Descripción
REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Resumen del libro
Esta obra ofrece un estudio completo y práctico de las redes neuronales artificiales, desde sus fundamentos teóricos hasta su implementación real. El lector encontrará un análisis detallado de los modelos más relevantes, como el Perceptrón, Backpropagation, las redes de Hopfield o las de Kohonen, incluyendo su arquitectura, mecanismos de aprendizaje y limitaciones. Además, se exploran las sinergias entre las redes neuronales y la lógica borrosa, abriendo la puerta a sistemas híbridos de inteligencia artificial. Un manual de referencia para quienes buscan comprender y aplicar esta tecnología en el ámbito de la computación.
¿De qué trata?
El libro aborda de manera sistemática la evolución y el funcionamiento de las redes neuronales artificiales, presentando cada modelo con un enfoque didáctico y aplicado. Se examinan en profundidad tipos fundamentales como el Perceptrón, ADALINE y MADALINE, así como la red Backpropagation, esencial para el aprendizaje supervisado. También se analizan las redes de Hopfield, utilizadas en memorias asociativas, los modelos ART y las redes de Kohonen, orientadas al aprendizaje no supervisado y la auto-organización. La obra incluye las redes estocásticas, como las Máquinas de Boltzmann y de Cauchy, y culmina con un estudio sobre la integración de redes neuronales con sistemas de lógica borrosa, mostrando cómo combinar aprendizaje y manejo de información imprecisa.
Temas principales
- Fundamentos y arquitectura de redes neuronales artificiales
- Modelos supervisados: Perceptrón, ADALINE, MADALINE y Backpropagation
- Redes recurrentes y memorias asociativas: Hopfield
- Aprendizaje no supervisado: redes ART y mapas autoorganizados de Kohonen
- Redes híbridas: Counterpropagation y máquinas estocásticas (Boltzmann y Cauchy)
- Integración de redes neuronales con lógica borrosa para sistemas inteligentes
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a estudiantes y profesionales de informática, ingeniería y ciencias de la computación que deseen profundizar en el campo de la inteligencia artificial y el machine learning. También es adecuado para investigadores y desarrolladores que buscan una base sólida para implementar modelos de redes neuronales en aplicaciones empresariales, gráficas o multimedia.
Qué aporta este libro
- Una guía exhaustiva de los modelos de redes neuronales más importantes, con explicaciones claras de su arquitectura y funcionamiento.
- Conocimiento práctico sobre los mecanismos de aprendizaje y las limitaciones de cada modelo, facilitando la elección del más adecuado para cada problema.
- Una visión integradora de las redes neuronales con la lógica borrosa, ampliando las posibilidades de aplicación en sistemas inteligentes.
- Un análisis crítico que permite al lector comprender las fortalezas y debilidades de cada enfoque.
Ficha técnica
- Autor: HILERA#MARTINEZ
- Editorial: RA-MA, EDITORIAL
- Idioma: Español
- Tema: Computación e informática, Informática: cuestiones generales, Estilos de vida digital, Aplicaciones empresariales, Aplicaciones gráficas y multimedia
- Colección: INFORMATICA GENERAL
- Peso: 716.0 gr
Valoración editorial
Se trata de una obra de referencia técnica que destaca por su rigor y amplitud temática. Al cubrir desde los modelos clásicos hasta las redes estocásticas y la combinación con lógica borrosa, ofrece una visión completa y actualizada del campo. Resulta especialmente valiosa para quienes necesitan entender las bases teóricas y prácticas de las redes neuronales, sin limitarse a un solo enfoque. Su enfoque didáctico y estructurado la convierte en un recurso útil tanto para el aprendizaje autodidacta como para el apoyo en cursos universitarios.