QUÉ ES EL APRENDIZAJE PROFUNDO
La inteligencia artificial es una disciplina que tiene como finalidad dotar a determinados dispositivos de las capacidades para ejecutar procesos que emulen el comportamiento humano en lo que se refiere a la resolución de cierto tipo de problemas, entre los que se encuentra la capacidad de diferenciar unos objetos de otros o de mantener una comunicación verbal. Dentro del concepto de inteligencia artificial se ha desarrollado lo que se conoce como aprendizaje automático, cuyo objetivo es el de proporcionar a los computadores la inteligencia artificial que les permita aprender como lo hacen los seres humanos. Lo que se conoce como aprendizaje profundo, en el contexto del aprendizaje automático es una actividad que utilizando recursos del aprendizaje automático, como pueden ser los algoritmos de aprendizaje, permite que los computadores puedan comunicarse verbalmente con las personas o realizar actividades como reconocer rostros o traducir textos. El principal componente del aprendizaje profundo son las redes neuronales artificiales (RNA) formadas por capas de neuronas artificiales que se asemejan en sus funcionalidad a las neuronas reales.Enlaces de interés:
Redes neuronales: conceptos básicos y aplicaciones (12 de junio de 2016)
Implantación mediante hardware de una red neuronal artificial para el reconocimiento de caracteres (12 de junio de 2016)
Construcción, diseño y entrenamiento de redes neuronales /12 de junio de 2016)
DEL PERCEPTRÓN A LAS REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES
QUÉ ES EL PERCEPTRÓN
En su acepción más simple, el perceptrón es una expresión matemática
o algoritmo que aplicado a un conjunto de componentes es capaz de generar un
criterio con el que se puede seleccionar un subconjunto del mismo que
responde a unas características concretas.
Enlaces de interés:
QUÉ ES UNA RED NEURONAL
APRENDIZAJE DE UNA RED NEURONAL:proceso por el que se modifican sus pesos en respuesta a una información de entrada. Los cambios que se producen durante el proceso de aprendizaje son la destrucción, modificación y creación de conexiones entre las neuronas.
QUÉ ES UNA RED NEURONAL CONVOLUCIONAL
WHAT IS DEEP LEARNING
Artificial intelligence is a discipline that aims to provide capabilities to certain devices to execute processes that emulate human behavior, as it regards solving certain types of problems, such as the ability to differentiate some objects from others or maintaining verbal communication. Within the concept of artificial intelligence it has developed what is known as machine learning, which aims to provide artificial intelligence to computers allowing them to learn as humans do. What is known as deep learning, in the context of machine learning, is an activity using resources from machine learning, such as learning algorithms, it allows computers communicating verbally with people or do activities like recognizing faces or translate texts. The main component of deep learning are artificial neural networks (ANN) formed by layers of artificial neurons that resemble in their functionality to real neurons.Links
Artificial Neural Networks - Part 1: The XOr Problem (June 12, 2016)
Creative Applications of Deep Learning with TensorFlow (June 13, 2016)
FROM THE PERCEPTRON TO CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
WHAT IS THE PERCEPTRON
In its simplest sense, the perceptron is a mathematical expression or algorithm which applied to a set of components is capable of generating a criterion by which you can select a subset that meets specific characteristics.
Links:
Perceptrón, Parte I
WHAT IS A NEURAL NETWORK
NEURAL NETWORK LERNING: Process by which their weights are modified in response to input information. The changes that occur during the learning process are the destruction, modification and creation of connections between neurons.
WHAT IS A CONVOLUTIONALNEURAL NETWORK
