de inteligencia del Desayunos de Trabajo Networking Activo so- bre "Hosting e ISP” en colaboración con Hostarting, celebrado el 26 de Mayo 2011 en Madrid.
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El documento lista diferentes tipos de estilos de color, incluyendo colores sólidos, degradados de un color y dos colores, diseños prediseñados, texturas, tramas e imágenes.
Este documento describe cómo la inteligencia artificial se puede aplicar para mejorar la gestión del tráfico. Explica que las tecnologías como la IA, IoT y sensores han permitido el desarrollo de soluciones de gestión de tráfico inteligente que mejoran la seguridad vial, reducen las congestiones y permiten una mejor predicción del tráfico. Además, describe una solución integral de gestión de tráfico que integra varios sistemas como el control de tráfico y señales para optimizar el funcionamiento y gestión del tráfico.
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En las siguientes día positivas podrán dar seguimiento del curso de este enlace : https://www.coursera.org/learn/augmented-reality/home/welcome
El curso se encuentra en ingles por lo que a veces es difícil de comprender, en la presentación podrán comprender de manera mejor lo que este curso puede ofrecernos.
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El documento describe cómo el protagonista pasó un cumpleaños triste porque su familia no lo felicitó. Su secretaria fue la única que lo felicitó. Más tarde, lo invitó a almorzar y a su departamento, donde apareció su familia y amigos cantándole cumpleaños feliz. El protagonista terminó desnudo en la sala, por lo que despidió a su secretaria.
Gabriel García Márquez se ha retirado de la vida pública debido a un cáncer linfático. En una carta de despedida a sus amigos, expresa su deseo de aprovechar al máximo cualquier tiempo extra que le quede de vida, apreciando las pequeñas cosas y pasando tiempo con sus seres queridos. Recomienda expresar el amor a los demás y no dar por sentado el tiempo que se tiene juntos.
El documento proporciona consejos basados en palabras clave de diferentes longitudes, incluyendo evitar el egoísmo, practicar el amor, ignorar los rumores, aplicar el perdón, usar la palabra "nosotros", entrenarse en la sencillez, tener fe en la confianza y seguir a Jesucristo.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
4. Tipo de Agente y Componentes Agente reactivo simple.- Las acciones de nuestro agente solo dependen de la percepción actual pues ignoran las percepciones históricas, para advertir nuestro sistema solo tiene que percibir la imagen (señales de tránsito), reconocerla y actuar generando una advertencia.
5. Tipo de Agente y Componentes (Cont.) Ambiente: El entorno serán las señales de tránsito Sensores: Simulador de cámaras infrarrojas, el cual permitirá percibir las imágenes de las señales de tránsito en cualquier momento. ¿Cómo es el mundo ahora?: Esto se refiere a que el entorno va a cambiar conforme el vehículo se desplaza. Regla de percepciones-acciones: Aquí se utilizará el modelo de redes neuronales en las cuales una percepción será tomada mediante las entradas y mediante una clasificación se generarán las respectivas acciones que el agente deberá advertir. Esto luego que de que la red neuronal haya sido entrenada
6. Tipo de Agente y Componentes (Cont.) Que acción debo emprender: Nuestro agente para realizar una acción se basará en las percepciones leídas a través de las entradas de la red neuronal para generar una clasificación que más se aproxime a la acción más correcta que nuestro agente deberá realizar. Actuadores: Son el resultado de una clasificación generada por la red neuronal y que serán impresas por el agente para advertir al usuario.
7. definición DEL PROBLEMA En la actualidad manejar un vehículo implica un nivel de concentración elevado, aunque se tenga todas las atenciones necesarias al momento de conducir, se pueden pasar por desapercibidas las señales de tránsito y así cometer contravenciones de transito o incluso provocar accidentes. Partiendo de esta problemática creemos conveniente el diseño e implementación de un agente que permita detectar y reconocer las señales de tránsito y según estas advertir al conductor mediante señales visuales de cómo debe actuar.
8. definición DEL PROBLEMA (Cont.) Los componentes para nuestro agente son los siguientes: Estados: El agente tendrá dos estados: Mostrar advertencias y no mostrar nada. Estado Inicial: No mostrar nada. Función sucesor: Cambiar estado (Acción). Test Objetivo: Si la percepción obtenida es una señal de transito. Costo de camino: Sumatoria de todos los niveles de confianza al cambiar de un estado a otro.
