Perceptron

Inteligencia Artificial

Introducción a la inteligencia artificial Presentación a programadores

Coontenidos de la presentación de “introducción a la inteligencia artificial” especialmente preparada para un grupo de programadores. Incluye conceptos como, Definición de inteligencia artificial, Historia de la inteligencia artificial, Agentes inteligentes, Entornos, Agentes reactivos o reflexivos, Agentes basados en modelos y en objetivos, Agente resolvente, Algoritmos de búsqueda en arboles, Primero en profundidad y primero en anchura, Otros algoritmos en arboles y grafos, Búsqueda informada y heurísticas, Búsqueda A*, Máximos, mínimos y optimización, Gradient descend, Hill climbing, Simulated annealing, Algoritmos genéticos, Problema de satisfacción de restricciones, Juegos, Multiagentes, Minimax, Poda Alfa Beta, Logica y prolog, Planing (strips), Neural Networks

Por Jose Mariano Alvarez, Hace
Modelo Perceptron

El perceptrón como neurona artificial

En 1943 McCulloch y Pitts propusieron un modelo de neurona artificial que modelaba aspectos físicos de las neuronas naturales. El modelo que propusieron tenía una salida binaria cuyo resultado se obtenía a partir de los valores de entrada y de los pesos relativos que se ajustaban para obtener la salida deseada. De esta manera se podía obtener una función que a partir de los valores entrada generaba una salida que podía utilizarse por ejemplo para clasificación. Estos resultados sirvieron de base para el futuro modelado de Sistemas de Redes Neuronales y el aprendizaje profundo o Deep Learning.

Por Jose Mariano Alvarez, Hace