Redes neuronales artificiales: Principios y aplicaciones

Las redes neuronales artificiales son modelos computacionales que combinan descripciones matemáticas y algoritmos para representar fenómenos o regularidades naturales. Estos modelos han sido aplicados con éxito en áreas clave como la robótica, exploración espacial y medicina, y es precisamente en este contexto que surge la necesidad de profundizar en su estudio. Este libro presenta sus fundamentos desde una perspectiva académica equilibrada en cuanto a los principios matemáticos que entrañan y a sus aplicaciones más esenciales. En la primera parte, los lectores podrán encontrar la información que describe los principios matemáticos, así como los algoritmos que dan lugar a la construcción de una red neuronal artificial. En esta parte se profundiza en el código para implementar una red neuronal desde cero. Con ello, se presentan los fundamentos de las redes neuronales artificiales. La segunda parte se adentra en dos aplicaciones muy populares de las redes neuronales artificiales: las tareas de regresión y clasificación, que son fundamentales para resolver una gran cantidad de problemas. En esta sección, se utiliza una librería especializada en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial para presentar ejemplos y problemas resueltos a través del código proporcionado. Finalmente, se concluye con la presentación y mención de aplicaciones más avanzadas, como las redes neuronales empleadas en el Deep Learning. Este libro puede ser utilizado tanto por estudiantes de alguna carrera técnico-científica como por profesionales interesados en aprender acerca de las redes neuronales artificiales.