ANNT

Por Carmen Laura CiuróINFO 1100CEM College, Humacao Campus

Tecnología deRedes Neuronales de Inteligencia Artificial (ANNT)

Tecnologías de Redes Neuronales de Inteligencia Artificial

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• Es la ciencia de la ingeniería de la fabricación de máquinas inteligentes, especialmente de programas informáticos inteligentes.
• Se realciona al campo científico de la informática centrado en programas considerados inteligentes.
• Trata del potencial que tienen las máquinas para actuar como seres humanos o de manera racional.
• Intenta replicar y desarrollar la inteligencia humana y sus procesos implísitos en las máquinas.
• Se conoce como la facultad de una máquina o dispositivo electrónico de replicar las funciones asociadas a la mente humana tales como; percibir, razonar, aprender y resolver problemas.

Qué es la inteligencia Artificial

Tecnologías de Redes Neuronales de Inteligencia Artificial

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• Gran parte de los diseños de la IA se basan en la simulación de las funciones biológicas del cerebro humano.
• Una neurona consta de un cuerpo celular (Soma), un denso arbol de ramificaciones (Dentritas) y una fibra tubular (Axón).
• Una neurona del cerebro humano tiene la capacidad de funcionar como un procesador de información muy simple:
• Canal de entrada: Dentritas
• Procesador: Soma
• Canal de salida: Axón

Redes Neuronales Biológicas

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Tecnologías de Redes Neuronales Artificiales

• Tal función se manifiesta internamente en la neurona y de forma química entre las neuronas gracias a neurotransmisores.
• No todas las neuronas se manifiestan igual, ello depende del número de ramificaciónes de sus Dentritas, la longitud del Axón y otros detalles estructurales.
• No obstante, todas operan bajo los mismos principios básicos

• Una neurona cerebral puede recibir 10,000 entradas y enviar a su vez información de salida a varios cientos de neuronas adicionales.
• La conexión entre neuronas cerebrales se conoce como Sinapsis. cual es un vínculo unidireccional de datos que durante su transmición se conectan entre si mediante impulsos eléctricos.

Red Neuronal Biológica

Neurona cerebral

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• Las partes del cerebro están divididas jerárquicamente por diferentes niveles.
• A medida que la información se recibe cada capa o nivel de neuronas hace su trabajo particular de procesar la información entrante, recopilar sus datos y pasarlos a cada capa superior.

Función de Red Neurológica

Tecnologíaas de Redes Neuronales Artificiales

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• En la medida que la información ingresa al cerebro cada capa o nivel de neuronas procesan los datos entrantes, la obtienen y transfieren a la siguiente capa superior. Por ejemplo: Si pasas frente a una panadería el cerebro responderá al aroma del pan recien horneado por etapas:
• Entrada de datos: Olor a pan recien horneado
• Pensamiento: El olor a pan me recuerda a mi infancia
• Toma de decisiones: Creo que compraré pan
• Recuerdo: Ya almorzé
• Rezonamiento; Tal vez compraré una soda
• Acción: Puede darme una Mallorca?

Ejemplo de función de red neuronal

Estructura de capas neuronales

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• Una neurona artificial en su forma más básica tiene tres capas de neuronas. La información fluye de una a otra tal como lo hacen las del cerebro humano:
• Capa de entrada (Input layer): Es el punto de entrada de datos al sistema
• Capa oculta (Hidden layer): Es donde se procesa la información
• Capa de salida (Output layer): Es en dónde el sistema decide cómo proceder para la ejecución de los datos recibidos

• Las funciones de las redes neuronales artificiales son similarmente a las biológicas
• Intentan desempeñarse con el enfoque de las capas de niveles neuronales humanas para procesar varias entradas de información y ejecutar decisiones en ellas.

Modelo de Neurona Artificial

Red Neuronal Artificial

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Tecnologías de Redes Neuronales Artificiales

Ejemplo de funciones de ANNT

Tecnologías de Redes Neuronales Artificiales

Qué son los Argoritmos

Es una secuencia de instrucciones que representan un modelo de solución para un determinado tipo de problema informático

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Qué son los Algoritmos

Luis Joyanes Aguilar define los algoritmos de la siguiente manera: "En la ciencia de la computación y en la programación los argoritmos son más importantes que los lenguajes de programación o las computadoras"

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Funciones de un Algoritmo

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Tecnologhía de Redes Neuronales Artificiales

• Es una técnica de ML que enseña a los ordenadores lo que los seres humanos hacemos de manera fácil y natural.

• El Deep Learning (DL) es un subcampo de Machine Learning (ML) que utiliza algoritmos de manera similar a las que utiliza el cerebro humano.
• Crea redes y capas neuronales artificiales basadas en cómo funcionan las neuronas biológicas.

Aprendizaje profundo

Red neuronal

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Tecnologia de Redes Neuronales de Inteligencia Artificial

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Tecnologia de Redes Neuronales Artificiales

Presentación de Conceptos DL y ML

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