Download Introducción a las Redes Neuronales Artificiales OBJETIVOS

Facultad de Ingeniería
Escuela de Ingeniería Informática
Asignatura
Introducción a las Redes Neuronales Artificiales
Vigente desde Enero, 2011
Horas semanales
Unidades
Período
Teoría
Práctica Laboratorio de crédito Cupo
Electiva
3
3
Métodos Numéricos
Requisitos
Probabilidades y Estadística
Arquitectura del Computador
Profesor
Ramón Porras
OBJETIVOS:
El curso tiene por objetivo introducir al estudiante al campo de las redes
neuronales artificiales sus fundamentos teóricos y prácticos como a sus
aplicaciones.
CONTENIDO PROGRAMÁTICO:
1. FUNDAMENTOS DE LAS REDES NEURONALES
• Redes neuronales biológicas
• Redes neuronales artificiales
• Modelo de neurona artificial
• Tipos de funciones de activaciones
• Retroalimentación
• Topologías de las redes neuronales
2. PROCESO DE APRENDIZAJE
• Algoritmos de aprendizaje
• Paradigmas de aprendizaje
• Tópicos del proceso de aprendizaje
3. PERCEPTRON
• Arquitectura del perceptron
• Proceso de aprendizaje del perceptron
• Aplicaciones
UNIVERSIDAD CATÓLICA ANDRÉS BELLO - Urb. Montalbán, Apto. 20332, Caracas-1020, Venezuela.
Teléfono: +58-212-407.44.07 Fax: +58-212-407.44.47 - URL: www.ucab.edu.ve/escueladeingenieriainformatica.html
RIF J-00012255-5
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Escuela de Ingeniería Informática
4. PERCEPTRON MULTICAPA
• Arquitectura del perceptron multicapa
• Algoritmo de retropropagación
• Proceso de aprendizaje
• Aplicaciones
5. REDES DE BASE RADIAL
• Estructura y tipo de bases.
• Proceso de aprendizaje.
• Comparación entre las redes de base radial y las multicapas.
• Aplicaciones.
6. MAQUINAS DE VECTOR SOPORTES
• Hiperplano óptimo para patrones linealmente separables
• Hiperplano óptimo para patrones para patrones no separables
• Construcción de una maquina de vector soporte para reconocimiento de
patrones
• Maquinas de vector soporte para regresión no lineal
7. REDES NEURONALES RECURRENTES
• Arquitecturas de redes neuronales recurrentes
• Red de Hopfield
• Redes parcialmente recurrentes
• Redes totalmente recurrentes
• Aplicaciones
EVALUACIÓN:
Proyectos
Tareas
Exposiciones
BIBLIOGRAFÍA:
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Simon Haykin, Neural Networks, 2nd Edition, Prentice Hall, 1999.
Bonifacio Martín del Brío y Alfredo Sanz Molina. Redes Neuronales y
Sistemas Borrosos. 3ra edición ampliada y revisada. Alfaomega-RAMA.
2006.
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José R. Hilera y Víctor J. Martínez. Redes Neuronales Artificiales.
Alfaomega-RAMA. 2000.
Pedro Isasi Viñuela y Inés M. Galván León, Redes de Neuronas Artificiales.
Un enfoque Práctico Pearson Prentice Hall 2003.
L. Fausett, Fundamentals of Neural Networks, Prentice-Hall, 1994.
J. A. Freeman y D. M.Skapura. Redes neuronales: algoritmos, aplicaciones
y técnicas de programación. Díaz de Santos, 1993.
Edgar Nelson Sánchez Camperos y Alma Yolanda Alanís García, Redes
neuronales : Conceptos fundamentales y aplicaciones a control automático.
, Prentice Hall, 2006.
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