9. TIPOS DE ENTORNO SOBRE EL CUAL TRABAJARÁ EL AGENTE El entorno de nuestro agente son las señales de tránsito ya que el agente se integrará como un componente más del vehículo el cual ayudara al conductor mediante advertencias luego de hacer capturas y reconocimientos de las imágenes que representan las señales de tránsito. El entorno es totalmente observable ya que el agente tendrá simuladores de sensores los cuales permitirán tener capturas claras de las imágenes de tránsito Determinista: El entorno es de este tipo porque se sabe en todo momento cual debe ser la advertencia a mostrar al conductor sabiendo la acción que este deberá ejecutar al percibir cierta imagen.
10. TIPOS DE ENTORNO SOBRE EL CUAL TRABAJARÁ EL AGENTE (Cont.) Episódico: Por que la acción de advertir al conductor en un momento dado no influirá en ninguno de los siguientes episodios. Dinámico: El entorno es de este tipo porque la posición del vehículo cambia constantemente lo que origina un cambio en todo momento de las imágenes que percibe el agente. Continuo: Porque en todo momento el agente debe estar tratando de encontrar señales a través de las cámaras mientras se desplaza el vehículo. Agente es del tipo individual: El agente es individual ya que no interactuará con ningún otro agente.
11. HERRAMIENTAS DE DESARROLLO Para implementar nuestro agente utilizaremos la herramienta de desarrollo técnico MATLAB, hemos elegido esta herramienta por las grandes posibilidades que proporciona: Combina cálculos numéricos, manejo de imágenes y programación potente (como por ejemplo las estructuras de datos y matrices de celdas) y es fácil de usar. Las cajas de herramientas (los TOOLBOX) [4] proporcionan acceso a cientos de rutinas útiles. Tiene uso muy extendido en la educación de ingeniería. [1]
12. ALGORITMOS A UTILIZAR (BASADOS EN IA). Para implementar nuestro agente utilizaremos algoritmos inteligentes basados en redes neuronales, ya que un componente de nuestro sistema consiste en un reconocedor de las imágenes de las señales de tránsito, estos algoritmos son muy utilizados con este tipo de problemas por ser los mejores clasificadores cuando se trabaja con información que pueda contener ruido. Existen un gran número de API’s y frameworks que implementen por nosotros la estructura de la mayor parte de los tipos de redes y la funciones necesarias para trabajar con ellas. Uno de estos frameworks es el NEURONAL NETWORK TOOLBOX [5] que matlab posee, que nos ofrece una implementación genérica de redes neuronales, así como implementaciones de redes neuronales concretas como las perceptrón, backpropagation, Som, etc.
13. ALGORTIMO DE PROPAGACION HACIA atrás del toolbox neuronal network de matlab.[6] La implementación más simple de backpropagation es el aprendizaje que actualice los pesos y los prejuicios o valores de inicio de la red en la dirección en la cual la función decrece mas rápidamente, siguiendo el negativo de la gradiente. Hay dos formas diferentes en el cual el algoritmo de la gradiente descendente puede ser implementada: en un modo incremental y modo batch o lote. In modo incremental, la gradiente es calculada y los pesos son actualizados después de que cada entrada es aplicada a la red. En modo batch o lote, todas las entradas son aplicadas a la red antes de actualizar los pesos. La siguiente sección describe el entrenamiento en modo batch o lote.
14. ALGORTIMO DE PROPAGACION HACIA atrás del toolbox neuronal network de matlab.(Cont.) Entrenamiento Batch (train) En modo batch los pesos y prejuicios o valores de inicio de la red son actualizados solamente después que el conjunto de entrenamiento ha sido aplicado a la red. Los gradientes calculados para cada ejemplo de entrenamiento se suman para determinar el cambio en los pesos y prejuicios o valores de inicio. Batch con gradiente descendente (traingd) La función batch de entrenamiento descendente hacia el abismo es traingd. Los pesos y valores de inicio son actualizados en la dirección de la gradiente negativa de la función de rendimiento. Si se quiere entrenar una red usando batchsteepestdescent, se debe fijar en la red a trainFcn la cadena traingd, y solo entonces se debe llamar a la función train. Sólo hay una función de entrenamiento asociada a una determinada red.
