El documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo que se componen de unidades llamadas neuronas interconectadas, que aprenden automáticamente a partir de datos de entrada, y que tienen ventajas como la generalización, tolerancia a fallos y capacidad de operar en tiempo real.
: La neurona es la unidad fundamental del sistema nervioso y en particular del cerebro. Cada neurona es una simple unidad procesadora que recibe y combina señales desde y hacia otras neuronas. Si la combinación de entradas es suficientemente fuerte la salida de la neurona se activa.
: La neurona es la unidad fundamental del sistema nervioso y en particular del cerebro. Cada neurona es una simple unidad procesadora que recibe y combina señales desde y hacia otras neuronas. Si la combinación de entradas es suficientemente fuerte la salida de la neurona se activa.
En mi opinion es un gran avance que se quiera encontrar una imitacion del funcionamiento del cerebro ya que esto podria servir mucho para formar nuevos robot que sean mas parecidos a nosotros para asi tener una ayuda para el mundo en especal en los lugares de trabajo
En mi opinion es un gran avance que se quiera encontrar una imitacion del funcionamiento del cerebro ya que esto podria servir mucho para formar nuevos robot que sean mas parecidos a nosotros para asi tener una ayuda para el mundo en especal en los lugares de trabajo
Redes neuronales Luis Lozano CI 22.840.519lozanolc
Las redes neuronales artificiales RNA buscan imitar el comportamiento de las redes neuronales de las personas, y aplicarlas en las computadoras, esta presentación es una introducción a esta rama de la Inteligencia Artificial que cada dia toma mas importancia en el desarrollo de computadores de 6ta generación
Instrucciones del procedimiento para la oferta y la gestión conjunta del proceso de admisión a los centros públicos de primer ciclo de educación infantil de Pamplona para el curso 2024-2025.
ACERTIJO DE CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS. Por JAVIER SOLIS NOYOLAJAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA, crea y desarrolla ACERTIJO: «CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS». Esta actividad de aprendizaje lúdico que implica de cálculo aritmético y motricidad fina, promueve los pensamientos lógico y creativo; ya que contempla procesos mentales de: PERCEPCIÓN, ATENCIÓN, MEMORIA, IMAGINACIÓN, PERSPICACIA, LÓGICA LINGUISTICA, VISO-ESPACIAL, INFERENCIA, ETCÉTERA. Didácticamente, es una actividad de aprendizaje transversal que integra áreas de: Matemáticas, Neurociencias, Arte, Lenguaje y comunicación, etcétera.
Las capacidades sociomotrices son las que hacen posible que el individuo se pueda desenvolver socialmente de acuerdo a la actuación motriz propias de cada edad evolutiva del individuo; Martha Castañer las clasifica en: Interacción y comunicación, introyección, emoción y expresión, creatividad e imaginación.
T3-Instrumento de evaluacion_Planificación Analìtica_Actividad con IA.pdf
Equipo Redes Neuronales Artificiales
1. República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación Superior
Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño
Ampliación Maracaibo
Participantes:
Argenis Vicent
Edgar Moran
Wilfer Alviarez
Gilber Briceño
Leonardo Vigiano
Docente: María Fernanda Morón
Maracaibo: Agosto del 2014
2. Una red neuronal se compone de unidades
llamadas neuronas. Cada neurona recibe una
serie de entradas a través de interconexiones y
emite una salida.
REDES NEURONALES
Se caracterizan por ser sistemas
desordenados capaces de guardar
información.
3. No ejecutan un programa fijo con base en
un conjunto previamente especificado de
datos
REDES NEURONALES
Unidades de procesamiento densamente
interconectadas las cuales reciben,
procesan y transmiten señales
4. REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Una de las misiones consiste en simular
las propiedades observadas en los
sistemas neuronales biológicos que se
caracterizan por su generalización y su
robustez.
Una red neuronal artificial se
compone de unidades llamadas
neuronas. Cada neurona recibe una
serie de entradas a través de
interconexiones y emite una salida.
5. REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Respecto al Diseño y programación de
una Red Neuronal Artificial, en un
paradigma convencional de
programación se modela mediante un
algoritmo codificado que tenga una
serie de propiedades que permitan
resolver dicho problema.
En Red Neuronal Artificial se parte de
un conjunto de datos de entrada
significativo y el objetivo es conseguir
que la red aprenda automáticamente
las propiedades. tiene más que ver con
la selección del modelo de red, las
variables a incorporar , el conjunto de
entrenamiento.
6. La distribución de neuronas dentro de la red se realiza formando
niveles o capas de un número determinado de neuronas cada una,
y que existen capas de entrada, de salida, y ocultas, ahora
veamos las formas de conexión entre neuronas.
Cuando ninguna salida de las neuronas es entrada de neuronas
del mismo nivel o de niveles precedentes, la red se describe como
de propagación hacia adelante.
Cuando las salidas pueden ser conectadas como entradas de
neuronas de niveles previos o del mismo nivel, incluyéndose ellas
mismas, la red es de propagación hacia atrás.
ESTRUCTURA RED NEURONAL ARTIFICIAL
7. Aprendizaje: tienen la habilidad de aprender
mediante una etapa de aprendizaje
Auto organización: crea su propia representación de
la información en su interior.
Tolerancia a fallos. Almacena la información de forma
redundante, ésta puede seguir respondiendo
aceptablemente aún si se daña parcialmente.
Flexibilidad: puede manejar cambios no importantes
en la información de entrada, como señales con ruido
u otros cambios en la entrada
Tiempo real: es paralela, si se implementa con con
computadoras o en dispositivos electrónicos que
utilicen dicha paralelización se pueden obtener
respuestas en tiempo real.
VENTAJAS RED NEURONAL ARTIFICIAL
8. Mahatma Gandhi
La felicidad se alcanza
cuando lo que uno piensa,
lo que uno dice y lo que
uno hace están en
armonía