Aprendizaje profundo: Redes neuronales

Juan Guerrero González; Everardo Rafael Tendilla Beltrán

Aprendizaje profundo

Redes neuronales

Autores/as

Juan Guerrero González Universidad del Valle de Puebla
Everardo Rafael Tendilla Beltrán Universidad del Valle de Puebla

Palabras clave:

Redes, Neuronales

Resumen

La inteligencia artificial está inmersa en la vida cotidiana de las personas, por lo que es importante el entender cómo evoluciona. Las redes neuronales son una de las estrategias de aprendizaje profundo usado dentro de la inteligencia artificial, la
cual permite al software conocer su entorno y tomar decisiones bajo los principios de análisis con los se programó.
En el presente trabajo se describen las características matemáticas a considerar para construir una red neuronal.

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Biografía del autor/a

Juan Guerrero González, Universidad del Valle de Puebla

Pasante de la Ingeniería en Mecatrónica de la Universidad del valle de Puebla.
Interesado en la investigación y desarrollo de sistemas robóticos, así como en la automatización de procesos de producción industrial.

Everardo Rafael Tendilla Beltrán, Universidad del Valle de Puebla

Maestro en Ciencias de Física Aplicara por la Facultad de Físico-Matemáticas de la Benemérita Universidad Autónoma del Puebla. Colaborador en el cuerpo académico de “Nueva Física en Aceleradores y el Cosmos”, analizando rayos cósmicos y eventos transitorios luminosos que llegan a la atmósfera terrestre.

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Publicado

2022-08-30 — Actualizado el 2022-08-31

Versiones

2022-08-31 (2)
2022-08-30 (1)

Cómo citar

Guerrero González, J., & Tendilla Beltrán, E. R. (2022). Aprendizaje profundo: Redes neuronales. Nextia, (15), 10–22. Recuperado a partir de https://revistas.uvp.mx/index.php/nextia/article/view/193 (Original work published 30 de agosto de 2022)