15. REDES NEURONALES CONOCIDAS Normalmente a la hora de trabajar con redes neuronales, querremos trabajar con un tipo de red neuronal concreto, el cual se ajuste mejor a nuestras necesidades. En este caso en vez de utilizar la función “network” para la creación de la estructura base, podemos utilizar funciones específicas para cada tipo de red neuronal, de manera que la estructura base que matlab nos devuelva tenga una configuración de capas de entrada, ocultas, conexiones etc. apropiada para el tipo de red neuronal deseado. Perceptron: newp(P,S) Backpropagation: newff(P, [S1,…., Sn]) Radiales: newgrnm(P,T) Mapas Autoorganizados: newsom(P,S) .
16. DISEÑO DE ALTO NIVEL MEDIANTE LA DESCRIPCION DE CASOS DE USO
18. DISEÑO DE BAJO NIVEL [8] A la hora de aplicar redes neuronales, y en general para cualquier problema de reconocimiento de patrones, hay una serie de pasos que serán comunes a la mayoría de los problemas. 1. Representación original de los datos 2. Pre-procesamiento de los datos originales para codificarlos en un formato apropiado para la red neuronal. 3. Procesamiento de la información. (Aplicación de la red neuronal) 4. Interpretación de los resultados.
19. 1. Representación de la información original. Lo primero que deberemos tener en cuenta, será la representación original de los datos que deberemos procesar, en este caso, el de reconocimiento de señales de tránsito, vamos a partir de una imagen, o conjunto de píxeles en blanco y negro que contendrán la señal a reconocer.
20. 2. Pre procesamientode los datos originales para codificarlos en un formato apropiado para la red neuronal. Para aplicar la información con la señal de tránsito a la red neuronal, deberemos realizar algún tipo de procesamiento para obtener la información apropiada que le pasaremos como entrada a dicha red. En este caso, lo que haremos será generar un array de valores enteros 0 o 1, de manera que un 1 significa que hay algo pintado y 0 no, de manera que este array de valores discretos será la información que pasaremos a la entrada de la red neuronal.
21. 2. Pre procesamientode los datos originales para codificarlos en un formato apropiado para la red neuronal. (Cont.) Algo a tener en cuenta es el tamaño del vector generado a partir de la imagen, por ejemplo si la imagen original tiene un tamaño de 200×200 pixeles, y creamos un array con un valor para cada píxel de dicha imagen obtendríamos un array de 40.000 elementos siendo necesario una red neuronal con el mismo número de entradas. Para optimizar mejor esto, vamos a procesar tan solo aquella zona de la imagen donde esté dicha señal de tránsito y además, vamos a dividir esta zona en una cuadrícula de por ejemplo 7×5 en nuestro caso, de manera que generaremos un vector de 35 elementos, correspondiéndose cada elemento con una de esas zonas en las que hemos dividido la señal de tránsito y en caso de que algún píxel de dicha zona esté pintado pondremos un uno y en caso contrario un cero. Vector para el patron x = (1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,1,0,0,0,0,1,0, 0,0,0,1,1,1,1,1)
22. 3. PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN Creación de la Red neuronal en matlab Una vez tenemos creado el vector representando por la señal de tránsito, queremos ser capaces de procesarlo para detectar la señal de tránsito real que el agente a leído. En este caso sencillo, nos centraremos en predecir las señal de tránsito, para lo cual vamos a utilizar una red neuronal de tipo backpropagation [10], y como implementación el toolbox de redes neuronales de matlab. Como hemos dicho, la entrada de la red neuronal, será un array de 35 elementos conteniendo la información de los píxeles pintados en la imagen, así que necesitaremos una red neuronales de 35 entradas, de manera que en cada entrada se le aplicará un uno o un cero indicando la existencia de un trazo en dicha zona de la imagen. Como el objetivo es reconocer algunas señal de tránsito, o mejor dicho, el objetivo es que la red neuronales aprenda a clasificar los patrones de entrada en 7 clases diferentes, la red neuronal dispondrá de 7 salidas, una para cada señal de tránsito, de manera que tan solo se activará la salida correspondiente a la señal de tránsito
23. 3.1 Creación de la red neuronal Para la creación y simulación de la red neuronal, hemos generado primero una serie de patrones de muestra para cada uno de las señal de tránsito que queremos reconocer (35 unidades). patrón(velocidad máxima) El patrón será tomado de las imágenes de entrenamiento. patrón(ceda el paso) El patrón será tomado de las imágenes de entrenamiento. patrón(pare) El patrón será tomado de las imágenes de entrenamiento. patrón(no virar en U) El patrón será tomado de las imágenes de entrenamiento. patrón(redonel) El patrón será tomado de las imágenes de entrenamiento. patrón(semáforo) El patrón será tomado de las imágenes de entrenamiento.
