El documento define y explica brevemente varios términos relacionados con la inteligencia artificial, como algoritmos genéticos, aprendizaje máquina, neuronas, redes bayesianas, programación evolutiva y sistemas expertos.
: 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.
Introducción a las Redes Neuronales ArtificialesBiblioteca EPM
Las Redes Neuronales aparecieron de la mano de la Inteligencia
Artificial en sus inicios como:
• Sistemas formales de reglas y manipulación simbólica.
• Rama más conocida de la Inteligencia Artificial.
Las Redes Neuronales aparecieron en la Inteligencia
Computacional (Softcomputing) como:
• Sistemas Inspirados en las redes neuronales
biológicas.
• Métodos Inductivos: aprendizaje a partir de ejemplos.
Ambas tratan de resolver problemas no algorítmicos a partir de la
experiencia almacenada como conocimiento.
La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es que reune varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden pensar.
: 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.
Introducción a las Redes Neuronales ArtificialesBiblioteca EPM
Las Redes Neuronales aparecieron de la mano de la Inteligencia
Artificial en sus inicios como:
• Sistemas formales de reglas y manipulación simbólica.
• Rama más conocida de la Inteligencia Artificial.
Las Redes Neuronales aparecieron en la Inteligencia
Computacional (Softcomputing) como:
• Sistemas Inspirados en las redes neuronales
biológicas.
• Métodos Inductivos: aprendizaje a partir de ejemplos.
Ambas tratan de resolver problemas no algorítmicos a partir de la
experiencia almacenada como conocimiento.
La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es que reune varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden pensar.
La evolución de la disciplina de gestión de riesgos, está permitiendo que las organizaciones fortalezcan tanto la cultura que tienen sobre esta materia, como la aplicación de diversas técnicas y metodologías para mitigar los riesgos. La técnica de las redes neuronales ha demostrado tener una gran versatilidad y aplicación en la solución de problemas complejos de diversa índole, tanto en el sector público como privado.
Desde la primera implementación del Módulo de Gestión de Riesgos (MGR) hace diez años, se ha mantenido siempre un compromiso por dotar a las organizaciones de una herramienta informática que apoye el logro de sus objetivos estratégicos. En ese sentido, el uso de las redes neuronales como una técnica complementaria para la detección de los riesgos, permitirá a las organizaciones fortalecer su capacidad de análisis y evaluación de las incertidumbres relativas al fraude, la falsedad u otros ilícitos y, consecuentemente, mejorar la detección de los hallazgos negativos y reducir los costos asociados.
inteligencia artificial y las redes neuronales, informática 3
aplicaciones, ventajas y áreas en las que se usa la inteligencia artificial y redes neuronales
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