Redes Neuronales, Conceptos Básicos y Aplicaciones

Contenidos

Introducción
1.1 Acerca de las redes neuronales

Reseña Histórica
2.1 Historia de las redes neuronales

Generalidades
3.1 Definiciones de una red neuronal
3.2 Ventajas que ofrecen las red neuronal
3.2.1 Aprendizaje adaptativo
3.3 Redes neuronales y computadoras digitales.


Elementos Básicos
4.1 Elementos básicos que componen una red
4.2 Función de entrada (input function)
4.3 Función de activación (activation)
4.4 Función de salida (output function)

Aprendizaje, Validación y Codificación
5.1 Niveles o capas de una red neuronal
5.2 Tipos de neuronas artificiales
5.3 Técnicas de decisión.
5.4 Mecanismos de aprendizaje
5.5 Elección del conjunto inicial de pesos
5.6 Detención del proceso de aprendizaje.
5.7 Codificación de los datos de entrada
5.8 Validación de la red neuronal
5.9 Cuestiones a resolver al trabajar con una red neuronal

Principales Topologías
6.1 Topología de las redes neuronales
6.2 Redes monocapa
6.3 Redes multicapa
6.4 Conexión entre neuronas
6.5 Redes de propagación hacia atrás (backpropagation)
6.6 Estructura de la Red Hopfield
6.7 Simulated Annealing aplicada a una Red Hopfield
6.8 Asociaciones entre la información de entrada y salida

Aplicaciones
7.1 Aplicaciones de las redes neuronales
7.2 Casos concretos de aplicación

Software Comerciales
8.1 Aplicaciones del NeurOn-Line Studio a procesos de refinería y petroquímica
8.2 Software que pueden ser empleados en la industria de procesos

Bibliografía


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