24. 3.1 Creación de la red neuronal (Cont.) En segundo lugar, también tenemos la información de la salida que la red neuronal deberá generar para cada uno de estos patrones (7 señales de tránsito). 1;0;0;0;0;0;0 : representa ‘velocidad máxima’ 0;1;0;0;0;0;0 : representa ‘ceda el paso’ 0;0;1;0;0;0;0 : representa ‘pare’ 0;0;0;1;0;0;0 : representa ‘no virar en U’ 0;0;0;0;1;0;0 : representa ‘mantenga su derecha’ 0;0;0;0;0;1;0 : representa ‘redondel’ 0;0;0;0;0;0;1 : representa ‘semáforo’
25. 3.1 Creación de la red neuronal (Cont.) Así, pues primero cargaremos dicha información en matlab. Carga de los patrones //Representa los patrones en un vector de 35 bits para cada una de las imágenes que se utilizarán en el entrenamiento o se procederá a reconocerla Carga de los destinos //Representa la clase a la cual pertenezca esos patrones al momento de entrenar la red. A continuación creamos la red neuronal con la función newff que es del tipo Backpropagation: La red neuronal Backpropagation presenta una gran variedad de opciones de configuración, dependiendo de la necesidad de aprendizaje y de la aplicación que se esté desarrollando.
26. 3.2 Entrenamiento de la red neuronal Para entrenar nuestra red corremos (run) el archivo AGENTE.m, luego nos aparece la siguiente pantalla, picamos en el botón Entrenar para que la aplicación proceda a entrenar la red neuronal artificial con cuatro set de las señales de tránsito es decir nuestro set contendrá cuatro formas diferentes por cada una de las señales de tránsito
27. 3.2 Entrenamiento de la red neuronal (Cont.) Después que la aplicación extrae las características de todo el set de entrenamiento se las almacena en una matriz, posterior a esto se procede a utilizar la función de entrenamiento traingdx para ajustar la red al conjunto de entrenamiento, a continuación podemos observar un pantallazo cuando a concluido el entrenamiento. Aquí se muestra la información del avance del algoritmo que se obtiene mientras se produce el ajuste de los pesos. TRAINGDX, Epoch 0/5000, SSE 49.5099/0.1, Gradient 24.5441/1e-006 TRAINGDX, Epoch 20/5000, SSE 20.6531/0.1, Gradient 8.82899/1e-006 TRAINGDX, Epoch 40/5000, SSE 13.177/0.1, Gradient 5.18409/1e-006 TRAINGDX, Epoch 60/5000, SSE 8.07868/0.1, Gradient 2.67985/1e-006 TRAINGDX, Epoch 80/5000, SSE 2.50587/0.1, Gradient 1.30006/1e-006 TRAINGDX, Epoch 100/5000, SSE 0.269944/0.1, Gradient 0.222204/1e-006 TRAINGDX, Epoch 109/5000, SSE 0.0948903/0.1, Gradient 0.0915937/1e-006 TRAINGDX, Performance goalmet. Finalmente podemos observar que el entrenamiento termina pues alcanza su objetivo deseado que era de conseguir un error cuadrático medio menor a 0.1 (SSE 0.0999952/0.1).
28. 3.3 Simulación de la red neuronal Una vez entrenada la red neuronal, ya podemos aplicar un patrón real a la entrada y ver en la salida la clase (o señal de tránsito) en la que se ha clasificado. [val,num] = sim(net, [1;1;1;0;0;1;0;1;1;...;1;1]);// Patrón a reconocer val =0.0000 0.0008 0.9213//Clase a la que más se aproxima 0.0005 0.0003 0.0012 0.0004 0.0004 En este caso, de las 7 salidas todas tienen un valor muy cercano a cero, excepto la salida correspondiente a la de la señal de tránsito en la posición dos (en este caso la de ceda el paso), que tiene un valor muy cercano a uno, siendo esta la señal reconocida.
29. 4. Interpretación de los resultados En este caso, los resultados son fáciles de interpretar como hemos visto en el apartado anterior, la salida de la red neuronal que tenga valor 1 (o que más se parezca al valor 1) será la que tomaremos como salida activa indicando la señal reconocida.
30. PRUEBAS DEL SISTEMA Una vez que se ha terminado el entrenamiento la red está lista para reconocer, para realizar un análisis de los resultados que se obtengan hemos seleccionado un conjunto test que contiene las señales de tránsito, esto con el fin de poder medir que tan eficiente es nuestra red a la hora de clasificar nuevas instancias las cuales no participaron en el entrenamiento previo:
31. PRUEBAS DEL SISTEMA Cont. Reconocimiento de la imagen que contiene la señal de transito Detenerse: Para poder reconocer lo que representa una imagen primero procedemos a cargar la imagen desde la aplicación al picar en el botón Cargar Imagen, luego ubicamos la imagen con el nombre t0.jpg y picamos en abrir. Una vez que hemos cargado la imagen picamos en reconocer para que la aplicación consulte a través de la red neuronal cual es la clase más próxima en la que puede ser ubicada la nueva instancia.
32. Reconocimiento de la imagen que contiene la señal de transito Semáforo: Para poder reconocer lo que representa una imagen primero procedemos a cargar la imagen desde la aplicación al picar en el botón Cargar Imagen, luego ubicamos la imagen con el nombre t5.jpg y picamos en abrir. Una vez que hemos cargado la imagen picamos en reconocer para que la aplicación consulte a través de la red neuronal cual es la clase más próxima en la que puede ser ubicada la nueva instancia. PRUEBAS DEL SISTEMA Cont.
33. REFERENCIAS: [1] Fundamentos básicos de Matlab ,http://mit.ocw.universia.net/13.00/NR/rdonlyres/27BBA896-7C03-4CCB-8810-B02382E5B5D0/0/matlab_handout.pdf [2] Detección y reconocimiento de señales de tránsito utilizando matching de chamfer, http://www.scielo.cl/pdf/ingeniare/v15n2/art08.pdf [3] Sistema de reconocimiento de señales de transito por Siemens, http://www.mitriplew.com/index.php/2006/10/19/sistema_de_reconocimiento_de_senales_de_ [4] The mathworks, accelerathing the pace of engineering and science, http://www.mathworks.com/products/product_listing/ [5] Howard Demuth, Mark Beale, Martin Hagan, Neural Network Toolbox™ 6 - User’s Guide, The MhatWorks, http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/pdf_doc/nnet/nnet.pdf [6] Poncos, Matlab: toolbox de redes neuronales, Introduccion, editado el 14 Abril 2008, http://poncos.wordpress.com/2008/04/14/matlab-toolbox-de-redes-neuronales/ [7] Poncos, Matlab: toolbox de redes neuronales, Introduccion, editado el 14 Abril 2008, http://poncos.wordpress.com/2008/04/14/matlab-toolbox-de-redes-neuronales/ [8]Poncos, Matlab: ejemplo backpropagation, editado el 15 Enero del 2009, http://poncos.wordpress.com/2009/01/15/matlab-ejemplo-backpropagation/ [9] Drob, Redes neuronales, Reconocimiento de patrones, editado el 06/28/2008 http://www.scribd.com/doc/3684177/Redes-Neuronales [10] Daniel Saucedo Aranda, Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática, http://decsai.ugr.es/~castro/MCII/Transparencias/RN3.pdf [11] Maria Isabel Acosta, Halord Salazar, Camilo Zuluaga, Tutorial de redes neuronales, DESCRIPCIÓN DE LAS FUNCIONES UTILIZADAS EN MATLAB, universidad tecnológica de Pereira, facultad de ingeniería eléctrica,http://ohm.utp.edu.co/neuronales/Anexos/AnexoA.htm [12] DTREG, Software For Predictive Modeling and Forecasting - Multilayer Perceptron Neural Networks, http://www.dtreg.com/mlfn.htm [13] Julian Simon, a professor in the University of Maryland's Business School, Classification - Neural Networks Prediction, http://www.resample.com/xlminer/help/NNC/NNClass_intro.htm [14] José Talavera Herrera, Omar Vivas-Arapa, Ernesto Cuadros-Vargas, Optimización de Motores de Inferencia Conexionistas Mediante Algoritmos de Poda y Lógica Difusa, http://www.usp.edu.pe/~ecuadros/papers/Paper263CLEI2002.pdf